cupyx.scipy.sparse.linalg.minres#
- cupyx.scipy.sparse.linalg.minres(A, b, x0=None, shift=0.0, tol=1e-05, maxiter=None, M=None, callback=None, check=False)[source]#
使用最小残差 (MINimum RESidual, MINRES) 迭代来求解
Ax = b。- 参数：
A (ndarray, spmatrix 或 LinearOperator) – 线性系统的实数或复数矩阵，形状为
(n, n)。b (cupy.ndarray) – 线性系统的右侧向量，形状为
(n,)或(n, 1)。x0 (cupy.ndarray) – 解的初始猜测。
shift (int 或 float) – 如果 shift != 0，则该方法求解
(A - shift*I)x = btol (float) – 收敛容差。
maxiter (int) – 最大迭代次数。
M (ndarray, spmatrix 或 LinearOperator) –
A的预条件子。预条件子应近似于A的逆矩阵。M必须是cupy.ndarray、cupyx.scipy.sparse.spmatrix或cupyx.scipy.sparse.linalg.LinearOperator。callback (function) – 用户指定的函数，在每次迭代后调用。调用形式为
callback(xk)，其中xk是当前的解向量。
- 返回值：
返回
x(cupy.ndarray) 和info(int)，其中x是收敛的解，info提供收敛信息。- 返回类型：