广义最小残量方法

在数学上，广义最小残量方法(一般简称GMRES)是一个求解线性方程组 数值解的迭代方法。这个方法利用在Krylov子空间中有着最小残量的向量来逼近解。Arnoldi迭代方法被用来求解这个向量。
GMRES方法由Yousef Saad和Martin H. Schultz在1986年提出。

**GMRES方法**
需要求解的线性方程组记为
。
假设矩阵A是nn阶的可逆的。进一步，假设b是标准化的，即
b
**1 (在这篇文章中，
·
是Euclidean范数)。 
这个问题的m阶Krylov子空间是
。
GMRES通过使得残量Axm − b最小的向量xm ∈ Km来逼近Ax = b的精确解。
但是，向量b, Ab, …, Am−1b几乎是线性相关的。因此，用Arnoldi迭代方法求得的这组Km的标准正交基
 
来取代上面的那组基。所以，向量xm ∈ Km写成xm = Qmym，其中ym ∈ Rm且Qm是由q1, …, qm组成的nm矩阵。
Arnoldi过程也产生一个 (m+1)m阶上Hessenberg矩阵满足
。
因为是正交的，我们有
，
其中

是Rm+1的标准基的第一个向量，并且 
 ，
其中是初始向量(通常是零向量)。因此，求使得残量
。
的范数最小的。这是一个m阶线性最小二乘问题。
这就是GMRES方法。在迭代的每一步中：
# 做一步Arnoldi迭代方法；
# 寻找使得
rm
最小的 ；
# 计算 ；
# 如果残量不够小，重复以上过程。
在每一步迭代中，必须计算一次矩阵向量积Aqm。对于一般的n阶稠密矩阵，这要计算复杂度大约2n2次浮点运算。但是对于稀疏矩阵，这个计算复杂度能减少到O(n)。进一步，关于矩阵向量积，在m次迭代中能进行O(m n)次浮点运算。

**收敛性**
第m次迭代获得在Krylov子空间Km下的最小残量。因为每个子空间包含于下一个子空间中，所以残量单调递减。在第n次迭代后，其中n是矩阵A的阶数，Krylov空间Kn是完整的Rn。因此，GMRES方法达到精确解。然而，问题在于：在极少的几次迭代后(相对于n)，向量xm几乎已经是精确解的一个很好的逼近。
但是，在一般情况下这是不会发生的。事实上，Greenbaum，Pták和Strakoš的理论说明了对于每一个单调减少的序列a1, …, an−1, an = 0 ，能够找到一个矩阵A对于所有m满足
rm
**am ，其中rm是上面所定义的残量。特别的，有可能找到一个矩阵，使得前n − 1次迭代的残量一直保持为常数，而只在最后一次迭代时达到零。
在实验中，GMRES方法经常表现得很好。在特殊的情况下这能够被证明。如果A是正定的，则
，
其中和分别为矩阵的最小和最大特征值。
如果A是对称的并且是正定的，则
。
其中记为A在Euclidean范数下的条件数。
一般情况下，其中A是非正定的，则
，
其中Pm记为次数不超过m且p(0) = 1的多项式的集合，V是A的谱分解中的矩阵，而σ(A)是A的谱。粗略的说，当A的特征值聚集在远离原点的区域且A离正规不太远时，收敛速度较快。
所有的不等式只界定残量，而不是实际误差(精确解和当前迭代xm之间的距离)。

**GMRES方法的拓展( Restarted GMRES )**
同其他迭代方法一样，为了加快收敛，GMRES经常结合预处理方法。
迭代的开销以O(m2)增长，其中m是迭代次数。然而有时候，GMRES方法在k次迭代后重新开始，即xk又变回初始值。这样的方法叫做GMRES(k)。

**与其他解法的比较**
对于对称矩阵，Arnoldi迭代方法变成Lanczos迭代方法。对应的Krylov子空间方法叫做Paige和Saunders的最小残量方法(MinRes)。不像非对称的情况，MinRes方法由三项循环关系(three-term recurrence relation)给出，并且同GMRES一样，使残量的范数最小。而对于一般矩阵，Krylov子空间方法不能由短的循环关系(short recurrence relation)给出。
另一类方法由非对称Lanczos迭代方法给出，特别的是BiCG方法。这个利用了three-term recurrence relation，但他们没有达到最小的残量，因此对于这些方法残量不会单调递减。收敛性是不能保证的。
第三类方法由CGS和BiCGSTAB给出。这些也由three-term recurrence relation给出(因此，非最优)。而且可能过早的终止迭代了而没有达到收敛的目的。这些方法的想法是合适的选择迭代序列所产生的多项式。
对于所有矩阵，这三类方法都不是最好的；总有例使得一类方法好于另一类。因而，各种解法应该进行实际的试验，来决定对于给定的问题哪一种是最优的。

**求解最小二乘问题**
GMRES方法的其中一部分是求解向量使得

最小。这个可以通过计算QR分解来实现：找到一个(m+1)(m+1)阶正交矩阵Ωm和一个(m+1)m上三角矩阵满足
。
三角矩阵的行数比列数多1，所以它的最后一行由零组成。因此，它能被分解为
，
其中是一个mm阶三角(方)矩阵。
QR分解能够简单的进行下去(update)，从一步迭代到下一步迭代。因为每次的Hessenberg矩阵只在一行零元素和一列元素上有所不同：
 ，
其中hm = (h1m, … hmm)T。这意味着，Hessenberg矩阵左乘上Ωm的扩大矩阵(通过并上零元素和单位元素)，所得到的是类似于三角矩阵的矩阵：

这个矩阵可以三角化，如果σ为零。为了修正这个矩阵，需要进行Givens旋转

其中
。
通过这个Givens旋转，我们构造
。
事实上，

是一个三角矩阵。 
给出了QR分解，最小值问题就容易解决了。注意到
。
记为

其中gm ∈ Rm和γm ∈ R，则
。
使得这个表达式最小的向量y为
。
再一次，向量能够简单的进行下去(update)。

**Example code**

**Regular GMRES (python3)**
# from "https://github.com/J-N-ch/GMRES_py_restart/blob/master/GMRES_API/GMRES.py"
import numpy as np
import math
class GMRES_API(object):
def __init__( self,
A_coefficient_matrix: np.array(, dtype = float ),
b_boundary_condition_vector: np.array(, dtype = float ),
maximum_number_of_basis_used: int,
threshold = 1.0e-16 ):
self.A = A_coefficient_matrix
self.b = b_boundary_condition_vector
self.maximum_number_of_basis_used = maximum_number_of_basis_used
self.threshold = threshold
def initial_guess_input( self, x_input_vector_initial_guess: np.array(, dtype = float ) ):
self.x = x_input_vector_initial_guess
try:
assert len( self.x ) == len( self.b )
except Exception:
print(" The input guess vector's size must equal to the system's size !\n")
print(" The matrix system's size == ", len( self.b ))
print(" Your input vector's size == ", len( self.x ))
self.x = np.zeros( len( self.b ) ) 
print(" Use default input guess vector = ", self.x, " instead of the incorrect vector you given !\n")
def run( self ):
n = len( self.A )
m = self.maximum_number_of_basis_used
r = self.b - np.dot(self.A , self.x)
r_norm = np.linalg.norm( r )
b_norm = np.linalg.norm( self.b )
self.error = np.linalg.norm( r ) / b_norm
self.e = self.error

# initialize the 1D vectors 
sn = np.zeros( m )
cs = np.zeros( m )
e1 = np.zeros( m + 1 )
e10 = 1.0
beta = r_norm * e1 
# beta is the beta vector instead of the beta scalar
H = np.zeros(( m+1, m+1 ))
Q = np.zeros((   n, m+1 ))
Q:,0 = r / r_norm
for k in range(m):
( H0:k+2, k, Q:, k+1 )    = __class__.arnoldi( self.A, Q, k)
( H0:k+2, k, csk, snk ) = __class__.apply_givens_rotation( H0:k+2, k, cs, sn, k)

# update the residual vector
beta k+1  = -snk * betak
beta k    =  csk * betak
# calculate and save the errors
self.error = abs(betak+1) / b_norm
self.e = np.append(self.e, self.error)
if( self.error  abs(v2) ):
t = v2 / v1 
u = np.sign(v1) * math.hypot( 1.0, t )  
cs = 1.0 / u
sn = t * cs
r = v1 * u
else:
t = v1 / v2 
u = np.sign(v2) * math.hypot( 1.0, t )  
sn = 1.0 / u
cs = t * sn
r = v2 * u
return cs, sn, r
# From https://stackoverflow.com/questions/47551069/back-substitution-in-python
@staticmethod
def __back_substitution( A: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:
n = b.size
if An-1, n-1 == 0.0:
raise ValueError
x = np.zeros_like(b)
xn-1 = bn-1 / An-1, n-1
for i in range( n-2, -1, -1 ):
bb = 0
for j in range ( i+1, n ):
bb += Ai, j * xj
xi = (bi - bb) / Ai, i
return x
def final_residual_info_show( self ):
print( "x  =", self.x, "residual_norm =  ", self.final_residual_norm ) 

def main():
A_mat = np.array( 1.00, 1.00, 1.00,
1.00, 2.00, 1.00,
0.00, 0.00, 3.00 )
b_mat = np.array( 3.0, 2.0, 1.0 )
GMRES_test_itr2 = GMRES_API( A_mat, b_mat, 2, 0.01)
x_mat = np.array( 1.0, 1.0, 1.0 )
print("x  =", x_mat)
# GMRES with restart, 2 iterations in each restart ( GMRES(2) )
max_restart_counts = 100
for restart_counter in range(max_restart_counts):
GMRES_test_itr2.initial_guess_input( x_mat )
x_mat = GMRES_test_itr2.run()
print(restart_counter+1," : x  =", x_mat)
xx = np.matmul( np.linalg.inv(A_mat), b_mat )
print("ANS : xx =", xx) 
if __name__ == '__main__':
main()

**注记**

**参考**
 A. Meister, Numerik linearer Gleichungssysteme, 2nd edition, Vieweg 2005, ISBN 978-3-528-13135-7.- Y. Saad, Iterative Methods for Sparse Linear Systems, 2nd edition, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2003. ISBN 978-0-89871-534-7.- Y. Saad and M.H. Schultz, "GMRES: A generalized minimal residual algorithm for solving nonsymmetric linear systems", SIAM J. Sci. Stat. Comput., 7:856-869, 1986. 10.1137/0907058.- J. Stoer and R. Bulirsch, Introduction to numerical analysis, 3rd edition, Springer, New York, 2002. ISBN 978-0-387-95452-3. - Lloyd N. Trefethen and David Bau, III, Numerical Linear Algebra, Society for Industrial and Applied Mathematics, 1997. ISBN 978-0-89871-361-9.-  Dongarra et al. , Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods , 2nd Edition, SIAM, Philadelphia, 1994- https://github.com/J-N-ch/GMRES_py_restart date=20200910013643