The backward stable variants of GMRES in variable accuracy

Autor: Emmanuel Agullo, Olivier Coulaud, Luc Giraud, Martina Iannacito, Gilles Marait, Nick Schenkels
Přispěvatelé: COmposabilité Numerique and parallèle pour le CAlcul haute performanCE (CONCACE), Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique (CERFACS)-Airbus [France]-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Inria, Plafrim, Giraud, Luc
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: [Research Report] RR-9483, Inria. 2022, pp.1-77
HAL
Popis: In the context where the representation of the data is decoupled from the arithmetic used to process them, we investigate the backward stability of two backward-stable implementations of the GMRES method, namely the so-calledModified Gram-Schmidt (MGS) and the Householder variants. Considering data may be compressed to alleviate the memory footprint, we are interested in the situation where the leading part of the rounding error is related to the datarepresentation. When the data representation of vectors introduces componentwise perturbations, we show that the existing backward stability analyses of MGS-GMRES and Householder-GMRES still apply. We illustrate this backward stability property in a practical context where an agnostic lossy compressor is employed and enables the reduction of the memory requirement to store the orthonormal Arnoldi basis or the Householder reflectors. Although technical arguments of the theoretical backward stability proofs do not readily apply to the situation where only the normwise relative perturbations of the vector storage can be controlled, we show experimentally that the backward stability is maintained; that is, the attainable normwise backward error is of the same order as the normwise perturbations induced by the data storage. We illustrate it with numerical experiments in two practical different contexts. The first one corresponds to the use of an agnostic compressor where vector compression is controlled normwise. The second one arises in the solution of tensor linear systems, where low-rank tensor approximations based on Tensor-Train is considered to tackle the curse of dimensionality.
Dans le contexte où la représentation des données est découplée de l’arithmétique utilisée pour les traiter, nous étudions la stabilité inverse des deux implémentations stables de la méthode GMRES, à savoir la variante dite Modified Gram-Schmidt (MGS) et la variante Householder. Considérant que les données peuvent être compressées pour réduire l’empreinte mémoire, nous nous intéressons à la situation où la partie principale de l’erreur d’arrondi est liée à la représentation des données. Lorsque la représentation des données des vecteurs introduit des perturbations par composantes, les analyses de stabilité inverse existantes de MGS-GMRES [27] et Householder-GMRES [15] restent applicables. Nous illustrons cette propriété de stabilité dans un contexte pratique pratique où un compresseur agnostique à perte est utilisé et permet de réduire la mémoire nécessaire pour stocker la base orthonormale d’Arnoldi ou les réflecteurs de Householder. Bien que les arguments techniques des preuves théoriques de de stabilité inversene s’appliquent pas facilement à la situation où seules les perturbations relatives en norme sont utilisées, nous montrons expérimentalement que la stabilité inverse est maintenue ; c’est-à-dire que l’erreur inverse atteignable est du même ordre que les perturbations normalisées induites par le stockage des données. Nous rapportons des expériences numériques dans deux contextes pratiques différents. Le premier correspond à l’utilisation d’un compresseur agnostique. Le deuxième se présente dans la résolution de systèmes linéaires tensoriels, définis sur un produit tensoriel d’espaces linéaires, où les approximations tensorielles à faible rang basées sur Tensor-Train [26] est envisagée pour lutter contre la malédiction de la dimensionnalité.
Databáze: OpenAIRE
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