Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Improvement of the finite element method equations conditioning for the magnetic field-circuital problems

Tytuł:
Improvement of the finite element method equations conditioning for the magnetic field-circuital problems
Autorzy:
Gołębiowski, M.
Tematy:
magnetic field-circuital problem
condition number
iterative method
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2017, 66, 2; 325-337
1427-4221
2300-2506
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The presented systems with magnetically coupled windings are solved with the finite element method. If the issue of voltage supply is analyzed, a system of linear equations with a partially skew-symmetric sparse matrix is obtained. Iterative methods used to solve a system of equations are particularly effective for symmetric matrices. Resultant equations can be reduced to this symmetrical form by using the method known from the literature [1]. The ratio of the maximum to the minimum eigenvalue of the main matrix of this circuit, which is the condition number, is however very high. This means that the problem is ill-conditioned and leads to a very long iterative solution process. The method presented in the article allows for a direct solution of a system of equations on its part, corresponding to high eigenvalues of the system matrix. The remaining part of the system of equations is solved by iterative methods. This part has much better condition number, and therefore the computational process is fast. The proposed iterative process depends on multiplication of a sparse matrix by vectors. It is not necessary (and possible) to store the entire matrix. This is especially important for larger sizes of a matrix.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies