![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/608d2e84e2d5e1cc35137af41fceabc4e94c8f7e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--IYBi0Ggp--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%2525E4%2525B8%25258D%2525E5%2525AE%25258C%2525E5%252585%2525A8Cholesky%2525E5%252588%252586%2525E8%2525A7%2525A3%2525E5%252589%25258D%2525E5%252587%2525A6%2525E7%252590%252586%2525E4%2525BB%252598%2525E3%252581%25258D%2525E5%252585%2525B1%2525E5%2525BD%2525B9%2525E5%25258B%2525BE%2525E9%252585%25258D%2525E6%2525B3%252595%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aksttr%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUFUWEFKd2MxWmo0VFZCTUlvSXJ5SzZ5NnVBcWpOVG5mSWFINVVvR0xJemo9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
不完全Cholesky分解前処理付き共役勾配法
線型連立方程式を解く 線形な連立方程式は,行列 A \in \mathbb{R}^{N\times N} とベクトル \boldsymbol... 線型連立方程式を解く 線形な連立方程式は,行列 A \in \mathbb{R}^{N\times N} とベクトル \boldsymbol{x}, \boldsymbol{b} \in \mathbb{R}^N を用いて, A\boldsymbol{x} = \boldsymbol{b} と表されます. これを数値的に解くことは,次元 N が大きくなると計算量の大きな処理になります. 例えば,ガウスの消去法では, \mathcal{O}(N^3) 程度の計算量になります. 線形連立方程式 A\boldsymbol{x} = \boldsymbol{b} を数値的に解く作業は,行列 A の具体的な形に依存して,その難易度も変わります. 例えば,極端な例を挙げると, A が単位行列 I の場合は,何もしなくても良いです. 前処理 したがって, 連立方程式 A\boldsymbol{x} =
2022/05/02 リンク