Precondicionadores baseados na aproximação da inversa.

Neste trabalho de dissertação apresentaremos uma classe de precondicionadores baseados na aproximação esparsa da inversa da matriz de coecientes, para a resolução de sistemas lineares esparsos de grandes portes através de métodos iterativos, mais especificamente métodos de Krylov. Para que um método de Krylov seja eficiente é extremamente necessário o uso de precondicionadores. No contexto atual, onde computadores de arquitetura híbrida são cada vez mais comuns temos uma demanda cada vez maior por precondicionadores paralelizáveis. Os métodos de inversa aproximada que serão descritos possuem aplicação paralela, pois so dependem de uma operação de produto matriz-vetor, que é altamente paralelizável. Além disso, alguns dos métodos também podem ser construídos em paralelo. A ideia principal é apresentar uma alternativa aos tradicionais precondicionadores que utilizam aproximações dos fatores LU, que apesar de robustos são de difícil paralelização.

Um problema inverso na modelagem da difusão do calor

O presente trabalho aborda um problema inverso associado a difus~ao de calor em uma barra unidimensional. Esse fen^omeno e modelado por meio da equac~ao diferencial par- cial parabolica ut = uxx, conhecida como equac~ao de difus~ao do calor. O problema classico (problema direto) envolve essa equac~ao e um conjunto de restric~oes { as condic~oes inicial e de contorno {, o que permite garantir a exist^encia de uma soluc~ao unica. No problema inverso que estudamos, o valor da temperatura em um dos extremos da barra n~ao esta disponvel. Entretanto, conhecemos o valor da temperatura em um ponto x0 xo no interior da barra. Para aproximar o valor da temperatura no intervalo a direita de x0, propomos e testamos tr^es algoritmos de diferencas nitas: diferencas regressivas, leap-frog e diferencas regressivas maquiadas.