Novas versões para a Inversa Aproximada em Blocos: Uma Comparação Numérica - Cruz, J. S.; Almeida, M. C.; Carvalho, L. M.; Souza, M. (Trends in Computational and Applied Mathematics, 2022)
Propomos duas variações do precondicionador de aproximação da inversa em blocos (BAINV), originalmente desenvolvido por Benzi, Kouhia e Tuma em 2001. A primeira variação, a aproximação da inversa em blocos estabilizada para matrizes não simétricas (SBAINV-NS), é válida para matrizes não simétricas e não singulares. A segunda variação, a  aproximação da inversa em blocos estabilizada combinada  (SBAINV-VAR), é baseada nas relações dos fatores da inversa aproximada em blocos com a fatoração LDU em blocos de A, as quais demonstraremos, e na relação de aproximação da inversa de Neumann. Demonstramos a consistência matemática dessas novas versões e apresentamos os algoritmos referentes a cada uma delas, além de exibir experimentos numéricos onde comparamos a densidade dos precondicionadores e o número de iterações quando aplicados ao método estabilizado de gradientes bi-conjugados (Bi-CGSTAB). Os principais resultados numéricos obtidos indicam que o uso da estrutura de blocos pode aumentar a performance do método iterativo de Krylov em comparação com a versão escalar. Além disso, nos experimentos apresentados, o SBAINV-VAR produz, em geral, precondicionadores que realizam menos iterações do Bi-CGSTAB e são menos densos do que o SBAINV-NS.