NKA:定点和类牛顿方法的非线性Krylov加速度-开源

非线性Krylov加速（NKA）是一种加速定点（Picard）迭代收敛的方法。 许多类牛顿法和不精确的牛顿法都是定点迭代。 NKA项目为几种编程语言提供了该方法的规范实现。 黑匣子加速器很容易集成到现有代码中。 放置在迭代循环中，它观察解决方案更新的顺序，并使用从先前解决方案迭代中收集到的信息将其替换为改进的更新。 直到最近（2011年）才意识到，NLK在混合参数的特定选择上基本上等同于Anderson Acceleration。 NLK是在1980年代后期采用非常不同的方法独立设计的，尽管它产生相同的代数方法，但NLK的组织有所不同，并且可以说是优越的。 NLK方法还为正确选择Anderson的任意混合参数提供了明确的理由。