具有预处理器的稀疏矩阵求解器

Question

我有scipy.sparse.csc_matrix形状为A的稀疏矩阵(N, N)，其中N约为15000。 A的元素数少于1 %。

我需要尽可能快地解决Ax=b。

使用scipy.sparse.linalg.spsolve使用350 ms大约scikit-umfpack。 使用scipy.sparse.linalg.gmres预处理程序时50 ms ILU显着加快1.5 s。没有预处理器需要一分多钟。

但是，创建预处理器大约需要scipy.sparse.linalg.spsolve。鉴于此，仅使用M会更有效。

我用

创建预处理器from scipy.sparse.linalg import LinearOperator, spilu ilu = spilu(A) Mx = lambda x: ilu.solve(x) M = LinearOperator((N, N), Mx)

scipy.sparse.linalg.gmres

是否有更有效的方法可以做到这一点，这样使用{{1}}会更有利可图？