Abstrakt. Detta dokument beskriver hur förstärkande lärande kan användas för att välja från en mängd olika förkonditionerade lösare för glesa linjära system. Detta tillvägagångssätt ger ett enkelt sätt att betrakta komplexa mått på godhet, och gör det enkelt att utvärdera ett brett spektrum av förkonditionerade lösare. Ett grundläggande genomförande rekommenderar att lösare som, när de konvergerar, i allmänhet gör det med högst en 17% overhead i tid över den bästa lösaren möjligt inom testramen. Potentiella förbättringar av och utvidgningar till systemet diskuteras.
Kuefler och Chen REF använder förstärkningsinlärning för att välja den bästa förkonditionerade lösaren för glesa linjära system från en gles matrissamling.
On Using Reinforcement Learning to Solve Sparse Linear Systems
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}