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官方账号arXiv cs.LG@Zechen Zhang, Rui Peng Li, Yousef Saad
推荐理由：想给稀疏矩阵求解提速的话，这篇论文把AMG层级和图神经网络结合了，在800多个矩阵上实测，可以看到它什么时候比AMG好、什么时候反而更慢。
稀疏矩阵
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7月31日
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该论文提出图神经网络多层级预条件器（GMP），将代数多重网格（AMG）层级结构作为先验，统一学习平滑、限制与插值算子。在超800个稀疏矩阵基准上，对比经典AMG、单层ILUT及现有GNN预条件器，分析了多层级图神经预条件在收敛性和计算开销上的优劣。结果表明GMP可作为标准Krylov求解器的即插即用预条件器，但在某些场景下不及强单层基线。