Emmanuel AGULLO
Emmanuel Agullo Chargé de Recherches (INRIA)

Équipe LaBRI : Supports et Algorithmes pour les Applications Numériques hAutes performanceS
Fonction administrative : Correspondant de la commission "Appels à projets"
Courrier électronique : emmanuel.agulloarobaselabri.fr
Bureau : INRIA
Tél : +33 (0)5 40 00


Extrait de publications


Emmanuel Agullo, Eric Darve, Luc Giraud, Yuval Harness. Low-Rank Factorizations in Data Sparse Hierarchical Algorithms for Preconditioning Symmetric Positive Definite Matrices. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2018, 39 (4), pp.1701-1725

Emmanuel Agullo, Eric Darve, Luc Giraud, Yuval Harness. Low-rank Factorizations in Data Sparse Hierarchical Algorithms for Preconditioning Symmetric Positive Definite Matrices. [Research Report] RR-9200, Inria Bordeaux Sud-Ouest. 2018

Emmanuel Agullo, Siegfried Cools, Emrullah Fatih-Yetkin, Luc Giraud, Wim Vanroose. On soft errors in the Conjugate Gradient method: sensitivity and robust numerical detection: Sur les soft-erreurs dans la méthode du Gradient Conjugué: sensibilité et détection numérique robuste. [Research Report] RR-9226, Inria Bordeaux Sud-Ouest. 2018

Emmanuel Agullo, Luc Giraud, Stéphane Lanteri, Gilles Marait, Anne-Cécile Orgerie, et al.. Energy analysis of a solver stack for frequency-domain electromagnetics. [Research Report] RR-9240, Inria Bordeaux Sud-Ouest. 2018

Siegfried Cools, Emrullah Fatih Yetkin, Emmanuel Agullo, Luc Giraud, Wim Vanroose. Analyzing the Effect of Local Rounding Error Propagation on the Maximal Attainable Accuracy of the Pipelined Conjugate Gradient Method. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2018, 39 (1), pp.426 - 450


Page mise à jour le 13/08/2010 à 10:56