# linear-solvers

Подбирает и настраивает решатели линейных систем Ax=b в численных симуляциях. Помогает при остановке сходимости и выборе предобуславливателей.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 83
- Автор: HeshamFS
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills/tree/HEAD/skills/core-numerical/linear-solvers/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/linear-solvers

## Что делает

Скилл задаёт рабочий процесс для решения систем линейных уравнений в расчётах МКЭ и МКО. На основе симметрии, разреженности и обусловленности матрицы он помогает выбрать прямой метод (LU, Cholesky) или итерационный алгоритм (CG, GMRES, BiCGSTAB, MINRES). В состав входят Python-скрипты для оценки структуры разреженности, расчёта масштабирования и анализа норм невязок.

Если итерации Krylov буксуют, скрипт `convergence_diagnostics.py` вычисляет асимптотическую скорость сходимости по последним шагам. Значение выше 0.95 указывает на стагнацию. Скилл подскажет переключить предобуславливатель на AMG или ILU, изменить параметр перезапуска GMRES либо выровнять строки и столбцы. Без Python 3.10+, NumPy и SciPy скрипты диагностики не запустятся.

## Требования
- Работает с: Linear

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill linear-solvers -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/linear-solvers/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/linear-solvers/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill linear-solvers -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/linear-solvers/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill linear-solvers -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/linear-solvers/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install HeshamFS/materials-simulation-skills linear-solvers
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/linear-solvers/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill linear-solvers -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills --path skills/core-numerical/linear-solvers
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/linear-solvers/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill linear-solvers -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills/tree/HEAD/skills/core-numerical/linear-solvers/SKILL.md

## Когда брать
- подобрать подходящий решатель для разреженной или плотной системы
- диагностировать стагнацию сходимости метода GMRES по истории невязок
- выбрать эффективный предобуславливатель вроде AMG или ILU
- рассчитать масштабирование строк и столбцов для плохо обусловленной матрицы

## Примеры запросов агенту
- Мой решатель GMRES застрял после 50 итераций, невязка остановилась на 1e-3. Помоги диагностировать сходимость.
- Подбери решатель и предобуславливатель для симметричной положительно определённой матрицы размером 1000000.
- Запусти scripts/sparsity_stats.py для матрицы A.npy и проверь симметрию.

## Похожие
- [matplotlib](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-matplotlib.md) — скилл · 2200 установок
- [scipy-best-practices](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scipy-best-practices.md) — скилл · 1000 установок
- [scipy](https://affpapa.org/nevibecode/rules/scipy.md) — правило · ★ 3580
- [statistics-math](https://affpapa.org/nevibecode/skills/statistics-math.md) — скилл · 432 установки
- [symbolic-equation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/symbolic-equation.md) — скилл · 1600 установок
- [orca-linear](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orca-linear.md) — скилл · 29100 установок

Из того же набора: [heshamfs/materials-simulation-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/heshamfs/materials-simulation-skills.md) — 24 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md