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1.2
Methodology of the Evaluation
As previous work shows that AC can be beneficial for scientific computation,
we analyze the usage of orthogonal AC methods for the Jacobi method. Firstly,
we assemble representative input data for our evaluation (see Sect.
2
). Then,
we select suitable and promising AC approaches for our evaluation in Sect.
3
. To
note, we analyze the applicability and combination of orthogonal AC approaches,
but we do not provide a run-time approach that controls the quality. However,

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Do Iterative Solvers Benefit from Approximate Computing?
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there already exist such approaches that can be used to control a combination of
AC methods [
11
]. Our systematic evaluation compares the different approaches
regarding their execution times and the relative error as described in Sect.
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. This
evaluation aims to answer the following questions: How big is the influence of
well-known AC methods on the accuracy of a scientific algorithm? Is it possible
to combine AC methods to improve other design parameters while keeping an
acceptable accuracy?