Библиотека алгоритмов

УМНОЖЕНИЕ МАТРИЦЫ НА ВЕКТОР

XY projection

Ссылка на описание в энциклопедии AlgoWiki:

Умножение плотной неособенной матрицы на вектор

Реализация алгоритма на Си:

for(int i = 0; i < size; i++)

for(int j = 0; j < size ; j++)

vec_out[i] += matrix[i][j] * vec _in[j];

Описание алгоритма на Algolang:

<algo>

<params>

<param name="n" type="int" value="5"></param>

<param name="m" type="int" value="4"></param>

</params>

<block dims="2">

<arg name="i" val="1..m"></arg>

<arg name="j" val="1..n+1"></arg>

<vertex condition="j>1" type="2">

<in src="i,j-1"></in>

</vertex>

</block>

</algo>

Характеристики алгоритма (Для умножения матрицы размером m строк на n столбцов на вектор порядка n):

• Общее количество вершин: m*n+m
• Длина критического пути: n
• Каноническая ширина ЯПФ: m

На рисунках представлен результат для матрицы размером 4*5 и вектора длины 5

ПЕРЕМНОЖЕНИЕ МАТРИЦ

XY projection

YZ projection

XZ projection

Ссылка на описание в энциклопедии AlgoWiki:

Перемножение плотных неособенных матриц

Реализация алгоритма на Си:

for ( int i=0; i<size_1_str;i++)

for (int j=0; j<size_2_col;j++)

{

matrix_out[i][j]=0;

for(int k=0; k<size_common;k++)

matrix_out[i][j]+=matrix_1[i][k]*matrix_2[k][j];

}

Описание алгоритма на Algolang:

<algo>

<params>

<param name="m" type="int" value="4"></param>

<param name="n" type="int" value="5"></param>

<param name="l" type="int" value="6"></param>

</params>

<block id="1" dims="3">

<arg name="i" val="1..m"></arg>

<arg name="j" val="1..l"></arg>

<arg name="k" val="1..n+1"></arg>

<vertex condition="k>1" type="3">

<in src="i,j,k-1"></in>

</vertex>

</block>

</algo>

Характеристики алгоритма (Для умножения матрицы размером m строк на n столбцов на матрицу размером n строк на l столбцов):

• Общее количество вершин: m*n*l
• Длина критического пути: n
• Каноническая ширина ЯПФ: m*l

На рисунках представлено изображение графа алгоритма выходных данных для случая перемножения двух квадратных матриц порядка 4*5 и 5*6

НАХОЖДЕНИЕ СУММЫ ЭЛЕМЕНТОВ МАССИВА СДВАИВАНИЕМ

XY projection

Ссылка на описание в энциклопедии AlgoWiki:

Нахождение суммы элементов массива сдваиванием

Реализация алгоритма на Си:

for(int i=1;i<=h;i++)

for(int j=0;j<arr_size;j++)

if(j<(arr_size/(pow(2,i))))

arr[j]=arr[j*2]+arr[2*j+1];

Описание алгоритма на Algolang:

<algo>

<params>

<param name="n" type="int" value="8"></param>

</params>

<block dims="2">

<arg name="i" val="1..((2)log(n)+1)"></arg>

<arg name="j" val="1..n"></arg>

<vertex condition="(i>1)and(j<=(n/(2^(i-1))))" type="1">

<in src="i-1,j*2-1"></in>

<in src="i-1,j*2"></in>

</vertex>

</block>

</algo>

Характеристики алгоритма (для суммирования массива порядка n):

• Общее количество вершин: n-1
• Длина критического пути: [Log₂n]
• Каноническая ширина ЯПФ: n

На рисунке изображён граф алгоритма. В данном случае выполнено суммирование 8 элементов массива. Вершины, соответствующие входным данным, обозначены октаэдром.

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО-ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ МЕТОД СУММИРОВАНИЯ

XY projection

Ссылка на описание в энциклопедии AlgoWiki:

Последовательно-параллельный метод суммирования

Описание алгоритма на Algolang:

<algo>

<params>

<param name="n" type="int" value="25"></param>

<param name="p" type="int" value="5"></param>

</params>

<block id="0" dims="2">

количество процессоров

<arg name="i" val="1..p"></arg>

на каждый процессор, кроме одного, распределяется одинаковое количество

элементов массива (n/p, округленное в бОльшую сторону)

<arg name="j" val="1..n"></arg>

<arg name="j" val="1..ceil(n/p)"></arg>

сумма элементов массива, равномерно распределенных по (p-1) процессорам

<vertex condition="(j>1)and(i>1)and(j<ceil(n/p))" type="1">

<in src="i,j-1"></in>

</vertex>

сумма оставшихся эелементов

<vertex condition="(j>1)and(i=1)and(j<=(n-p-(ceil(n/p)-1)*(p-1)))" type="1">

<in src="i,j-1"></in>

</vertex>

последовательное суммирование получившихся сумм на одном из процессоров

<vertex condition="(i>2)and(j=ceil(n/p))" type="1">

<in src="i-1,j"></in>

<in src="i,j-1"></in>

</vertex>

<vertex condition="(i=2)and(j=ceil(n/p))" type="1">

<in src="i-1,n-p-(ceil(n/p)-1)*(p-1)"></in></in>

<in src="i,j-1"></in>

</vertex>

</block>

</algo>

Характеристики алгоритма (Для суммирования массива порядка n):

• Общее количество вершин: n-1
• Длина критического пути:
  • ceil(n/p)-1 - суммирования по частям массива (p ветвей)
  • p-1 - одна последовательная ветвь
• Каноническая ширина ЯПФ: p

На рисунке изображён граф алгоритма без входных и выходных данных для случая суммирования 25 элементов массива на 5 процессорах.

Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы

XY projection

Ссылка на описание в энциклопедии AlgoWiki:

Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы

Описание алгоритма на Algolang:

<algo>

<params>

<param name="n" type="int" value="6"></param>

</params>

<block id="0" dims="2">

<arg name="j" val="1..n"></arg>

<arg name="i" val="1..n"></arg>

деление

<vertex condition="(i=j+1)and(j>1)" type="1">

<in src="j,j"></in>

</vertex>

вычетание

<vertex condition="(j=i)and(j>1)" type="2">

<in src="j,i-1"></in>

</vertex>

умножение

<vertex condition="j=i+1" type="3">

<in src="j-1,i+1"></in>

</vertex>

</block>

</algo>

Характеристики алгоритма (Для матрицы с рангом n):

• Общее количество вершин: 3n-3
• Длина критического пути:
  • n−1 ярусов делений
  • n−1 ярусов умножений
  • n−1 ярусов сложений (вычитаний)
• Каноническая ширина ЯПФ: 1

На рисунке изображён граф алгоритма для n=6.

Простой алгоритм Кули-Тьюки быстрого преобразования Фурье для степеней двойки

XY projection

Ссылка на описание в энциклопедии AlgoWiki:

Простой алгоритм Кули-Тьюки быстрого преобразования Фурье для степеней двойки

Описание алгоритма на Algolang:

<algo>

<params>

<param name = "N" type = "int" value = "3"></param>

</params>

<block id="0" dims="2">

<arg name = "I" val = "1..N"></arg>

<arg name = "J" val = "1..2^N"></arg>

<vertex condition = "(J - 1) % (2^I) < 2^(I - 1)" type = "1">

<in src = "I - 1, J"></in>

<in src = "I - 1, J + 2^(I -1)"></in>

</vertex>

<vertex condition = "(J - 1) % (2^I) >= 2^(I - 1)" type = "2">

<in src = "I - 1, J"></in>

<in src = "I - 1, J - 2^(I - 1)"></in>

</vertex>

</block>

</algo>

Характеристики алгоритма (Для вектора с размерностью n):

• Общее количество вершин: n*log₂n
• Длина критического пути:
  • log₂n операций комплексного сложения/вычитания
  • log₂n операций комплексного умножения
• Каноническая ширина ЯПФ: n

На рисунке изображён граф алгоритма для n=8.

Метод Гивенса (вращений) QR-разложения квадратной матрицы

XY projection

YZ projection

XZ projection

Ссылка на описание в энциклопедии AlgoWiki:

Простой алгоритм Метод Гивенса (вращений) QR-разложения квадратной матрицы (вещественный точечный вариант)

Описание алгоритма на Algolang:

<algo>

<params>

<param name="n" type="int" value="5"></param>

</params>

<block dims="3">

<arg name="k" val="1..n-1"></arg>

<arg name="i" val="1..n-1"></arg>

<arg name="j" val="1..n"></arg>

выполнение поворота 2-мерного вектора 1 яруса

<vertex condition="(j>k)and(i=k)and(k=1)" type="2">

<in src="k,i,k"></in>

</vertex>

выполнение поворота 2-мерного вектора 1 яруса

<vertex condition="(j>k)and(i>k)and(k=1)" type="2">

<in src="k,i,k"></in>

<in src="k,i-1,j"></in>

</vertex>

выполнение поворота 2-мерного вектора остальных ярусов

<vertex condition="(j>k)and(k>1)and(i=k)" type="2">

<in src="k,i,k"></in>

<in src="k-1,i,j"></in>

<in src="k-1,i-1,j"></in>

</vertex>

операция вычисления параметров поворота остальных ярусов

<vertex condition="(j=k)and(k>1)and(i=k)" type="1">

<in src="k-1,i,j"></in>

<in src="k-1,i-1,j"></in>

</vertex>

выполнение поворота 2-мерного вектора остальных ярусов

<vertex condition="(j>k)and(k>1)and(i>k)" type="2">

<in src="k,i,k"></in>

<in src="k-1,i,j"></in>

<in src="k,i-1,j"></in>

</vertex>

операция вычисления параметров поворота остальных ярусов

<vertex condition="(j=k)and(k>1)and(i>k)" type="1">

<in src="k-1,i,j"></in>

</vertex>

</block>

</algo>

Характеристики алгоритма (Для матрицы порядка n):

• Общее количество вершин: n³/3
• Длина критического пути:
  • 2n−3 макровершины вычисления параметров поворота
  • n−1 макровершин поворотов
• Каноническая ширина ЯПФ: n

На рисунке изображён Граф алгоритма без отображения входных и выходных данных для n=5.