Уровень алгоритма

Восполнение матриц с дополнительной информацией: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Новая страница: «{{algorithm | name = Восстановление матриц | serial_complexity = <math>O(n^3)</math> | pf_height = <math>O(n)</math> | pf...»
 
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
{{algorithm
{{algorithm
| name              = Восстановление матриц
| name              = Восстановление матриц
| serial_complexity = <math>O(n^3)</math>
| serial_complexity = $O(n^3)$
| pf_height        = <math>O(n)</math>
| pf_height        = <math>O(n)</math>
| pf_width          = <math>O(n^2)</math>
| pf_width          = <math>O(n^2)</math>

Версия от 18:04, 26 октября 2021


Восстановление матриц
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность $O(n^3)$
Объём входных данных [math]\displaystyle{ \frac{n (n + 1)}{2} }[/math]
Объём выходных данных [math]\displaystyle{ \frac{n (n + 1)}{2} }[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]\displaystyle{ O(n) }[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]\displaystyle{ O(n^2) }[/math]


Свойства и структура алгоритма

Общее описание алгоритма

Математическое описание алгоритма

Макроструктура алгоритма

Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательная сложность алгоритма

Информационный граф

Ресурс параллелизма алгоритма

Входные и выходные данные алгоритма

Свойства алгоритма

Программная реализация алгоритма

Особенности реализации последовательного алгоритма

Локальность данных и вычислений

Локальность реализации алгоритма

Структура обращений в память и качественная оценка локальности
Количественная оценка локальности

Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Масштабируемость алгоритма и его реализации

Масштабируемость алгоритма

Масштабируемость реализации алгоритма

Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

Выводы для классов архитектур

Существующие реализации алгоритма

Литература

[1] Guaranteed Rank Minimization via Singular Value Projection.Raghu Meka, Prateek Jain, Inderjit S. Dhillon // arXiv:0909.5457

[2] Low-rank matrix completion by Riemannian optimization. Bart Vandereycken // arXiv:0909.5457