Блочная прогонка

Прогонка для блочно-трёхдиагональной матрицы
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]\displaystyle{ 8n-7 }[/math] макроопераций
Объём входных данных	[math]\displaystyle{ 4n-2 }[/math] блоков
Объём выходных данных	[math]\displaystyle{ n }[/math] блоков
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]\displaystyle{ 3n-2 }[/math] макроопераций
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]\displaystyle{ 2 }[/math] макроопераций

Основные авторы описания: А.В.Фролов

Свойства и структура алгоритма

Общее описание алгоритма

Блочная прогонка - один из вариантов метода исключения неизвестных в приложении к решению блочно-трёхдиагональной СЛАУ вида [math]\displaystyle{ Ax = b }[/math], где

[math]\displaystyle{ A = \begin{bmatrix} A_{11} & A_{12} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ A_{21} & A_{22} & A_{23}& \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & A_{32} & A_{33} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & A_{n-1 n-2} & A_{n-1 n-1} & A_{n-1 n} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & A_{n n-1} & A_{n n} \\ \end{bmatrix}, x = \begin{bmatrix} X_{1} \\ X_{2} \\ \vdots \\ X_{n} \\ \end{bmatrix}, b = \begin{bmatrix} B_{1} \\ B_{2} \\ \vdots \\ B_{n} \\ \end{bmatrix} }[/math]

Часто, однако, при изложении сути метода блочной прогонки блоки правой части и матрицы системы обозначают и нумеруют по-другому, например СЛАУ может иметь вид ([math]\displaystyle{ N=n+1 }[/math])

[math]\displaystyle{ A = \begin{bmatrix} C_{0} & -B_{0} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ -A_{1} & C_{1} & -B_{1} & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & -A_{2} & C_{2} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & -A_{N-1} & C_{N-1} & -B_{N-1} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & -A_{N} & C_{N} \\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix} Y_{0} \\ Y_{1} \\ \vdots \\ Y_{N} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} F_{0} \\ F_{1} \\ \vdots \\ F_{N} \\ \end{bmatrix} }[/math]

или, если записывать отдельно по блочным уравнениям, то

[math]\displaystyle{ C_{0} Y_{0} - B_{0} Y_{1} = F_{0} }[/math],

[math]\displaystyle{ -A_{i} Y_{i-1} + C_{i} Y_{i} - B_{i} Y_{i+1} = F_{i} }[/math], [math]\displaystyle{ 1 \le i \le N-1 }[/math],

[math]\displaystyle{ -A_{N} Y_{N-1} + C_{N} Y_{N} = F_{N} }[/math]

Суть метода - в исключении из уравнений неизвестных, сначала - сверху вниз - под диагональю, а потом - снизу вверх - над диагональю.

Рисунок 1. Граф алгоритма при n=8 без отображения входных и выходных данных. / - операция [math]\displaystyle{ X^{-1}Y }[/math], f - операция [math]\displaystyle{ A+BC }[/math] или [math]\displaystyle{ A-BC }[/math].

Математическое описание алгоритма

В приведённых обозначениях в прогонке сначала выполняют её прямой ход - вычисляют матричные коэффициенты

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\alpha}_{1} = C_{0}^{-1} B_{0} }[/math],

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\beta}_{1} = C_{0}^{-1} F_{0} }[/math],

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\alpha}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1} B_{i} }[/math], где [math]\displaystyle{ \quad i = 1, 2, \cdots , N-1 }[/math],

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\beta}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1}(F_{i}+A_{i}\boldsymbol{\beta}_{i}) }[/math], где [math]\displaystyle{ \quad i = 1, 2, \cdots , N }[/math].

после чего вычисляют решение с помощью обратного хода

[math]\displaystyle{ Y_{N} = \boldsymbol{\beta}_{N+1} }[/math],

[math]\displaystyle{ Y_{i} = \boldsymbol{\alpha}_{i+1} Y_{i+1} + \boldsymbol{\beta}_{i+1} }[/math], где [math]\displaystyle{ \quad i = N-1, N-2, \cdots , 1, 0 }[/math].

Данные формулы эквиваленты вычислению одного из блочных [math]\displaystyle{ LU }[/math]-разложений матрицы системы с последующим решением блочно-двухдиагональных систем методом обратной подстановки.

В случае малоразмерных (порядка 2 или 3) блоков вполне возможна ситуация, когда обращение в формулах [math]\displaystyle{ (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1} }[/math] выполняется явно, и соответствующие блоки вычисляются и хранятся.

Рисунок 2. Детальный граф алгоритма блочной прогонки с однократным вычислением обратных блоков при n=4 без отображения входных и выходных данных. inv - вычисление обратного блока, mult - операция перемножения блоков. Серым цветом выделены операции, повторяющиеся при замене правой части СЛАУ

Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро алгоритма можно представить из двух частей - прямого и обратного хода. В прямом ходе ядро составляют последовательности операций умножения обратной к одной матрице на другую, умножения и сложения/вычитания матриц и векторов. В обратном ходе в ядре остаются только последовательности умножения и сложения матриц и векторов.

Макроструктура алгоритма

Кроме представления макроструктуры алгоритма как совокупности прямого и обратного хода, прямой ход также может быть разложен на две макроединицы - разложения матрицы и прямого хода решения двухдиагональной СЛАУ, которые выполняются "одновременно", т.е., параллельно друг другу. При этом решение двухдиагональной СЛАУ использует результаты разложения.

Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательность исполнения метода следующая:

1. Инициализируется прямой ход прогонки:

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\alpha}_{1} = C_{0}^{-1} B_{0} }[/math],

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\beta}_{1} = C_{0}^{-1} F_{0} }[/math].

2. Последовательно для всех i от 1 до N-1 выполняются формулы прямого хода:

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\alpha}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1} B_{i} }[/math],

[math]\displaystyle{ \boldsymbol{\beta}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1}(F_{i}+A_{i}\boldsymbol{\beta}_{i}) }[/math]

3. Инициализируется обратный ход прогонки:

[math]\displaystyle{ Y_{N} = (C_{N}-A_{N}\boldsymbol{\alpha}_{N})^{-1}(F_{N}+A_{N}\boldsymbol{\beta}_{N}) }[/math]

4. Последовательно для всех i с убыванием от N-1 до 0 выполняются формулы обратного хода: [math]\displaystyle{ Y_{i} = \boldsymbol{\alpha}_{i+1} Y_{i+1} + \boldsymbol{\beta}_{i+1}. }[/math]

Последовательная сложность алгоритма

Для выполнения прогонки в трёхдиагональной СЛАУ из n уравнений с n неизвестными в последовательном (наиболее быстром) варианте требуется:

• [math]\displaystyle{ 2n-1 }[/math] умножений обратного одному блока на другой,
• [math]\displaystyle{ 3n-3 }[/math] сложений/вычитаний блоков,
• [math]\displaystyle{ 3n-3 }[/math] умножений блоков.

При классификации по последовательной сложности, таким образом, блочная прогонка относится к алгоритмам с линейной блочной сложностью.

Информационный граф

Информационный макрограф прогонки изображён на рис.1. Как видно, в терминах макроопераций он почти последователен: при выполнении прямого хода две ветви (левая - блочное разложение матрицы, центральная - решение первой из блочно-двухдиагональных систем) могут выполняться параллельно друг другу. Правая ветвь соответствует обратному ходу. По рисунку видно, что не только математическая суть обработки подвекторов, но даже структура макрографа алгоритма и направление потоков данных в нём вполне соответствуют названию "обратный ход". На рис.2 изображена версия блочной прогонки, в которой благодаря малоразмерности блоков сразу можно вычислить обратный блок.

Описание ресурса параллелизма алгоритма

Для выполнения прогонки в трёхдиагональной СЛАУ из n уравнений с n неизвестными в параллельном варианте требуется последовательно выполнить следующие макроярусы:

• [math]\displaystyle{ n }[/math] ярусов умножения матрицы, обратной к одной, на другую или на вектор (в каждом из ярусов, кроме одного, по 2 деления),
• по [math]\displaystyle{ 2n - 2 }[/math] ярусов умножений и сложений/вычитаний мариц и векторов (в n-1 ярусах - по 2 операции, в n-1 - по одной).

При классификации по высоте ЯПФ, таким образом, прогонка относится к алгоритмам с макросложностью [math]\displaystyle{ O(n) }[/math]. При классификации по ширине ЯПФ его макросложность будет [math]\displaystyle{ 2 }[/math].

Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: блочно-трёхдиагональная матрица [math]\displaystyle{ A }[/math] (блоки [math]\displaystyle{ A_{ij} }[/math]), вектор [math]\displaystyle{ B }[/math] (блоки [math]\displaystyle{ B_{i} }[/math]).

Выходные данные: вектор [math]\displaystyle{ X }[/math] (блоки [math]\displaystyle{ X_i }[/math] ).

Объём выходных данных: [math]\displaystyle{ n }[/math] блоков.

Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной макросложности, как хорошо видно, является константой (причём менее 2).

При этом вычислительная мощность алгоритма, как отношение числа макроопераций к суммарному объему входных и выходных макроданных – тоже константа.

Алгоритм полностью детерминирован, если фиксированы все размеры блоков и способы выполнения операций над ними. Последние, однако, могут широко варьироваться на практике.

Обычно прогонка используется для решения СЛАУ с диагональным преобладанием. Тогда гарантируется устойчивость алгоритма. В случае, когда требуется решение нескольких СЛАУ с одной и той же матрицей, левую ветвь вычислений (см. рисунок с графом алгоритма) можно не повторять. Это связано с тем, что блочное [math]\displaystyle{ LU }[/math]-разложение матрицы системы не нужно перевычислять.

Программная реализация алгоритма

Особенности реализации последовательного алгоритма

В зависимости от нужд вычислений, возможны как разные способы хранения матрицы СЛАУ (в виде одного массива с 3 строками или в виде 3 разных массивов), так и разные способы хранения вычисляемых коэффициентов (на месте использованных уже блоков матрицы либо отдельно).

Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

По макрографу алгоритма видно, что он почти последователен. В связи с этим самый очевидный из способов распараллеливания - распараллеливание блочных операций, из которых составлен алгоритм. Естественно, что он зависит от размера блоков и их возможной разрежённости.