Участник:Маркова Екатерина/Построение матрицы Адамара: различия между версиями
Katemeron (обсуждение | вклад) |
Katemeron (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
== Свойства и структура алгоритма == | == Свойства и структура алгоритма == | ||
'''1.1 Общее описание алгоритма''' | '''1.1 Общее описание алгоритма''' | ||
Матрица Адамара <math>H</math> - это квадратная матрица размера <math>n*n</math>, составленная из чисел <math>1</math> и <math>-1</math>, столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение: | |||
<math>H*H^T = n*E_n</math>, | |||
где <math>E_n</math> - это единичная матрица размера <math>n</math>. Матрицы Адамара прменяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов. | |||
'''1.2 Математическое описание алгоритма''' | '''1.2 Математическое описание алгоритма''' | ||
| Строка 14: | Строка 20: | ||
'''1.3 Вычислительное ядро алгоритма''' | '''1.3 Вычислительное ядро алгоритма''' | ||
Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из <math>\;N | Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из <math>\;N^2\;</math> присвоений значений и . | ||
'''1.4 Макроструктура алгоритма''' | '''1.4 Макроструктура алгоритма''' | ||
| Строка 39: | Строка 45: | ||
'''1.6 Последовательная сложность алгоритма''' | '''1.6 Последовательная сложность алгоритма''' | ||
Для заполнения матрицы <math>H</math> размера <math>N\times N</math> необходимо <math>\;N | Для заполнения матрицы <math>H</math> размера <math>N\times N</math> необходимо <math>\;N^2\;</math> присвоений значений. Из чего можно сделать вывод, что рекурсивный метод построения матрицы Адамара является алгоритмом с ''квадратичной сложностью''. | ||
'''1.7 Информационный граф''' | '''1.7 Информационный граф''' | ||
Зависимость данных для матрицы размерностью <math>4*4</math> можно увидеть на рис.1. | |||
[[Файл:Pic_hadamard.png|border|500px|Some text]] | |||
'''1.8 Ресурс параллелизма алгоритма''' | '''1.8 Ресурс параллелизма алгоритма''' | ||
Логически алгоритм можно разделить на три части, которые на каждом шаге выполняются независимо. | |||
Внутри каждой части происходит <math>2^{2n}-2^{2(n-1)}</math> независимых присвоений, где <math>n</math> - номер шага алгоритма, причем размерность матрицы на шаге <math>n</math> равна <math>2^n</math>. При этом необходимо ждать завершения предыдущего шага, то есть необходимы синхронизирующие блокировки. | |||
'''1.9 Входные и выходные данные алгоритма''' | '''1.9 Входные и выходные данные алгоритма''' | ||
| Строка 54: | Строка 67: | ||
'''1.10 Свойства алгоритма''' | '''1.10 Свойства алгоритма''' | ||
Алгоритм полностью детерминирован. | |||
== Программная реализация алгоритма == | == Программная реализация алгоритма == | ||
Версия от 16:54, 15 октября 2016
Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Матрица Адамара [math]\displaystyle{ H }[/math] - это квадратная матрица размера [math]\displaystyle{ n*n }[/math], составленная из чисел [math]\displaystyle{ 1 }[/math] и [math]\displaystyle{ -1 }[/math], столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение:
[math]\displaystyle{ H*H^T = n*E_n }[/math],
где [math]\displaystyle{ E_n }[/math] - это единичная матрица размера [math]\displaystyle{ n }[/math]. Матрицы Адамара прменяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов.
1.2 Математическое описание алгоритма
Пусть [math]\displaystyle{ H_N }[/math] [math]\displaystyle{ - }[/math] матрица Адамара порядка [math]\displaystyle{ N }[/math] и [math]\displaystyle{ -H_N }[/math] [math]\displaystyle{ - }[/math] матрица с противоположными элементами. Тогда матрица [math]\displaystyle{ H_{2N} }[/math] получается следующим образом: [math]\displaystyle{ H_{2N} = \begin{bmatrix} H_N & H_N \\ H_N & -H_N \end{bmatrix} }[/math]
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из [math]\displaystyle{ \;N^2\; }[/math] присвоений значений и .
1.4 Макроструктура алгоритма
Алгоритм не использует в качестве составных частей другие алгоритмы. Как это было описано в вычислительном ядре, в пустые блоки дублируются со сменой или без смены знака значения первого блока матрицы.
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
В описанном виде алгоритм представляет из себя примитивное дублирование элементов матрицы, полученной на предыдущем этапе, в пустующие блоки новой матрицы.
Сначала заполняется правый верхний блок матрицы [math]\displaystyle{ H }[/math]
[math]\displaystyle{ H_{ij} = H_{i(j - \frac{N}{2})} }[/math], где [math]\displaystyle{ i = 1..\frac{N}{2} }[/math], [math]\displaystyle{ j = \frac{N}{2}+1..N }[/math];
затем левый нижний блок
[math]\displaystyle{ H_{ij} = H_{(i-\frac{N}{2})j} }[/math], где [math]\displaystyle{ i = \frac{N}{2}+1..N }[/math], [math]\displaystyle{ j = 1.. \frac{N}{2} }[/math].
Последним заполняется нижний правый блок матрицы
[math]\displaystyle{ H_{ij} = H_{(i-\frac{N}{2})(j-\frac{N}{2})} }[/math], где [math]\displaystyle{ i = \frac{N}{2}+1..N }[/math], [math]\displaystyle{ j = \frac{N}{2}+1..N }[/math].
1.6 Последовательная сложность алгоритма
Для заполнения матрицы [math]\displaystyle{ H }[/math] размера [math]\displaystyle{ N\times N }[/math] необходимо [math]\displaystyle{ \;N^2\; }[/math] присвоений значений. Из чего можно сделать вывод, что рекурсивный метод построения матрицы Адамара является алгоритмом с квадратичной сложностью.
1.7 Информационный граф
Зависимость данных для матрицы размерностью [math]\displaystyle{ 4*4 }[/math] можно увидеть на рис.1.
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
Логически алгоритм можно разделить на три части, которые на каждом шаге выполняются независимо. Внутри каждой части происходит [math]\displaystyle{ 2^{2n}-2^{2(n-1)} }[/math] независимых присвоений, где [math]\displaystyle{ n }[/math] - номер шага алгоритма, причем размерность матрицы на шаге [math]\displaystyle{ n }[/math] равна [math]\displaystyle{ 2^n }[/math]. При этом необходимо ждать завершения предыдущего шага, то есть необходимы синхронизирующие блокировки.
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
Входные данные: [math]\displaystyle{ N }[/math] - размерность матрицы.
Выходные данные: матрица размером [math]\displaystyle{ N\times N }[/math].
Объем выходных данных: [math]\displaystyle{ N^2 }[/math].
1.10 Свойства алгоритма
Алгоритм полностью детерминирован.
Программная реализация алгоритма
2.7 Существующие реализации алгоритма
Нахождение матрицы Адамара доступно в среде MATLAB и реализовано через функцию hadamard(n).[1]
На языке Java реализован класс Hadamard не входящий в стандарт языка. С кодом можно ознакомиться по ссылке[2].