Метод Холецкого (нахождение симметричного треугольного разложения): различия между версиями
| [непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Konshin (обсуждение | вклад) |
Konshin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 44: | Строка 44: | ||
=== Ограничивание заполнения в разложении Холецкого === | === Ограничивание заполнения в разложении Холецкого === | ||
=== Неполное разложение Холецкого по позициям IC(k) === | === Неполное разложение Холецкого по позициям IC(<math>k</math>) === | ||
=== Приближенное разложение Холецкого по значениям IC(tau) === | === Приближенное разложение Холецкого по значениям IC(tau) === | ||
Версия от 09:22, 18 марта 2015
Разложение Холецкого (метод квадратного корня), базовый точечный вещественный вариант для плотной симметричной положительно-определённой матрицы
Разложение Холецкого (метод квадратного корня), базовый точечный вещественный вариант для плотной симметричной положительно-определённой матрицы.
Разложение Холецкого, блочный вещественный вариант для плотной симметричной положительно-определённой матрицы
Можно также рассмотреть блочный вариант разложения Холецкого. Предположим, что [math]\displaystyle{ n=MN }[/math], тогда исходную матрицу [math]\displaystyle{ A }[/math] размера [math]\displaystyle{ n\times n }[/math] можно представить как блочную матрицу размера [math]\displaystyle{ N\times N }[/math] с блоками размера [math]\displaystyle{ M\times M }[/math]. Все формулы, используемые для получения точечного разложения Холецкого, для блочной матрицы [math]\displaystyle{ А }[/math] останутся практически без изменений. Вместо явного обращения диагональных блоков, эффективнее будет хранить их в факторизованном виде [math]\displaystyle{ D_{ii}=L_{ii}L^T_{ii} }[/math], а вместо точечной операции деления использовать операции решения треугольных систем. Общее количество арифметических операций при этом останется практически неизменным, но зато существенно возрастет локальность вычислений. Размер блока [math]\displaystyle{ M }[/math] выбирают таким образом, чтобы все блоки, участвующие в операции исключения, помещались в кэш первого или второго уровня. В этом случае подкачки данных в память будут минимальными.
Аналогичный прием понадобится также и для эффективной реализации параллельной версии разложения Холецкого, что позволит минимизировать как общее количество обменов, так и количество пересылаемой между процессорами информации. Полезным побочным эффектом использования блочной версии разложения Холецкого может стать повышение скалярной эффективности алгоритма за счет явного использования размера блока [math]\displaystyle{ M }[/math] во внутренних циклах (прием "разворачивания цикла" или "loop unrolling").
Разложение Холецкого, точечный вещественный вариант для разреженной симметричной положительно-определённой матрицы
Основные отличия от случая плотной матрицы
Переупорядочивания для уменьшения количества новых ненулевых элементов
Разложение Холецкого, блочный вещественный вариант для разреженной симметричной положительно-определённой матрицы
(плотные блоки небольшого размера, равного количеству неизвестных функций на узел, или выбираемому искуственно)
Разложение Холецкого для эрмитовой матрицы
Эрмитовой (или комплексно-самосопряженной) матрицей называют такую квадратную комплексную матрицу [math]\displaystyle{ A }[/math], для элементов которой выполняется соотношение [math]\displaystyle{ a_{ij}=\overline{a_{ji}} }[/math] (здесь, если [math]\displaystyle{ z=a+{\rm i}b }[/math] и [math]\displaystyle{ {\rm i}^2=-1 }[/math], то [math]\displaystyle{ \overline z=a-{\rm i}b }[/math]). В матричном виде это можно записать как [math]\displaystyle{ A=\overline{A^T} }[/math] или [math]\displaystyle{ A=A^Н }[/math].
Точечный вариант
Как естественное обобщение разложения Холецкого для точечной симметричной положительно-определеной матрицы может быть рассмотрено разложение Холецкого для эрмитовой матрицы. Все формулы для вычисления разложения остаются прежними, только теперь вместо операций над вещественными числами выполняются аналогичные комплексные операции.
В отличие от вещественного варианта, для выполнении комплексных операций потребуется считывать из памяти вдвое больше данных и производить над ними примерно вчетверо больше арифметических операций, что должно не только несколько улучшыть локальность вычислений, но и повысить их эффективность.
Блочный вариант
Реализация блочного варианта разложения Холецкого для эрмитовых матриц будет аналогична рассмотрему выше блочному варианту для вещественных матриц.