Участник:Маркова Екатерина/Построение матрицы Адамара: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
Основной автор статьи: Маркова Е.А. 615 гр.
== 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\times N</math>, составленная из чисел <math>1</math> и <math>-1</math>, столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение:
Матрица Адамара <math>H</math> - это квадратная матрица размера <math>N\times N</math>, составленная из чисел <math>1</math> и <math>-1</math>, столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение:
Строка 8: Строка 9:
где <math>E_n</math> - это единичная матрица размера <math>n</math>. Матрицы Адамара применяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов.
где <math>E_n</math> - это единичная матрица размера <math>n</math>. Матрицы Адамара применяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов.


'''1.2 Математическое описание алгоритма'''
===1.2 Математическое описание алгоритма ===


Пусть <math>H_N</math> <math>-</math> матрица Адамара порядка <math>N</math> и <math>-H_N</math> <math>-</math> матрица с противоположными элементами. Тогда матрица <math>H_{2N}</math> получается следующим образом:
Пусть <math>H_N</math> <math>-</math> матрица Адамара порядка <math>N</math> и <math>-H_N</math> <math>-</math> матрица с противоположными элементами. Тогда матрица <math>H_{2N}</math> получается следующим образом:
Строка 17: Строка 18:
</math>
</math>


'''1.3 Вычислительное ядро алгоритма'''
=== 1.3 Вычислительное ядро алгоритма ===


Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из  <math>\;N^2\;</math>  присвоений значений и .
Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из  <math>\;N^2\;</math>  присвоений значений и .


'''1.4 Макроструктура алгоритма'''
=== 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.  
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'''
===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.
В описанном  виде алгоритм представляет из себя примитивное дублирование элементов матрицы, полученной на предыдущем этапе, в пустующие блоки новой матрицы.
Строка 42: Строка 43:




'''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^2\;</math>  присвоений значений. Из чего можно сделать вывод, что рекурсивный метод построения матрицы Адамара является алгоритмом с ''квадратичной сложностью''.
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.
Зависимость данных для матрицы размерностью <math>4*4</math> можно увидеть на рис.1.
Строка 52: Строка 53:
[[Файл:Pic_hadamard.png|border|500px|Some text]]
[[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.
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.
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===


Входные данные: <math>N</math> - размерность матрицы.
Входные данные: <math>N</math> - размерность матрицы.
Строка 65: Строка 66:
Объем выходных данных: <math> N^2</math>.
Объем выходных данных: <math> N^2</math>.


'''1.10 Свойства алгоритма'''
===1.10 Свойства алгоритма===


Алгоритм полностью детерминирован.
Алгоритм полностью детерминирован.
Строка 71: Строка 72:
== Программная реализация алгоритма ==
== Программная реализация алгоритма ==


'''2.7 Существующие реализации алгоритма'''
===2.7 Существующие реализации алгоритма===


Реализация ''MATLAB''
Реализация ''MATLAB''

Версия от 12:59, 28 октября 2016

Основной автор статьи: Маркова Е.А. 615 гр.

Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Матрица Адамара [math]\displaystyle{ H }[/math] - это квадратная матрица размера [math]\displaystyle{ N\times 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 применяются 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.

Some text

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

Реализация MATLAB [1]

Реализация PYTHON [2]

Реализация WOLFRAM [3]

На языке Java реализован класс Hadamard не входящий в стандарт языка. С кодом можно ознакомиться по ссылке[4].

Литература

1. Мак-Вильямс Ф., Слоэн Н. — "Теория кодов, исправляющих ошибки" (1979)

2. Кронберг, Ю.И. Ожигов, А.Ю. Чернявский — "Алгебраический аппарат квантовой информатики 2"

3. М. Н. Аршинов, Л. Е. Садовский — "Коды и математика" (1983)