Метод сдваивания Стоуна: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Нет описания правки
Строка 24: Строка 24:
</math>
</math>


Впервые изложен в начале 70-х гг. 20го века<ref>Stone H.S. An Efficient Parallel Algorithm for the Solution of a Tridiagonal Linear System of Equations // J. ACM, Vol. 20, No. 1 (Jan. 1973), P. 27-38.</ref>, в качестве замены другим параллельным алгоритмам решения трёхдиагональных СЛАУ, например, [[Метод циклической редукции|методу циклической редукции]]. В отличие от своих предшественников, метод Стоуна основан на <math>LU</math>-разложении матрицы исходной СЛАУ и состоит из двух существенно различных по свойствам частей: [[Алгоритм сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы|алгоритма сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы]] и [[Метод сдваивания Стоуна для решения двухдиагональных СЛАУ|метода сдваивания Стоуна для решения двухдиагональных СЛАУ]].  
Впервые предложен в начале 70-х гг. 20го века<ref>Stone H.S. An Efficient Parallel Algorithm for the Solution of a Tridiagonal Linear System of Equations // J. ACM, Vol. 20, No. 1 (Jan. 1973), P. 27-38.</ref> в качестве замены другим параллельным алгоритмам решения трёхдиагональных СЛАУ, например, [[Метод циклической редукции|методу циклической редукции]]. В отличие от своих предшественников, метод Стоуна основан на <math>LU</math>-разложении матрицы исходной СЛАУ и состоит из двух существенно различных по свойствам частей: [[Алгоритм сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы|алгоритма сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы]] и [[Метод сдваивания Стоуна для решения двухдиагональных СЛАУ|метода сдваивания Стоуна для решения двухдиагональных СЛАУ]].


=== Математическое описание ===
=== Математическое описание ===

Версия от 13:53, 11 июля 2015

Свойства и структура алгоритмов

Общее описание алгоритма

Метод сдваивания Стоуна - один из вариантов замены прогонки в приложении к решению СЛАУ[1][2] 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]

Впервые предложен в начале 70-х гг. 20го века[3] в качестве замены другим параллельным алгоритмам решения трёхдиагональных СЛАУ, например, методу циклической редукции. В отличие от своих предшественников, метод Стоуна основан на [math]\displaystyle{ LU }[/math]-разложении матрицы исходной СЛАУ и состоит из двух существенно различных по свойствам частей: алгоритма сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы и метода сдваивания Стоуна для решения двухдиагональных СЛАУ.

Математическое описание

Вычислительное ядро алгоритма

Макроструктура алгоритма

Описание схемы реализации последовательного алгоритма

Последовательная сложность алгоритма

Информационный граф

Описание ресурса параллелизма алгоритма

Описание входных и выходных данных

Свойства алгоритма

Программная реализация алгоритмов

Особенности реализации последовательного алгоритма

Описание локальности данных и вычислений

Возможные способы и особенности реализации параллельного алгоритма

Масштабируемость алгоритма и его реализации

Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

Выводы для классов архитектур

Существующие реализации алгоритма

Литература

  1. ↑ Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука, 1977.
  2. ↑ Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984.
  3. ↑ Stone H.S. An Efficient Parallel Algorithm for the Solution of a Tridiagonal Linear System of Equations // J. ACM, Vol. 20, No. 1 (Jan. 1973), P. 27-38.