Уровень алгоритма

Итерация алгоритма dqds: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Строка 17: Строка 17:
'''Итерация алгоритма dqds'''<ref name="vla">Деммель Д. Вычислительная линейная алгебра. – М : Мир, 2001.</ref><ref name="hola">Hogben L. (ed.). Handbook of linear algebra. – CRC Press, 2006.</ref> является одним шагом [[Алгоритм dqds нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы|итерационного алгоритма для нахождения сингулярных чисел  
'''Итерация алгоритма dqds'''<ref name="vla">Деммель Д. Вычислительная линейная алгебра. – М : Мир, 2001.</ref><ref name="hola">Hogben L. (ed.). Handbook of linear algebra. – CRC Press, 2006.</ref> является одним шагом [[Алгоритм dqds нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы|итерационного алгоритма для нахождения сингулярных чисел  
двухдиагональной матрицы]]. Основные вычисления алгоритма dqds приходятся именно на внутреннюю итерацию. Внешняя часть алгоритма отвечает за контроль сходимости и выбор сдвигов <math>\delta,</math> что основано на довольно сложной теории и имеет различные реализации, но в то же время не влияет на вычислительные аспекты. В связи с этим dqds-итерация и [[Алгоритм dqds нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы|dqds-алгоритм]] рассматриваются отдельно.
двухдиагональной матрицы]]. Основные вычисления алгоритма dqds приходятся именно на внутреннюю итерацию. Внешняя часть алгоритма отвечает за контроль сходимости и выбор сдвигов <math>\delta,</math> что основано на довольно сложной теории и имеет различные реализации, но в то же время не влияет на вычислительные аспекты. В связи с этим dqds-итерация и [[Алгоритм dqds нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы|dqds-алгоритм]] рассматриваются отдельно.
Для понимания dqds-итерации полезно рассмотреть кратко её вывод, относительно точно отражающий и историю возникновения алгоритма (подробности можно найти в <ref name="vla">).
За основу dqds-алгоритма удобно взять так называемую LR-итерацию, предшествующую хорошо-известной QR-итерации.


=== Математическое описание алгоритма ===
=== Математическое описание алгоритма ===

Версия от 23:51, 25 мая 2016



Алгоритм dqds нахождения
сингулярных чисел двухдиагональной матрицы
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]\displaystyle{ 5n-4 }[/math]
Объём входных данных [math]\displaystyle{ 2n }[/math]
Объём выходных данных [math]\displaystyle{ 2n }[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]\displaystyle{ 4n-3 }[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]\displaystyle{ 2 }[/math]


Основные авторы описания: А.Ю.Чернявский

Свойства и структура алгоритмов

Общее описание алгоритма

Итерация алгоритма dqds[1][2] является одним шагом итерационного алгоритма для нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы. Основные вычисления алгоритма dqds приходятся именно на внутреннюю итерацию. Внешняя часть алгоритма отвечает за контроль сходимости и выбор сдвигов [math]\displaystyle{ \delta, }[/math] что основано на довольно сложной теории и имеет различные реализации, но в то же время не влияет на вычислительные аспекты. В связи с этим dqds-итерация и dqds-алгоритм рассматриваются отдельно.

Для понимания dqds-итерации полезно рассмотреть кратко её вывод, относительно точно отражающий и историю возникновения алгоритма (подробности можно найти в Ошибка цитирования Отсутствует закрывающий тег </ref>.

Последовательная сложность алгоритма

Для выполнения одной итерации dqds необходимо выполнить:

  • [math]\displaystyle{ n-1 }[/math] делений,
  • [math]\displaystyle{ 2n-2 }[/math] умножений,
  • [math]\displaystyle{ 2n-1 }[/math] сложений/вычитаний.

Таким образом одна dqds-итерация имеет линейную сложность.

Информационный граф

Рисунок 1. Граф алгоритма для n=4 без отображения входных и выходных данных.


Ресурс параллелизма алгоритма

Как видно из информационного графа алгоритма, на каждом шаге основного цикла возможно лишь параллельное выполнение операции умножения (2.2) и умножения+сложения (2.4). Это позволяет сократить число ярусов на одной итерации цикла c 5 до 4, а общее число ярусов алгоритма с 5n-4 до 4n-3. Ярусы с операциями умножения состоят из двух операций, остальные же из одной.

Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: Квадраты элементов основной и верхней побочной диагонали двухдиагональной матрицы (вектора [math]\displaystyle{ q }[/math] длины n и [math]\displaystyle{ e }[/math] длины n-1), а также параметр сдвига [math]\displaystyle{ \delta }[/math].

Объём входных данных: [math]\displaystyle{ 2n }[/math].

Выходные данные: Квадраты элементов основной и верхней побочной диагонали выходной двухдиагональной матрицы.

Объём выходных данных: [math]\displaystyle{ 2n-1 }[/math].

Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной сложности при наличии возможности параллельного выполнения операций умножения составляет [math]\displaystyle{ \frac{5n-4}{4n-3} }[/math], т.е. алгоритм плохо распараллеливается.

Вычислительная мощность алгоритма, как отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных - константа.

Описываемый алгоритм является полностью детерминированным.


Программная реализация алгоритмов

Особенности реализации последовательного алгоритма

Алгоритм на языке Matlab может быть записать так:

d = q(1)-delta;
for j = 1:n-1
    q(j)=d+e(j);
    t=q(j+1)/q(j);
    e(j) = e(j)*t;
    d = d*t-delta;
end
q(n) = d;


Локальность данных и вычислений

Легко видеть, что локальность данных высока. Её легко повысить, размещая рядом соответствующие элементы массивов e и q, однако, это не оказывает существенного влияния на производительность в силу константного количества операций относительно объема обрабатываемых данных.

Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Итерация dqds практически полностью последовательна. Единственная возможность - одновременное выполнение операции умножения (2.3) и опрерации (2.4) умножения и сложения, что дает небольшой выигрыш в производительности.

Масштабируемость алгоритма и его реализации

Алгоритм не является масштабируемым, максимального эффекта ускорения можно добиться на двух независимых процессорах.


Выводы для классов архитектур

Эффективное выполнение алгоритма возможно только на вычислительных устройствах с одним или двумя ядрами.

Существующие реализации алгоритма

Перечень реализаций приведен на странице алгоритма dqds.

Литература

  1. ↑ Деммель Д. Вычислительная линейная алгебра. – М : Мир, 2001.
  2. ↑ Hogben L. (ed.). Handbook of linear algebra. – CRC Press, 2006.