Участник:Руфина Третьякова/Хранение ненулевых элементов разреженных матриц. Умножение разреженной матрицы на вектор: различия между версиями
Trrufina (обсуждение | вклад) |
|||
Строка 23: | Строка 23: | ||
Наиболее удобным форматом для вычисления произведения матрицы на вектор является "Compressed Sparse Row" или сокращенно CSR-формат. | Наиболее удобным форматом для вычисления произведения матрицы на вектор является "Compressed Sparse Row" или сокращенно CSR-формат. | ||
− | |||
+ | Рассмотрим CSR-представление разреженной матрицы: пусть число ненулевых элементов матрицы | ||
CSR-формат представляет матрицу <math>M</math> в виде 3-х одномерных массивов: | CSR-формат представляет матрицу <math>M</math> в виде 3-х одномерных массивов: | ||
Версия 00:36, 13 октября 2016
Умножение разреженной матрицы на вектор | |
Последовательный алгоритм | |
Последовательная сложность | |
Объём входных данных | 2nnz+n+1 |
Объём выходных данных | n |
Параллельный алгоритм | |
Высота ярусно-параллельной формы | |
Ширина ярусно-параллельной формы |
Авторы статьи: Третьякова Р. М. (группа 603), Буторина Е. В. (группа 603)
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Разрежённая матрица — это матрица с преимущественно нулевыми элементами. В противном случае, если бо́льшая часть элементов матрицы ненулевые, матрица считается плотной. Среди специалистов нет единства в определении того, какое именно количество ненулевых элементов делает матрицу разрежённой. Разные авторы предлагают различные варианты. Огромные разрежённые матрицы часто возникают при решении таких задач, как дифференциальное уравнение в частных производных. При хранении и преобразовании разрежённых матриц в компьютере бывает полезно, а часто и необходимо, использовать специальные алгоритмы и структуры данных, которые учитывают разрежённую структуру матрицы. Операции и алгоритмы, применяемые для работы с обычными, плотными матрицами, применительно к большим разрежённым матрицам работают относительно медленно и требуют значительных объёмов памяти. Однако разрежённые матрицы могут быть легко сжаты путём записи только своих ненулевых элементов, что снижает требования к компьютерной памяти.
1.2 Математическое описание алгоритма
Исходные данные: разреженная матрица M^{n*n}, вектор x^{n*1}
Наиболее удобным форматом для вычисления произведения матрицы на вектор является "Compressed Sparse Row" или сокращенно CSR-формат.
Рассмотрим CSR-представление разреженной матрицы: пусть число ненулевых элементов матрицы CSR-формат представляет матрицу M в виде 3-х одномерных массивов:
массив A размера nnz содержит ненулевые значения матрицы, JA - номера столбцов ненулевых элементов., IA- содержит номер с которого начинается описание элементов в массивах, Этот формат позволяет быстро производить перемножение матрицы M на вектор x.
Например, это разреженная матрица с 4-мя ненулевыми элементами
- \begin{pmatrix} 0 & 0 & 0 & 1 \\ 2 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 3 & 0 \\ 0 & 4 & 0 & 0 \\ \end{pmatrix},
представляемая в формате CSR
A = [ 1 2 3 4 ] IA = [ 0 1 2 3 4 ] JA = [ 3 0 2 1 ]
Вычисляемые данные: вектор M*x=y
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- y_i = \sum_{k = IA_i}^{IA_{i+1}} A_k x_{JA_k}
1.4 Макроструктура алгоритма
Псевдокод алгоритма:
Входные данные: число строк матрицы n; разреженная матрица в формате CSR: строчные указатели IA, столбцовые указателиJA, ненулевые элементы A; вектор x. Выходные данные: произведение матрицы на вектор y. for i = 1,n: for k = IA(i), IA(i+1)-1: y(i) += A(k)*x(JA(k));
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
Метод можно описать следующим образом:
1.6 Последовательная сложность алгоритма
Для вычисления сингулярных чисел и векторов матрицы порядка n в последовательном варианте требуется:
- делений,
- сложений (вычитаний),
- умножений.
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
1.10 Свойства алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.2 Существующие реализации алгоритма
3 Литература
1. С. Писсанецки Технология разреженных матриц. Изд. Мир, 1988.