Участник:Руфина Третьякова/Хранение ненулевых элементов разреженных матриц. Умножение разреженной матрицы на вектор

Умножение разреженной матрицы на вектор
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	$nnz$
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)

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 равно $nnz$ CSR-формат представляет матрицу $M$ в виде 3-х одномерных массивов:

массив $A$ размера $nnz$ содержит ненулевые значения матрицы, $JA$ размера $nnz$ - номера столбцов ненулевых элементов., $IA$ размера $n$- содержит номер с которого начинается описание элементов строки в массивах $A$ и $JA$. Этот формат позволяет производить перемножение матрицы $M$ на вектор $x$ за $O(nnz)$ умножений и сложений.

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.
 read CSR n, IA, JA, A;
 read x
 for i = 1,n:
   for k = IA(i), IA(i+1)-1:
           y(i) += A(k)*x(JA(k));
 write y;

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.

2 Программная реализация алгоритма

2.2 Существующие реализации алгоритма

ПоСледовательная реализация реализована в пакете SPARSKIT

3 Литература

1. С. Писсанецки Технология разреженных матриц. Изд. Мир, 1988.