Метод Холецкого (нахождение симметричного треугольного разложения)

1 Разложение Холецкого (метод квадратного корня), базовый точечный вещественный вариант для плотной симметричной положительно-определённой матрицы

Разложение Холецкого (метод квадратного корня), базовый точечный вещественный вариант для плотной симметричной положительно-определённой матрицы.

2 Разложение Холецкого, блочный вещественный вариант для плотной симметричной положительно-определённой матрицы

Можно также рассмотреть блочный вариант разложения Холецкого. Предположим, что $n=MN$, тогда исходную матрицу $A$ размера $n\times n$ можно представить как блочную матрицу размера $N\times N$ с блоками размера $M\times M$. Все формулы, используемые для получения точечного разложения Холецкого, для блочной матрицы $А$ останутся практически без изменений. Вместо явного обращения диагональных блоков, эффективнее будет хранить их в факторизованном виде $D_{ii}=L_{ii}L^T_{ii}$, а вместо точечной операции деления использовать операции решения треугольных систем. Общее количество арифметических операций при этом останется практически неизменным, но зато существенно возрастет локальность вычислений. Размер блока $M$ выбирают таким образом, чтобы все блоки, участвующие в операции исключения, помещались в кэш первого или второго уровня. В этом случае подкачки данных в память будут минимальными.

Аналогичный прием понадобится также и для эффективной реализации параллельной версии разложения Холецкого, что позволит минимизировать как общее количество обменов, так и количество пересылаемой между процессорами информации. Полезным побочным эффектом использования блочной версии разложения Холецкого может стать повышение скалярной эффективности алгоритма за счет явного использования размера блока $M$ во внутренних циклах (прием "разворачивания цикла" или "loop unrolling").

3 Разложение Холецкого для эрмитовой матрицы

Эрмитовой (или комплексно-самосопряженной) матрицей называют такую квадратную комплексную матрицу $A$, для элементов которой выполняется соотношение $a_{ij}=\overline{a_{ji}}$ (здесь, если $z=a+{\rm i}b$ и ${\rm i}^2=-1$, то $\overline z=a-{\rm i}b$). В матричном виде это можно записать как $A=\overline{A^T}$ или $A=A^Н$.

3.1 Точечный вариант

Как естественное обобщение разложения Холецкого для точечной симметричной положительно-определеной матрицы может быть рассмотрено разложение Холецкого для эрмитовой матрицы. Все формулы для вычисления разложения остаются прежними, только теперь вместо операций над вещественными числами выполняются аналогичные комплексные операции.

В отличие от вещественного варианта, для выполнении комплексных операций потребуется считывать из памяти вдвое больше данных и производить над ними примерно вчетверо больше арифметических операций, что должно не только несколько улучшыть локальность вычислений, но и повысить их эффективность.

3.2 Блочный вариант

Реализация блочного варианта разложения Холецкого для эрмитовых матриц будет аналогична рассмотрему выше блочному варианту для вещественных матриц.

5 Разложение Холецкого, блочный вещественный вариант для разреженной симметричной положительно-определённой матрицы

(плотные блоки небольшого размера, равного количеству неизвестных функций на узел, или выбираемому искуственно)

6 Разложение Холецкого для эрмитовой матрицы

Эрмитовой (или комплексно-самосопряженной) матрицей называют такую квадратную комплексную матрицу $A$, для элементов которой выполняется соотношение $a_{ij}=\overline{a_{ji}}$ (здесь, если $z=a+{\rm i}b$ и ${\rm i}^2=-1$, то $\overline z=a-{\rm i}b$). В матричном виде это можно записать как $A=\overline{A^T}$ или $A=A^Н$.

6.1 Точечный вариант

Как естественное обобщение разложения Холецкого для точечной симметричной положительно-определеной матрицы может быть рассмотрено разложение Холецкого для эрмитовой матрицы. Все формулы для вычисления разложения остаются прежними, только теперь вместо операций над вещественными числами выполняются аналогичные комплексные операции.

В отличие от вещественного варианта, для выполнении комплексных операций потребуется считывать из памяти вдвое больше данных и производить над ними примерно вчетверо больше арифметических операций, что должно не только несколько улучшыть локальность вычислений, но и повысить их эффективность.

6.2 Блочный вариант

Реализация блочного варианта разложения Холецкого для эрмитовых матриц будет аналогична рассмотрему выше блочному варианту для вещественных матриц.