Уровень алгоритма

Блочная прогонка

Материал из Алговики
Перейти к: навигация, поиск


Прогонка для блочно-трёхдиагональной матрицы
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]8n-7[/math] макроопераций
Объём входных данных [math]4n-2[/math] блоков
Объём выходных данных [math]n[/math] блоков
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]3n-2[/math] макроопераций
Ширина ярусно-параллельной формы [math]2[/math] макроопераций


Основные авторы описания: А.В.Фролов

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Блочная прогонка - один из вариантов метода исключения неизвестных в приложении к решению блочно-трёхдиагональной СЛАУ[1][2] вида [math]Ax = b[/math], где

[math] 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]

Часто, однако, при изложении сути метода блочной прогонки[3] блоки правой части и матрицы системы обозначают и нумеруют по-другому, например СЛАУ может иметь вид ([math]N=n+1[/math])

[math] A = \begin{bmatrix} C_{0} & -B_{0} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ -A_{1} & C_{1} & -B_{1} & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & -A_{2} & C_{2} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & -A_{N-1} & C_{N-1} & -B_{N-1} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & -A_{N} & C_{N} \\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix} Y_{0} \\ Y_{1} \\ \vdots \\ Y_{N} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} F_{0} \\ F_{1} \\ \vdots \\ F_{N} \\ \end{bmatrix} [/math]

или, если записывать отдельно по блочным уравнениям, то

[math]C_{0} Y_{0} - B_{0} Y_{1} = F_{0}[/math],

[math]-A_{i} Y_{i-1} + C_{i} Y_{i} - B_{i} Y_{i+1} = F_{i}[/math], [math]1 \le i \le N-1[/math],

[math]-A_{N} Y_{N-1} + C_{N} Y_{N} = F_{N}[/math]

Суть метода - в исключении из уравнений неизвестных, сначала - сверху вниз - под диагональю, а потом - снизу вверх - над диагональю.

Рисунок 1. Граф алгоритма при n=8 без отображения входных и выходных данных. / - операция [math]X^{-1}Y[/math], f - операция [math]A+BC[/math] или [math]A-BC[/math].

1.2 Математическое описание алгоритма

В приведённых обозначениях в прогонке сначала выполняют её прямой ход - вычисляют матричные коэффициенты

[math]\boldsymbol{\alpha}_{1} = C_{0}^{-1} B_{0}[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{1} = C_{0}^{-1} F_{0}[/math],

[math]\boldsymbol{\alpha}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1} B_{i}[/math], где [math]\quad i = 1, 2, \cdots , N-1[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1}(F_{i}+A_{i}\boldsymbol{\beta}_{i})[/math], где [math]\quad i = 1, 2, \cdots , N[/math].

после чего вычисляют решение с помощью обратного хода

[math]Y_{N} = \boldsymbol{\beta}_{N+1}[/math],

[math]Y_{i} = \boldsymbol{\alpha}_{i+1} Y_{i+1} + \boldsymbol{\beta}_{i+1}[/math], где [math]\quad i = N-1, N-2, \cdots , 1, 0[/math].

Данные формулы эквиваленты вычислению одного из блочных [math]LU[/math]-разложений матрицы системы с последующим решением блочно-двухдиагональных систем методом обратной подстановки.

В случае малоразмерных (порядка 2 или 3) блоков вполне возможна ситуация, когда обращение в формулах [math](C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1}[/math] выполняется явно, и соответствующие блоки вычисляются и хранятся.

Рисунок 2. Детальный граф алгоритма блочной прогонки с однократным вычислением обратных блоков при n=4 без отображения входных и выходных данных. inv - вычисление обратного блока, mult - операция перемножения блоков. Серым цветом выделены операции, повторяющиеся при замене правой части СЛАУ

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро алгоритма можно представить из двух частей - прямого и обратного хода. В прямом ходе ядро составляют последовательности операций умножения обратной к одной матрице на другую, умножения и сложения/вычитания матриц и векторов. В обратном ходе в ядре остаются только последовательности умножения и сложения матриц и векторов.

1.4 Макроструктура алгоритма

Кроме представления макроструктуры алгоритма как совокупности прямого и обратного хода, прямой ход также может быть разложен на две макроединицы - разложения матрицы и прямого хода решения двухдиагональной СЛАУ, которые выполняются "одновременно", т.е., параллельно друг другу. При этом решение двухдиагональной СЛАУ использует результаты разложения.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательность исполнения метода следующая:

1. Инициализируется прямой ход прогонки:

[math]\boldsymbol{\alpha}_{1} = C_{0}^{-1} B_{0}[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{1} = C_{0}^{-1} F_{0}[/math].

2. Последовательно для всех i от 1 до N-1 выполняются формулы прямого хода:

[math]\boldsymbol{\alpha}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1} B_{i}[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1}(F_{i}+A_{i}\boldsymbol{\beta}_{i})[/math]

3. Инициализируется обратный ход прогонки:

[math]Y_{N} = (C_{N}-A_{N}\boldsymbol{\alpha}_{N})^{-1}(F_{N}+A_{N}\boldsymbol{\beta}_{N})[/math]

4. Последовательно для всех i с убыванием от N-1 до 0 выполняются формулы обратного хода: [math]Y_{i} = \boldsymbol{\alpha}_{i+1} Y_{i+1} + \boldsymbol{\beta}_{i+1}.[/math]

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Для выполнения прогонки в трёхдиагональной СЛАУ из n уравнений с n неизвестными в последовательном (наиболее быстром) варианте требуется:

  • [math]2n-1[/math] умножений обратного одному блока на другой,
  • [math]3n-3[/math] сложений/вычитаний блоков,
  • [math]3n-3[/math] умножений блоков.

При классификации по последовательной сложности, таким образом, блочная прогонка относится к алгоритмам с линейной блочной сложностью.

1.7 Информационный граф

Информационный макрограф прогонки изображён на рис.1. Как видно, в терминах макроопераций он почти последователен: при выполнении прямого хода две ветви (левая - блочное разложение матрицы, центральная - решение первой из блочно-двухдиагональных систем) могут выполняться параллельно друг другу. Правая ветвь соответствует обратному ходу. По рисунку видно, что не только математическая суть обработки подвекторов, но даже структура макрографа алгоритма и направление потоков данных в нём вполне соответствуют названию "обратный ход". На рис.2 изображена версия блочной прогонки, в которой благодаря малоразмерности блоков сразу можно вычислить обратный блок.

1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма

Для выполнения прогонки в трёхдиагональной СЛАУ из n уравнений с n неизвестными в параллельном варианте требуется последовательно выполнить следующие макроярусы:

  • [math]n[/math] ярусов умножения матрицы, обратной к одной, на другую или на вектор (в каждом из ярусов, кроме одного, по 2 деления),
  • по [math]2n - 2[/math] ярусов умножений и сложений/вычитаний мариц и векторов (в n-1 ярусах - по 2 операции, в n-1 - по одной).

При классификации по высоте ЯПФ, таким образом, прогонка относится к алгоритмам с макросложностью [math]O(n)[/math]. При классификации по ширине ЯПФ его макросложность будет [math]2[/math].

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: блочно-трёхдиагональная матрица [math]A[/math] (блоки [math]A_{ij}[/math]), вектор [math]B[/math] (блоки [math]B_{i}[/math]).

Выходные данные: вектор [math]X[/math] (блоки [math]X_i[/math] ).

Объём выходных данных: [math]n[/math] блоков.

1.10 Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной макросложности, как хорошо видно, является константой (причём менее 2).

При этом вычислительная мощность алгоритма, как отношение числа макроопераций к суммарному объему входных и выходных макроданных – тоже константа.

Алгоритм полностью детерминирован, если фиксированы все размеры блоков и способы выполнения операций над ними. Последние, однако, могут широко варьироваться на практике.

Обычно прогонка используется для решения СЛАУ с диагональным преобладанием. Тогда гарантируется устойчивость алгоритма. В случае, когда требуется решение нескольких СЛАУ с одной и той же матрицей, левую ветвь вычислений (см. рисунок с графом алгоритма) можно не повторять. Это связано с тем, что блочное [math]LU[/math]-разложение матрицы системы не нужно перевычислять.

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

В зависимости от нужд вычислений, возможны как разные способы хранения матрицы СЛАУ (в виде одного массива с 3 строками или в виде 3 разных массивов), так и разные способы хранения вычисляемых коэффициентов (на месте использованных уже блоков матрицы либо отдельно).

2.2 Локальность данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

По макрографу алгоритма видно, что он почти последователен. В связи с этим самый очевидный из способов распараллеливания - распараллеливание блочных операций, из которых составлен алгоритм. Естественно, что оно зависит от размера блоков и их возможной разрежённости.

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

Учитывая последовательность макрографа и то, что эффективно распараллеливать можно только блочные операции, видно, что для данного алгоритма не подходит реализация на архитектурах типа кластерной и т.п. с распределёнными ресурсами, а более эффективной была бы реализация на ускорителях типа графических плат. При малых размерах блоков, однако, и она не будет давать достаточный эффект.

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 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. Самарский А.А., Николаев Е.С. Методы решения сеточных уравнений. М.: Наука, 1978.