Уровень алгоритма

Прямая подстановка (вещественный вариант)

Материал из Алговики
Перейти к: навигация, поиск


Прямая подстановка для нижней треугольной матрицы с единичной диагональю
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O(n^2)[/math]
Объём входных данных [math]O(n^2)[/math]
Объём выходных данных [math]n[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]O(n)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]O(n)[/math]


Основные авторы описания: А.В.Фролов, Вад.В.Воеводин (раздел 2.2), А.М.Теплов (раздел 2.4)

Содержание

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Прямая подстановка - решение СЛАУ [math]Lx = y[/math] с нижней треугольной матрицей [math]L[/math]. Матрица [math]L[/math] - одна из составляющих матрицы [math]A[/math] и получается либо из [math]LU[/math]-разложения последней каким-либо из многочисленных способов (например, простое разложение Гаусса, разложение Гаусса с выбором ведущего элемента, компактная схема Гаусса), либо из других разложений. В силу треугольности [math]L[/math] решение СЛАУ является одной из модификаций общего метода подстановки и записывается простыми формулами.

В[1] метод решения СЛАУ с левой треугольной матрицей назван методом обратной подстановки. Там же отмечено, что в литературе иногда под обратной подстановкой имеют в виду, как и здесь, только решения СЛАУ с правой треугольной матрицей, а решение левых треугольных систем называют прямой подстановкой. Такой же системы названий будем придерживаться и мы, во избежание одноимённого названия разных алгоритмов. Кроме того, обратная подстановка, представленная в этой энциклопедии алгоритмов, одновременно является частью метода Гаусса для решения СЛАУ, а именно - его обратным ходом, чего нельзя сказать про представленную здесь прямую подстановку.

Общая структура прямой подстановки с неособенной нижней треугольной матрицей, тем не менее, практически полностью совпадает со структурой обратной подстановки. Поэтому здесь мы рассмотрим случай, когда матрица [math]L[/math], как полученная из разложения типа Гаусса, имеет единичные диагональные элементы.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные: нижняя треугольная матрица [math]L[/math] (элементы [math]l_{ij}[/math]), вектор правой части [math]b[/math] (элементы [math]b_{i}[/math]).

Вычисляемые данные: вектор решения [math]y[/math] (элементы [math]y_{i}[/math]).

Формулы метода:

[math] \begin{align} y_{1} & = b_{1} \\ y_{i} & = b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}, \quad i \in [2, n]. \end{align} [/math]

Существует также блочная версия метода, однако в данном описании разобран только точечный метод.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро прямой подстановки можно составить из множественных (всего их [math]n-1[/math]) вычислений скалярных произведений строк матрицы [math]L[/math] на уже вычисленную часть вектора [math]y[/math]:

[math] \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j} [/math]

в режиме накопления или без него, в зависимости от требований задачи, с их последующим вычитанием из компоненты вектора [math]b[/math] и деления на диагональный элемент матрицы [math]L[/math]. В отечественных реализациях, даже в последовательных, упомянутый способ представления не используется. Дело в том, что даже в этих реализациях метода вычисление сумм типа

[math] b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j} [/math]

в которых и встречаются скалярные произведения, ведутся не в порядке «вычислили скалярное произведение, а потом вычли его из элемента», а путём вычитания из элемента покомпонентных произведений, являющихся частями скалярных произведений. Поэтому следует считать вычислительным ядром метода прямой подстановки не вычисления скалярных произведений, а вычисления выражений

[math] b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j} [/math]

в режиме накопления или без него, в зависимости от требований задачи.

1.4 Макроструктура алгоритма

Как уже записано в описании ядра алгоритма, основную часть метода прямой подстановки составляют множественные (всего [math]n-1[/math]) вычисления сумм

[math] b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j} [/math]

в режиме накопления или без него.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Чтобы понять последовательность исполнения, перепишем формулы метода так:

1. [math]y_{1} = b_{1}[/math]

Далее для всех [math]i[/math] от [math]2[/math] до [math]n[/math] по возрастанию выполняются

2. [math]y_{i} = b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}[/math]

Особо отметим, что вычисления сумм вида [math]b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}[/math] производят в режиме накопления вычитанием из [math]b_{i}[/math] произведений [math]l_{ij} y_{j}[/math] для [math]j[/math] от [math]1[/math] до [math]i-1[/math], c возрастанием [math]j[/math]. Другие порядки выполнения суммирования приводят к резкому ухудшению параллельных свойств алгоритма.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Для прямой подстановки порядка n в последовательном (наиболее быстром) варианте требуется:

  • по [math]\frac{n^2-n}{2}[/math] умножений и сложений (вычитаний).

При этом использование режима накопления требует совершения умножений и вычитаний в режиме двойной точности (или использования функции вроде DPROD в Фортране), что ещё больше увеличивает затраты во времени, требуемом для выполнения прямой подстановки.

При классификации по последовательной сложности, таким образом, метод обратной подстановки относится к алгоритмам с квадратической сложностью.

1.7 Информационный граф

Опишем граф алгоритма как аналитически, так и в виде рисунка.

Рисунок 1. Прямая подстановка

Граф алгоритма прямой подстановки состоит из одной группы вершин, расположенной в целочисленных узлах двумерной области, соответствующая ей операция [math]a-bc[/math].

Естественно введённые координаты области таковы:

  • [math]i[/math] — меняется в диапазоне от [math]2[/math] до [math]n[/math], принимая все целочисленные значения;
  • [math]j[/math] — меняется в диапазоне от [math]1[/math] до [math]i-1[/math], принимая все целочисленные значения.

Аргументы операции следующие:

  • [math]a[/math]:
    • при [math]j = 1[/math] элемент входных данных [math]b_{i}[/math];
    • при [math]j \gt 1[/math] — результат срабатывания операции, соответствующей вершине с координатами [math]i, j-1[/math];
  • [math]b[/math] — элемент входных данных, а именно [math]l_{ij}[/math];
  • [math]c[/math]:
    • при [math]j = 1[/math] элемент входных данных [math]b_{1}[/math];
    • при [math]j \gt 1[/math] — результат срабатывания операции, соответствующей вершине с координатой [math]j, j-1[/math];

Результат срабатывания операции является:

  • при [math]j \lt i-1[/math] - промежуточным данным алгоритма;
  • при [math]j = i-1[/math] - выходным данным.

Описанный граф можно посмотреть на рисунке, выполненном для случая [math]n = 5[/math]. Здесь вершины обозначены зелёным цветом. Подача входных данных из вектора [math]b[/math], идущая в вершины левого столбца, и матрицы [math]L[/math], идущая во все вершины, на рисунке не представлена.

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Для прямой подстановки порядка n в параллельном варианте требуется последовательно выполнить следующие ярусы:

  • по [math]n - 1[/math] ярусов умножений и сложений/вычитаний (в каждом из ярусов — линейное количество операций, от [math]1[/math] до [math]n-1[/math].

При этом использование режима накопления требует совершения умножений и вычитаний в режиме двойной точности, а в параллельном варианте это означает, что практически все промежуточные вычисления для выполнения алгоритма в режиме накопления должны быть двойной точности. В отличие от последовательного варианта это означает некоторое увеличение требуемой памяти.

При классификации по высоте ЯПФ, таким образом, метод прямой подстановки относится к алгоритмам с линейной сложностью. При классификации по ширине ЯПФ его сложность также будет линейной.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: нижняя треугольная матрица [math]L[/math] (элементы [math]l_{ij}[/math]), вектор правой части [math]b[/math] (элементы [math]b_{i}[/math]).

Объём входных данных: [math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math] (в силу треугольности и единичности диагональных элементов достаточно хранить только поддиагональные элементы матрицы [math]L[/math]).

Выходные данные: вектор решения [math]y[/math] (элементы [math]y_{i}[/math]).

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

1.10 Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной сложности в случае неограниченных ресурсов, как хорошо видно, является линейным (отношение квадратической к линейной).

При этом вычислительная мощность алгоритма прямой подстановки, как отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных – всего лишь константа.

При этом алгоритм прямой подстановки полностью детерминирован. Использование другого порядка выполнения ассоциативных операций в данной версии нами не рассматривается, поскольку в корне меняет структуру алгоритма и делает параллельную сложность квадратической.

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

В простейшем варианте метод прямой подстановки на Фортране можно записать так:

        Y(1) = B(1) 
	DO  I = 2, N-1
		S = B(I)
		DO  J = 1, I-1
			S = S - DPROD(L(I,J), Y(J))
		END DO		
	END DO

При этом для реализации режима накопления переменная [math]S[/math] должна быть двойной точности.

2.2 Локальность данных и вычислений

2.2.1 Локальность реализации алгоритма

2.2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.4.1 Масштабируемость алгоритма

2.4.2 Масштабируемость реализации алгоритма

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

  1. В.В.Воеводин, Ю.А.Кузнецов. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984, стр. 182.