Обсуждение участника:Lexaloris

Основной вопрос. Ядро это все-таки умножение матрицы или строки матрицы? Соответственно под это нужно подстраивать и остальной текст, потому что можно понять и так, и так.

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK) К Вашей работе есть несколько замечаний по содержанию

1 Пункт 1.1.1.1

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK)

Эта схема предъявляет минимальные требования к памяти и в то же время оказывается очень удобной для умножения разреженной матрицы на вектор.

Минимальные требования к памяти, по отношению к любым другим способам хранения разреженных матриц даже специального вида? Нужно также пояснить в чем удобство именно этого подхода, по отношению к другим.

2 Пункт 1.1.1.2

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK)

Неупорядоченные представления могут быть очень удобны. Результаты большинства матричных операций получаются не­ упорядоченными, и упорядочение их стоило бы больших затрат машинного времени. В то же время, за немногими исключениями, алгоритмы для разреженных матриц не требуют, чтобы представления были упорядоченными.

Хорошо бы привести примеры матричных операций, для которых неупорядоченное представление дает выигрыш, по сравнению с упорядоченным.

3 Пункт 1.5

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK)

Псевдокод и схема алгоритма написаны с ошибками и отличаются друг от друга.

4 Пункт 1.6

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK)

Нужно привести точное число операций для данного алгоритма и описать какие операции используются.

5 Пункт 1.8

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK)

При классификации по высоте ЯПФ, алгоритм имеет линейную сложность. При классификации по высоте ЯПФ также линейную.

Дважды описывается сложность по высоте ЯПФ.

6 Пункт 1.10

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK)

Алгоритм в рамках выбранной версии полностью детерминирован.

Будет ли влиять выполнение свойства ассоциативности для сложения на детерминированность алгоритма?

7 Пункт 2.4

Dan (обсуждение) 14:17, 17 ноября 2016 (MSK) необходимо доработать:

Требования были такие: - Реализация: полностью собственная или обращение к библиотечной функции (Intel MKL, PETSc, FFTW, ScaLAPACK). В любом случае, текст исследуемой программы должен быть представлен в отчете. - Компьютерная платформа может быть любой (Ломоносов, BlueGene или что-то иное). Описание компьютерной платформы должно быть в отчете. - Должен быть представлен график сильной масштабируемости (зависимости производительности от числа процессов; если при этом ещё и зависимость от размера задачи - это только в плюс). График должен выглядеть пристойно и понятно, оси и единицы измерения должны быть подписаны. К графику обязательно должны быть словесные пояснения! Требовалось подобрать такие размеры задачи и числа процессоров, чтобы отразить на графике характерные точки, описывающие свойства алгоритма и программы.

Dan (обсуждение) 11:00, 21 ноября 2016 (MSK) - Приведите код, параметры компиляции.

- График построен по каким значениям?

- Укажите все параметры, при которой исследовалась задача: размер матрицы и т.д.

--Evgeny Mortikov (обсуждение) 02:21, 2 декабря 2016 (MSK)

Параллельная реализация алгоритма позволяет до некоторой степени сократить время вычислений в несколько раз.

Почему в несколько раз, если на графике время счета уменьшается почти на порядок?

В разделе нужно пояснить, какая программная реализация использовалась в экспериментах с (RR (С) U) форматом, входит ли в расчет генерация матрицы, ее преобразование в разреженный формат, операции записи-чтения. Также нужно указать размерность и структуру матрицы в экспериментах и привести ссылку на описание кластера.