Прогонка, точечный вариант: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
[непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Frolov (обсуждение | вклад) |
Frolov (обсуждение | вклад) |
||
Строка 33: | Строка 33: | ||
\vdots \\ | \vdots \\ | ||
b_{n} \\ | b_{n} \\ | ||
+ | \end{bmatrix} | ||
+ | </math> | ||
+ | |||
+ | Часто, однако, при изложении сути метода прогонки<ref>Самарский А.А., Николаев Е.С. Методы решения сеточных уравнений. М.: Наука, 1978.</ref> элементы правой части и матрицы системы обозначают по-другому, например СЛАУ может иметь вид | ||
+ | |||
+ | :<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-2} & c_{n-2} & -b_{n-2} \\ | ||
+ | 0 & \cdots & \cdots & 0 & -a_{n-1} & c_{n-1} \\ | ||
+ | \end{bmatrix}\begin{bmatrix} | ||
+ | x_{0} \\ | ||
+ | x_{1} \\ | ||
+ | \vdots \\ | ||
+ | x_{n-1} \\ | ||
+ | \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} | ||
+ | f_{0} \\ | ||
+ | f_{1} \\ | ||
+ | \vdots \\ | ||
+ | f_{n-1} \\ | ||
\end{bmatrix} | \end{bmatrix} | ||
</math> | </math> |
Версия 16:52, 10 июля 2015
Прогонка для трёхдиагональной матрицы, точечный вариант | |
Последовательный алгоритм | |
Последовательная сложность | [math]O(n)[/math] |
Объём входных данных | [math]4n-2[/math] |
Объём выходных данных | [math]n[/math] |
Параллельный алгоритм | |
Высота ярусно-параллельной формы | [math]O(n)[/math] |
Ширина ярусно-параллельной формы | [math]2[/math] |
Основные авторы описания: А.В.Фролов
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Описание схемы реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма
- 1.9 Описание входных и выходных данных
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритмов
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Описание локальности данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности реализации параллельного алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Прогонка - один из вариантов метода исключения неизвестных в приложении к решению 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 прогонки[3] элементы правой части и матрицы системы обозначают по-другому, например СЛАУ может иметь вид
- [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-2} & c_{n-2} & -b_{n-2} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & -a_{n-1} & c_{n-1} \\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x_{0} \\ x_{1} \\ \vdots \\ x_{n-1} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} f_{0} \\ f_{1} \\ \vdots \\ f_{n-1} \\ \end{bmatrix} [/math]