Участник:Lexaloris/Умножение разреженной матрицы на вектор

Умножение разреженной матрицы на вектор
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(k)[/math]
Объём входных данных	[math]k + m[/math]
Объём выходных данных	[math]n[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]O(m)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]O(n)[/math]

Авторы страницы: A.Д. Новоселов и П.А. Кочетков

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

1.1.1 Хранение ненулевых элементов разреженной матрицы

Одной из наиболее ши­роко используемых схем хранения разреженных матриц является разреженный строчный формат. Эта схема предъявляет минимальные требования к памяти и в то же время оказывается очень удобной для умножения разреженной матрицы на вектор. Значения нену­левых элементов матрицы и соответствующие столбцовые индексы хранятся в этой схеме по строкам в двух массивах; назовем их соответственно AN и JA. Используется также массив указателей IA, отмечающих позиции массивов AN и JA, с которых начинается описание очередной строки. Дополнительная компо­нента в IA содержит указатель первой свободной позиции в JA и AN. Например, Рассмотрим матрицу:

Пусть [math]N[/math] — число строк матрицы. Для каждой ее строки [math]I[/math] матрийы мы находим с помощью [math]IA[/math] значения первой [math]IAA[/math] и последней [math]IAB[/math] позиций, занимаемых элементами строки [math]I[/math] в массивах [math]JA[/math] и [math]AN[/math]. Затем, чтобы вычислить скалярное произведение строки [math]I[/math] и вектора [math]B[/math], мы просто просматриваем [math]JA[/math] и [math]AN[/math] на отрезке от [math]IAA[/math] до [math]IAB[/math]: каждое значение, хранимое в [math]JA[/math], есть столбцовый индекс и используется для извлечения из массива [math]B[/math] элемента, который должен быть умножен на соответствующее число из [math]AN[/math]. Результат каж­дого умножения прибавляется к [math]C(I)[/math].

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные:

[math]IA, JA, AN[/math] - заданная матрица в форме RR (С) U;

[math]B[/math] - заданный заполненный вектор;

[math]N[/math] - число строк матрицы.

Выход: [math]C[/math] вектор-произведение размерности [math]N[/math].

Формулы метода:

[math] \begin{align} & IAA_{i} = IA(i), \quad i \in [1, N], \\ & IAB_{i} = IA(i + 1) - 1, \quad i \in [1, N], \\ & c_{i} = \sum\limits_{j = IAA_{i}}^{IAB_{i}} AN(j)B(JA(j)), \quad i \in [1, N] \\ \end{align} [/math]

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительным ядром, т.е. той частью алгоритма, на которую приходится основное время его работы, является вычисление значения [math]i[/math]-го элемента [math]c_{i}[/math] вектора-произведения, т.е произведения строки [math]I[/math] матрицы [math]A[/math] и вектора [math]B[/math] по формуле:

[math] \begin{align} & c_{i} = \sum\limits_{j = IAA_{i}}^{IAB_{i}} AN(j)B(JA(j)), \quad i \in [1, N] \\ \end{align} [/math]

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательность исполнения метода следующая:

Далее для всех [math]i[/math] от [math]1[/math] до [math]N[/math] по нарастанию выполняются:

1. [math] c_{i} = 0; IAA = IA(i); IAB = IA(i + 1 ) - 1 [/math]

После этого, если [math](IAB \lt = IAA)[/math]:

2. Для всех [math]j[/math] от [math]IAA[/math] до [math]IAB[/math] выполняется:

[math]c_{i} = \sum\limits_{j = IAA_{i}}^{IAB_{i}} AN(j)B(JA(j))[/math]

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Для всего алгоритма потребуется выполнить [math]O(M)[/math] операций, где [math]M[/math] - число ненулевых эле­ментов матрицы.

1.7 Информационный граф

Рисунок 1. Информационный граф алгоритма.

1.10 Свойства алгоритма

Алгоритм в рамках выбранной версии полностью детерминирован.

Вычислительная мощность алгоритма, как отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных – константа.

3 Литература

[1] С. Писсанецки. Технология разреженных матриц. Изд. Мир, 1988.