Участник:Pandvik/Ортогонализация Грама - Шмидта

Авторы описания алгоритма: Павлов Андрей, Филимонов Владимир.

1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

В конечномерном евклидовом пространстве существует ортонормированный базис.

Для доказательства этого факта требуется находить и строить такие базисы. Построить ортонормированный базис можно, отталкиваясь от некоторого исходного базиса, при помощи алгоритма, который называют процессом ортогонализации Грама — Шмидта.

Процесс ортогонализации Грама-Шмидта используется для квадратных невырожденных матриц, которые преобразуются, либо уже преобразованы, к верхнему(нижнему) треугольному виду.

Процесс ортогонализации Грама-Шмидта нашёл применение в оптимизации оценивания параметров моделей управления объектом, в протоколах безопасности, в обработке сигналов, в вычислении локальных минимумов целочисленных решёток и многом другом.

Обычно, процесс ортогонализации используется как промежуточный шаг в других алгоритмах для уменьшения количества вычислений.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные: квадратная матрица A с линейно независимыми векторами [math]\mathbf{a}_1,...,\mathbf{a}_N[/math].

Определяется оператор проекции [math]\mathbf{proj}_b a = \frac{\left \langle a,b \right \rangle}{\left \langle b,b \right \rangle }b[/math], где [math]\left \langle a,b \right \rangle[/math] - скалярное произведение векторов a и b. Данный оператор используется для проецирования вектора a коллинеарно вектору b.

[math]\mathbf{b}_1 = \mathbf{a}_1[/math]

[math]\mathbf{b}_2 = \mathbf{a}_2 - \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_1} \mathbf{a}_2 [/math]

[math]\mathbf{b}_3 = \mathbf{a}_3 - \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_1} \mathbf{a}_3 - \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_2} \mathbf{a}_3 [/math]

[math]\mathbf{b}_4 = \mathbf{a}_4 - \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_1} \mathbf{a}_4 - \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_2} \mathbf{a}_4 - \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_3} \mathbf{a}_4[/math]

[math]\vdots[/math]

[math]\mathbf{b}_N = \mathbf{a}_N - \sum_{j=1}^{N-1} \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_j} \mathbf{a}_N[/math]

На основе каждого вектора [math]\mathbf{b}_j (j = 1 \cdots N)[/math] может быть получен нормированный вектор [math]\mathbf{e}_j = \frac{\mathbf{b}_j}{||\mathbf{b}_j||}[/math].

Результаты процесса ортогонализации Грама-Шмидта: [math]\mathbf{b}_1\cdots\mathbf{b}_N[/math] - система ортогональных векторов либо система ортонормированных векторов [math]\mathbf{e}_1\cdots\mathbf{e}_N[/math].

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Основная вычислительная сложность данного алгоритма заключается в вычислении суммы проекций векторов [math]\sum_{j=1}^{i-1} \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_j} \mathbf{a}_N[/math], на основе которой получается [math]b_i[/math].

Подробное описание общей сложности алгоритма представлено в разделе #Последовательная сложность алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1. [math]\mathbf{b}_1 = \mathbf{a}_1[/math]

2. [math]\mathbf{b}_i = \mathbf{a}_i - \sum_{j=1}^{i-1} \mathbf{proj}_{\mathbf{b}_{j}} \mathbf{a}_i[/math] при [math]i = 2 \cdots N[/math], где для каждого [math]\mathbf{proj}_b a[/math] выполняется [math]\frac{\left \langle a,b \right \rangle}{\left \langle b,b \right \rangle}b[/math].

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Последовательный алгоритм требует:

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad \frac{n(n-1)}{2}n[/math] - вычитаний;

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad \frac{n(n-1)}{2}n[/math] - делений;

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad n \cdot 2 \cdot (n-1)(n-2)[/math] - умножений.

Исходя из вышесказанного, получаем итоговую сложность последовательного алгоритма [math]O(n^3)[/math].

1.7 Информационный граф

Опишем информационный граф алгоритма.

Для вычисления [math]b_i[/math] требуется найти [math]proj_{b_{j}}a_{i}[/math] для всех [math]j \in [1, i][/math]. Следовательно для полного вычисления вектора [math]b_{i}[/math] требуется знать все [math]b_{j}[/math] с меньшим индексом. Такая зависимость по данным очень не удачна для параллелизма. Однако, если разбить процесс вычисления [math]b_{i}[/math] на несколько этапов, соответствующих функциям проекции ([math]proj_{b_{j}}a_{i}[/math]), то это позволит производить некоторые предварительные вычисления для [math]b_{j}[/math] до момента, когда станут известны все предшествующие ей [math]b_{i}[/math].

На Рис. 1 изображена зависимость каждого из этапов от предыдущих вычислений. Первая строка овалов содержит все проекции, зависящие от [math]b_{1}[/math], вторая строка - все проекции, зависящие от [math]b_{2}[/math], [math]\;\cdots\;[/math] самая верхняя строка содержит проекцию, которая зависит от [math]b_{N-1}[/math].

Рис. 2 показывает зависимость по данным немного в другом формате. Каждая строка представляет собой набор данных, которые требуются для вычисления [math]b_{i}[/math] из первого столбца. Второй и последующие столбцы группируют проекции, зависящие от одной из [math]b_{i}[/math] и, с помощью стрелки, показывают эту зависимость.

Рис. 1. Информационный граф алгоритма Грама-Шмидта

Рис. 2. Информационный граф алгоритма Грама-Шмидта

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

На основе графа зависимости по данным, представленном на Рис. 1 или Рис. 2 раздела #Информационный граф можно выделить следующий ресурс параллелизма. После вычисления [math]b_{i}[/math] можно начинать параллельно вычислять все [math]proj_{b_i}a_{j}[/math]. На Рис. 2 блоки, которые можно вычислять параллельно представлены столбцами.

Кроме того, при очень больших размерностях можно также распараллелить вычисление проекций. Так как в функции проекции участвует пара векторов [math]a[/math] и [math]b[/math], а сама операция проекции определяется как [math]\mathbf{proj}_b a = \frac{\left \langle a,b \right \rangle}{\left \langle b,b \right \rangle }b[/math], где [math]\left \langle a,b \right \rangle[/math] - скалярное произведение векторов [math]a[/math] и [math]b[/math], то с помощью использования векторных операций можно получить некоторый выигрыш в производительности.

1.8.1 Оценка ускорения параллельной реализации алгоритма

Рассмотрим случай, когда присутствует возможность запуска бесконечного числа потоков. Попробуем оценить сложность вычисления ортогональных векторов, при условии, что параллельно будут запускаться все проекции использующие одинаковую [math]b_i[/math]. В этом случае, останется единственный путь зависимости по данным: [math]b_1 \leftarrow proj_{b_2}a_{2} \leftarrow b_2 \leftarrow proj_{b_3}a_{3} \leftarrow \ldots \leftarrow proj_{b_{N-1}}a_{N-1} \leftarrow b_N[/math]. Следовательно для оценки сложность распараллеленной версии алгоритма достаточно почитать сложность представленной цепочки вычислений.

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad N \cdot 3[/math] умножения в одной проекции;

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad (N-1) \cdot 2[/math] сложения и 1 деление.

В цепочке зависимости данных присутствует [math]N-1[/math] проекция, значит всего:

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad N \cdot N \cdot 3[/math] - умножений;

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad N \cdot (N-1) \cdot 2[/math] - сложений;

[math]{\color{Blue}\bullet} \quad N \cdot 1[/math] - делений.

Получаем итоговую сложность [math]O(N^{2})[/math].

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: квадратная матрица A (элементы [math]\mathbf{a}_{ij}[/math]). Матрица может быть приведена к верхнему(нижнему) треугольному виду.

Ограничение: матрица A должна быть невырожденной.

Объём входных данных: [math]\frac{n(n+1)}{2}[/math] (после преобразования матрицы к треугольному виду достаточно хранить только ненулевые элементы).

Выходные данные: матрица B (система ортогональных векторов [math]\mathbf{b}_{1} \cdots \mathbf{b}_{N}[/math]).

Объём выходных данных: [math]\frac{n(n+1)}{2}[/math] (в силу треугольного вида матрицы).

1.10 Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной сложности в случае неограниченных ресурсов является линейной(последовательная реализация - [math]O(n^3)[/math], параллельная реализация - [math]O(n^2)[/math]).

Отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных - линейное.

В силу теоремы о существовании ортонормированного базиса в результате работы алгоритма получаем систему из, минимум, одного линейно независимого ортогонального(ортонормированного) вектора. Из-за различных способов приведения исходной матрицы к треугольному виду(в случае использования разных методов или библиотек), а также ошибок округления в самом начале алгоритма ортогонализации могут получаться различные ортогональные(ортонормированные) системы в итоге.

2 ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма

2.7 Существующие реализации алгоритма

Существует реализация процесса отртогонализации Грама-Шмидта, которая является вычислительно более устойчивой, такая реализации имеет название Модифицированный процесс Грама-Шмидта.

3 Литература

1. А.А. Самарский, А.В. Гулин, Численные методы.

2. А.Е. Карелин, А.А. Светлаков, Использование ортогонализации Грама-Шмидта для повышения экономичности многоточечных алгоритмов рекуррентного оценивания параметров моделей объектов управления.

3. The University of Southern Mississippi, Department of Mathematics, Jim Lambers, Gram-Schmidt Orthogonalization.

4. Massachusetts Institute of Technology, Per-Olof Persson, Introduction to Numerical Methods: Gram-Schmidt Orthogonalization.

5. МГУ ВМК, Ф.Ф. Дедус, Л.И. Куликова, А.Н. Панкратов, Р.К. Тетуев, Классические ортогональные базисы в задачах аналитического описания и обработки информационных сигналов.

6. А.В. Пискова, А. А. Менщиков, А.Г. Коробейников, Использование ортогонализации Грама-Шмидта в алгоритме приведения базиса решётки для протоколов безопасности.