Участник:Маркова Екатерина/Построение матрицы Адамара: различия между версиями
Katemeron (обсуждение | вклад) |
Katemeron (обсуждение | вклад) |
||
Строка 2: | Строка 2: | ||
== Свойства и структура алгоритма == | == Свойства и структура алгоритма == | ||
'''1.1 Общее описание алгоритма''' | '''1.1 Общее описание алгоритма''' | ||
+ | |||
+ | Матрица Адамара <math>H</math> - это квадратная матрица размера <math>n*n</math>, составленная из чисел <math>1</math> и <math>-1</math>, столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение: | ||
+ | |||
+ | <math>H*H^T = n*E_n</math>, | ||
+ | |||
+ | где <math>E_n</math> - это единичная матрица размера <math>n</math>. Матрицы Адамара прменяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов. | ||
'''1.2 Математическое описание алгоритма''' | '''1.2 Математическое описание алгоритма''' | ||
Строка 14: | Строка 20: | ||
'''1.3 Вычислительное ядро алгоритма''' | '''1.3 Вычислительное ядро алгоритма''' | ||
− | Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из <math>\;N | + | Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из <math>\;N^2\;</math> присвоений значений и . |
'''1.4 Макроструктура алгоритма''' | '''1.4 Макроструктура алгоритма''' | ||
Строка 39: | Строка 45: | ||
'''1.6 Последовательная сложность алгоритма''' | '''1.6 Последовательная сложность алгоритма''' | ||
− | Для заполнения матрицы <math>H</math> размера <math>N\times N</math> необходимо <math>\;N | + | Для заполнения матрицы <math>H</math> размера <math>N\times N</math> необходимо <math>\;N^2\;</math> присвоений значений. Из чего можно сделать вывод, что рекурсивный метод построения матрицы Адамара является алгоритмом с ''квадратичной сложностью''. |
'''1.7 Информационный граф''' | '''1.7 Информационный граф''' | ||
+ | |||
+ | Зависимость данных для матрицы размерностью <math>4*4</math> можно увидеть на рис.1. | ||
+ | |||
+ | [[Файл:Pic_hadamard.png|border|500px|Some text]] | ||
'''1.8 Ресурс параллелизма алгоритма''' | '''1.8 Ресурс параллелизма алгоритма''' | ||
+ | |||
+ | Логически алгоритм можно разделить на три части, которые на каждом шаге выполняются независимо. | ||
+ | Внутри каждой части происходит <math>2^{2n}-2^{2(n-1)}</math> независимых присвоений, где <math>n</math> - номер шага алгоритма, причем размерность матрицы на шаге <math>n</math> равна <math>2^n</math>. При этом необходимо ждать завершения предыдущего шага, то есть необходимы синхронизирующие блокировки. | ||
'''1.9 Входные и выходные данные алгоритма''' | '''1.9 Входные и выходные данные алгоритма''' | ||
Строка 54: | Строка 67: | ||
'''1.10 Свойства алгоритма''' | '''1.10 Свойства алгоритма''' | ||
+ | |||
+ | Алгоритм полностью детерминирован. | ||
== Программная реализация алгоритма == | == Программная реализация алгоритма == |
Версия 19:54, 15 октября 2016
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Матрица Адамара [math]H[/math] - это квадратная матрица размера [math]n*n[/math], составленная из чисел [math]1[/math] и [math]-1[/math], столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение:
[math]H*H^T = n*E_n[/math],
где [math]E_n[/math] - это единичная матрица размера [math]n[/math]. Матрицы Адамара прменяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов.
1.2 Математическое описание алгоритма
Пусть [math]H_N[/math] [math]-[/math] матрица Адамара порядка [math]N[/math] и [math]-H_N[/math] [math]-[/math] матрица с противоположными элементами. Тогда матрица [math]H_{2N}[/math] получается следующим образом: [math]H_{2N} = \begin{bmatrix} H_N & H_N \\ H_N & -H_N \end{bmatrix} [/math]
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из [math]\;N^2\;[/math] присвоений значений и .
1.4 Макроструктура алгоритма
Алгоритм не использует в качестве составных частей другие алгоритмы. Как это было описано в вычислительном ядре, в пустые блоки дублируются со сменой или без смены знака значения первого блока матрицы.
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
В описанном виде алгоритм представляет из себя примитивное дублирование элементов матрицы, полученной на предыдущем этапе, в пустующие блоки новой матрицы.
Сначала заполняется правый верхний блок матрицы [math]H[/math]
[math]H_{ij} = H_{i(j - \frac{N}{2})}[/math], где [math]i = 1..\frac{N}{2}[/math], [math]j = \frac{N}{2}+1..N[/math];
затем левый нижний блок
[math]H_{ij} = H_{(i-\frac{N}{2})j}[/math], где [math]i = \frac{N}{2}+1..N[/math], [math]j = 1.. \frac{N}{2}[/math].
Последним заполняется нижний правый блок матрицы
[math]H_{ij} = H_{(i-\frac{N}{2})(j-\frac{N}{2})}[/math], где [math]i = \frac{N}{2}+1..N [/math], [math]j = \frac{N}{2}+1..N[/math].
1.6 Последовательная сложность алгоритма
Для заполнения матрицы [math]H[/math] размера [math]N\times N[/math] необходимо [math]\;N^2\;[/math] присвоений значений. Из чего можно сделать вывод, что рекурсивный метод построения матрицы Адамара является алгоритмом с квадратичной сложностью.
1.7 Информационный граф
Зависимость данных для матрицы размерностью [math]4*4[/math] можно увидеть на рис.1.
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
Логически алгоритм можно разделить на три части, которые на каждом шаге выполняются независимо. Внутри каждой части происходит [math]2^{2n}-2^{2(n-1)}[/math] независимых присвоений, где [math]n[/math] - номер шага алгоритма, причем размерность матрицы на шаге [math]n[/math] равна [math]2^n[/math]. При этом необходимо ждать завершения предыдущего шага, то есть необходимы синхронизирующие блокировки.
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
Входные данные: [math]N[/math] - размерность матрицы.
Выходные данные: матрица размером [math]N\times N[/math].
Объем выходных данных: [math] N^2[/math].
1.10 Свойства алгоритма
Алгоритм полностью детерминирован.
2 Программная реализация алгоритма
2.7 Существующие реализации алгоритма
Нахождение матрицы Адамара доступно в среде MATLAB и реализовано через функцию hadamard(n).[1]
На языке Java реализован класс Hadamard не входящий в стандарт языка. С кодом можно ознакомиться по ссылке[2].