Участник:Маркова Екатерина/Построение матрицы Адамара: различия между версиями
Katemeron (обсуждение | вклад) |
Katemeron (обсуждение | вклад) |
||
Строка 4: | Строка 4: | ||
'''1.1 Общее описание алгоритма''' | '''1.1 Общее описание алгоритма''' | ||
− | Матрица Адамара <math>H</math> - это квадратная матрица размера <math> | + | Матрица Адамара <math>H</math> - это квадратная матрица размера <math>N\times N</math>, составленная из чисел <math>1</math> и <math>-1</math>, столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение: |
− | <math>H*H^T = | + | <math>H*H^T = N*E_N</math>, |
− | где <math>E_n</math> - это единичная матрица размера <math>n</math>. Матрицы Адамара | + | где <math>E_n</math> - это единичная матрица размера <math>n</math>. Матрицы Адамара применяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов. |
'''1.2 Математическое описание алгоритма''' | '''1.2 Математическое описание алгоритма''' | ||
Строка 57: | Строка 57: | ||
Логически алгоритм можно разделить на три части, которые на каждом шаге выполняются независимо. | Логически алгоритм можно разделить на три части, которые на каждом шаге выполняются независимо. | ||
− | Внутри каждой части происходит <math>2^{ | + | 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''' |
Версия 22:10, 15 октября 2016
![]() | Эта работа ждет рассмотрения преподавателем Дата последней правки страницы: 15.10.2016 Авторы этой статьи считают, что задание выполнено. |
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Матрица Адамара H - это квадратная матрица размера N\times N, составленная из чисел 1 и -1, столбцы которой ортогональны, так что справедливо соотношение:
H*H^T = N*E_N,
где E_n - это единичная матрица размера n. Матрицы Адамара применяются в различных областях, включая комбинаторику, численный анализ, обработку сигналов.
1.2 Математическое описание алгоритма
Пусть H_N - матрица Адамара порядка N и -H_N - матрица с противоположными элементами. Тогда матрица H_{2N} получается следующим образом: H_{2N} = \begin{bmatrix} H_N & H_N \\ H_N & -H_N \end{bmatrix}
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
Вычислительное ядро рекурсивного алгоритма состоит из \;N^2\; 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 H
H_{ij} = H_{i(j - \frac{N}{2})}, где i = 1..\frac{N}{2}, j = \frac{N}{2}+1..N;
затем левый нижний блок
H_{ij} = H_{(i-\frac{N}{2})j}, где i = \frac{N}{2}+1..N, j = 1.. \frac{N}{2}.
Последним заполняется нижний правый блок матрицы
H_{ij} = H_{(i-\frac{N}{2})(j-\frac{N}{2})}, где i = \frac{N}{2}+1..N , j = \frac{N}{2}+1..N.
1.6 Последовательная сложность алгоритма
Для заполнения матрицы H размера N\times N необходимо \;N^2\; 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 4*4 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 2^{2N}-2^{2(N-1)} независимых присвоений, где N - номер шага алгоритма, причем размерность матрицы на шаге N равна 2^N. При этом необходимо ждать завершения предыдущего шага, то есть необходимы синхронизирующие блокировки.
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
Входные данные: N - размерность матрицы.
Выходные данные: матрица размером N\times N.
Объем выходных данных: N^2.
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].