Уровень алгоритма

Участник:KibAndrey/Ортогонализация Грама-Шмидта: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 20: Строка 20:
  
  
Исходные данные: <math>n</math> векторов <math>\mathbf{a_1},\mathbf{a_2},...,\mathbf{a_n}</math> длины <math>n</math> <math>\left(\alpha_{ij}\right.</math>, <math>j=1,2, \ldots,n</math>, — координаты вектора <math>\left.\mathbf{a_i}\right)</math> .
+
Исходные данные: <math>n</math> векторов <math>\mathbf{a_1},\mathbf{a_2},\ldots,\mathbf{a_n}</math> длины <math>n</math> <math>\left(\alpha_{ij}\right.</math>, <math>j=1,2, \ldots,n</math>, — координаты вектора <math>\left.\mathbf{a_i}\right)</math> .
  
 
Вычисляемые данные:  
 
Вычисляемые данные:  
Строка 26: Строка 26:
 
<math>n</math> ортогональных векторов <math>\mathbf{b_1},\mathbf{b_2},...,\mathbf{b_n}</math> длины <math>n</math>, причем <math>\mathbf{b_1}=\mathbf{a_1}</math> либо
 
<math>n</math> ортогональных векторов <math>\mathbf{b_1},\mathbf{b_2},...,\mathbf{b_n}</math> длины <math>n</math>, причем <math>\mathbf{b_1}=\mathbf{a_1}</math> либо
  
<math>n</math> ортонормированных векторов <math>\mathbf{e_1},\mathbf{e_2},...,\mathbf{e_n}</math> длины <math>n</math>, причем <math>\mathbf{e_1}=\frac{\mathbf{a_1}}{|\mathbf{a_1}|}</math>  
+
<math>n</math> ортонормированных векторов <math>\mathbf{e_1},\mathbf{e_2},\ldots,\mathbf{e_n}</math> длины <math>n</math>, причем <math>\mathbf{e_1}=\frac{\mathbf{a_1}}{|\mathbf{a_1}|}</math>  
  
 
Формулы процесса ортогонализации:
 
Формулы процесса ортогонализации:
Строка 63: Строка 63:
 
(В правой части этого равенства определитель следует формально разложить по последнему столбцу).  
 
(В правой части этого равенства определитель следует формально разложить по последнему столбцу).  
  
Иногда полученные векторы нормируются сразу после их нахождения и находится система ортонормированных векторов <math>\mathbf{e_1},\mathbf{e_2},...,\mathbf{e_n}</math>. В этом случае знаменатель в формуле для вычисления проекции <math>|\mathbf{e_i}|=1</math> для <math>i=1,...,n-1</math>, что существенно упрощает вычисления алгоритма.
+
Иногда полученные векторы нормируются сразу после их нахождения и находится система ортонормированных векторов <math>\mathbf{e_1},\mathbf{e_2},\ldots,\mathbf{e_n}</math>. В этом случае знаменатель в формуле для вычисления проекции <math>|\mathbf{e_i}|=1</math> для <math>i=1,...,n-1</math>, что существенно упрощает вычисления алгоритма.
  
 
== Вычислительное ядро алгоритма ==
 
== Вычислительное ядро алгоритма ==

Версия 17:24, 13 октября 2016


Ортогонализация Грама-Шмидта
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O\left(n^3\right)[/math]
Объём входных данных [math][/math]
Объём выходных данных [math][/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math][/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math][/math]


Основные авторы описания: А.В.Кибанов, Т.З.Аджиева,.



Содержание

1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные: [math]n[/math] векторов [math]\mathbf{a_1},\mathbf{a_2},\ldots,\mathbf{a_n}[/math] длины [math]n[/math] [math]\left(\alpha_{ij}\right.[/math], [math]j=1,2, \ldots,n[/math], — координаты вектора [math]\left.\mathbf{a_i}\right)[/math] .

Вычисляемые данные:

[math]n[/math] ортогональных векторов [math]\mathbf{b_1},\mathbf{b_2},...,\mathbf{b_n}[/math] длины [math]n[/math], причем [math]\mathbf{b_1}=\mathbf{a_1}[/math] либо

[math]n[/math] ортонормированных векторов [math]\mathbf{e_1},\mathbf{e_2},\ldots,\mathbf{e_n}[/math] длины [math]n[/math], причем [math]\mathbf{e_1}=\frac{\mathbf{a_1}}{|\mathbf{a_1}|}[/math]

Формулы процесса ортогонализации:

[math] \begin{align} \mathbf{b_{1}} & =\mathbf{a_{1}}, \\ \mathbf{b_{2}}& =\mathbf{a_{2}}-proj_{\mathbf{b_1}}\mathbf{a_{1}}, \\ & ...\\ \mathbf{b_{{i} }} & = \mathbf{a_{i}}-\sum\limits_{j=1}^{i-1} proj_{\mathbf{b_j}}\mathbf{a_{i}},\\ & ...\\ \mathbf{b_{n}} & =\mathbf{ a_{n}}-\sum\limits_{j=1}^{n-1} proj_{\mathbf{b_j}}\mathbf{a_{n}},\\ \end{align} [/math]

Здесь [math]proj_{\mathbf{b_j}}\mathbf{a_{i}}[/math], для [math]j=1,...,i-1[/math] — проекция вектора [math]\mathbf{a_{i}}[/math] на направление вектора [math]\mathbf{b_{j}}[/math]. Это число, равное по величине проекции вектора [math]\mathbf{a_{j}}[/math] на ось, проходящую через вектор [math]\mathbf{b_j}[/math].

Формула для ее вычисления, полученная из определения скалярного произведения: [math]proj_{\mathbf{b_j}}\mathbf{a_{i}}=\dfrac{(ai,bj)}{\mathbf{\left \|b_j\right \|}}[/math], для [math]j=1,...,i-1[/math]

В этом случае знаменатель в формуле для вычисления проекции [math]|\mathbf{e_i}|=1[/math] для [math]i=1,...,n-1[/math], что существенно упрощает вычисления алгоритма.

Произведение длин [math]\mathbf{|b_1|},\mathbf{|b_2|},\ldots ,\mathbf{|b_n|}[/math] равно объему параллелепипеда, построенного на векторах системы [math]\left\{\mathbf{a_i}\right\}[/math], [math]i=1,2,\ldots ,n[/math], как на ребрах

Явное выражение векторов [math]\mathbf{b_i}[/math] для [math]i=1,...,n[/math] через [math]\mathbf{a_1},\mathbf{a_2},...,\mathbf{a_n}[/math] дает формула

[math] \mathbf{b_i}= \begin{vmatrix} (a_1,a_1) & \cdots & (a_1,a_n-1) &a_1 \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ (a_{i},a_1) & \cdots & (a_i,a_n-1) &a_i \\ \cdots & \cdots & \cdots \\ (a_{n},a_1) & \cdots & (a_n,a_n-1) &a_n \end{vmatrix} [/math] (В правой части этого равенства определитель следует формально разложить по последнему столбцу).

Иногда полученные векторы нормируются сразу после их нахождения и находится система ортонормированных векторов [math]\mathbf{e_1},\mathbf{e_2},\ldots,\mathbf{e_n}[/math]. В этом случае знаменатель в формуле для вычисления проекции [math]|\mathbf{e_i}|=1[/math] для [math]i=1,...,n-1[/math], что существенно упрощает вычисления алгоритма.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Анализ математических формул процесса ортогонализации Грама-Шмидта показывает, что алгоритм имеет три вычислительных ядра:

  • вычисления скалярного произведения (к этой операции сводится вычисление длины вектора)
  • умножения вектора на число
  • сложения векторов.

Эти операции выполняются за время порядка [math]O\left(n\right)[/math]

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

[math] \begin{align} a_{1} & =b_{1}, \\ \beta_{ij} & = \frac{(a_{i},b_j)}{(b_j,b_j)}=-\frac{(a_i,b_j)}{|b_j|^2}, \quad i \in [2, n], \quad j \in [1, n] ,\\ \end{align} [/math]

1.6 Вычислительное ядро алгоритма

Анализ математических формул процесса ортогонализации Грама-Шмидта показывает, что алгоритм имеет три вычислительных ядра:

  • вычисления скалярного произведения (к этой операции сводится вычисление длины вектора)
  • умножения вектора на число
  • сложения векторов.

Эти операции выполняются за время порядка [math]O\left(n\right)[/math]

1.7 Макроструктура алгоритма

1.8 Схема реализации последовательного алгоритма

[math] \begin{align} a_{1} & =b_{1}, \\ \beta_{ij} & = \frac{(a_{i},b_j)}{(b_j,b_j)}=-\frac{(a_i,b_j)}{|b_j|^2}, \quad i \in [2, n], \quad j \in [1, n] ,\\ \end{align} [/math]


1.9 Вычислительное ядро алгоритма

1.10 Последовательная сложность алгоритма

1.11 Информационный граф

1.12 Ресурс параллелизма алгоритма

1.13 Входные и выходные данные алгоритма

1.14 Свойства алгоритма

2 ЧАСТЬ Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Локальность данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации 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