Все страницы
Перейти к навигации
Перейти к поиску
- 2.2.1. Описание локальности алгоритма
- 2.2.2.1. Описание структуры обращений в память и качественная оценка локальности
- 2.2.2.2. Количественная оценка локальности
- 2.2.2. Описание локальности реализации алгоритма
- 2.2. Описание локальности данных и вычислений
- Algorithm classification
- Anton121 Test Buttons
- Anton121 Test Page
- BFS, C++, Boost Graph Library
- BFS, C++, MPI, Boost Graph Library
- BFS, GAP
- BFS, Java, WebGraph
- BFS, Ligra
- BFS, MPI, Graph500
- BFS, Python, NetworkX
- BFS, Python/C++, NetworKit
- BFS, RCC for CPU
- BFS, RCC for GPU
- BFS, VGL
- Backward substitution, locality
- Backward substitution, scalability
- Bellman-Ford, C++, Boost Graph Library
- Bellman-Ford, Java, JGraphT
- Bellman-Ford, Ligra
- Bellman-Ford, MPI, Graph500
- Bellman-Ford, Nvidia nvGraph
- Bellman-Ford, OpenMP, Stinger
- Bellman-Ford, Python, NetworkX
- Bellman-Ford, locality
- Bellman-Ford, scalability
- BiCGStab, HYPRE
- BiCGStab, MIT
- BiCGStab, NVIDIA AmgX
- Binary search, .NET Framework 2.0
- Binary search, C++
- Binary search, Java
- Binary search, Python
- Binary search, locality
- Binary search, С
- Boruvka's, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- Boruvka's, RCC for CPU
- Boruvka's, RCC for GPU
- Boruvka's, locality
- Boruvka's, scalability
- Cholesky decomposition, SCALAPACK
- Cholesky decomposition, locality
- Cholesky decomposition, scalability
- Complete cyclic reduction, locality
- Complete cyclic reduction, scalability
- Cooley-Tukey, locality
- Cooley-Tukey, scalability
- DCSC for finding the strongly connected components, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- DFS, C++, Boost Graph Library
- DFS, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- DFS, Python, NetworkX
- Dense matrix-vector multiplication, locality
- Dense matrix-vector multiplication, scalability
- Dense matrix multiplication, locality
- Dense matrix multiplication, scalability
- DevbunovaViliana / Метод главных компонент (PСA)
- Dijkstra, C++, Boost Graph Library
- Dijkstra, C++, MPI: Parallel Boost Graph Library, 1
- Dijkstra, C++, MPI: Parallel Boost Graph Library, 2
- Dijkstra, Google
- Dijkstra, Python
- Dijkstra, Python/C++
- Dijkstra, VGL, pull
- Dijkstra, VGL, push
- Dijkstra, locality
- Disjoint set union, Boost Graph Library
- Disjoint set union, Java, JGraphT
- Dot product, locality
- Dot product, scalability
- EM Алгоритм для пуассон трехточечного распределения
- Face recognition, scalability
- Floyd-Warshall, C++, Boost Graph Library
- Floyd-Warshall, Java, JGraphT
- Floyd-Warshall, Python, NetworkX
- Floyd-Warshall, scalability
- Ford–Fulkerson, C++, Boost Graph Library
- Ford–Fulkerson, Java, JGraphT
- Ford–Fulkerson, Python, NetworkX
- GPU
- Givens method, locality
- HITS, VGL
- HPCG, locality
- HPCG, scalability
- High Performance Conjugate Gradient (HPCG) benchmark
- Hopcroft–Karp, Java, JGraphT
- Horners, locality
- Householder (reflections) method for reducing a symmetric matrix to tridiagonal form, SCALAPACK
- Householder (reflections) method for reducing a symmetric matrix to tridiagonal form, locality
- Householder (reflections) method for the QR decomposition, SCALAPACK
- Householder (reflections) method for the QR decomposition, locality
- Householder (reflections) reduction of a matrix to bidiagonal form, SCALAPACK
- Householder (reflections) reduction of a matrix to bidiagonal form, locality
- Hungarian, Java, JGraphT
- Johnson's, C++, Boost Graph Library
- K-means clustering, Accord.NET
- K-means clustering, Apache Mahout
- K-means clustering, Ayasdi
- K-means clustering, CrimeStat
- K-means clustering, ELKI
- K-means clustering, Julia
- K-means clustering, MATLAB
- K-means clustering, MLPACK
- K-means clustering, Mathematica
- K-means clustering, Octave
- K-means clustering, OpenCV
- K-means clustering, R
- K-means clustering, RapidMiner
- K-means clustering, SAP HANA
- K-means clustering, SAS
- K-means clustering, SciPy
- K-means clustering, Spark
- K-means clustering, Stata
- K-means clustering, Torch
- K-means clustering, Weka
- K-means clustering, scalability1
- K-means clustering, scalability2
- K-means clustering, scalability3
- K-means clustering, scalability4
- K-means clustering, scikit-learn
- Kaczmarz's, MATLAB1
- Kaczmarz's, MATLAB2
- Kaczmarz's, MATLAB3
- Kruskal's, C++, Boost Graph Library
- Kruskal's, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- Kruskal's, Java, JGraphT
- Kruskal's, Python, NetworkX
- LU-разложение методом Гаусса
- LU-разложение методом Гаусса без перестановок
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по всей матрице
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по главной диагонали
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по столбцу
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по строке
- LU-разложение методом Гаусса с перестановками
- LU decomposition via Gaussian elimination, locality
- LU decomposition via Gaussian elimination, scalability
- Lanczos, C++, MPI
- Lanczos, C++, MPI, 2
- Lanczos, C++, MPI, 3
- Lanczos, C, MPI
- Lanczos, MPI, OpenMP
- Linpack, HPL
- Linpack, locality
- Linpack benchmark
- Locality methodology
- Longest shortest path, Java, WebGraph
- Longest shortest path, Python/C++, NetworKit
- M.grigoriev
- Meet-in-the-middle attack, implementation1
- Meet-in-the-middle attack, implementation2
- Meet-in-the-middle attack, implementation3
- Meet-in-the-middle attack, scalability
- Newton's method for systems of nonlinear equations, ALIAS C++
- Newton's method for systems of nonlinear equations, Numerical Mathematics - NewtonLib
- Newton's method for systems of nonlinear equations, Numerical Recipes
- Newton's method for systems of nonlinear equations, PETSc
- Newton's method for systems of nonlinear equations, Sundials
- Newton's method for systems of nonlinear equations, parallel1
- Newton's method for systems of nonlinear equations, parallel2
- Newton's method for systems of nonlinear equations, parallel3
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability1
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability2
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability3
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability4
- Numerical quadrature (cubature) rules on an interval (for a multidimensional cube), scalability
- One step of the dqds, LAPACK
- PageRank, VGL
- Pairwise summation of numbers, locality
- Pairwise summation of numbers, scalability
- Poisson equation, solving with DFT, AccFFT
- Poisson equation, solving with DFT, FFTE
- Poisson equation, solving with DFT, FFTW
- Poisson equation, solving with DFT, MKL FFT
- Poisson equation, solving with DFT, P3DFFT
- Poisson equation, solving with DFT, PFFT
- Poisson equation, solving with DFT, cuFFT
- Poisson equation, solving with DFT, locality
- Poisson equation, solving with DFT, scalability
- Preflow-Push, C++, Boost Graph Library
- Preflow-Push, Python, NetworkX
- Prim's, C++, Boost Graph Library
- Prim's, Java, JGraphT
- Purdom's, Boost Graph Library
- QR-алгоритм
- QR-алгоритм, используемый в SCALAPACK
- QR-алгоритм для комплексных эрмитовых матриц, используемый в SCALAPACK
- QR-алгоритм для симметричных матриц, используемый в SCALAPACK
- QR-алгоритм для хессенберговой матрицы, используемый в SCALAPACK
- QR-разложения плотных неособенных матриц
- Repeated Thomas, locality
- Repeated two-sided Thomas, locality
- SDDP, scalability
- Sandbox
- Scalability methodology
- Single-qubit transform of a state vector
- Single-qubit transform of a state vector, locality
- Single-qubit transform of a state vector, scalability
- Tarjan's biconnected components, C++, Boost Graph Library
- Tarjan's biconnected components, Java, JGraphT
- Tarjan's biconnected components, Python, NetworkX
- Tarjan's strongly connected components, C++, Boost Graph Library
- Tarjan's strongly connected components, Java, JGraphT
- Tarjan's strongly connected components, Java, WebGraph
- Tarjan's strongly connected components, Python, NetworkX
- Tarjan's strongly connected components, Python/C++, NetworKit
- Tarjan-Vishkin biconnected components, scalability
- Teplov sandbox
- The serial-parallel summation method, locality
- The serial-parallel summation method, scalability
- Thomas, locality
- Thomas algorithm, locality
- Two-sided Thomas, locality
- Ullman's, C++, Chemical Descriptors Library
- Ullman's, C++, VF Library
- Uniform norm of a vector, locality
- VF2, C++, Boost Graph Library
- VF2, C++, VF Library
- VF2, Python, NetworkX
- VladimirDobrovolsky611/Алгоритм SDDP
- Δ-stepping, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- Δ-stepping, Gap
- Адаптивное интегрирование
- Алгоритм DCSC поиска компонент сильной связности
- Алгоритм GHS
- Алгоритм VF2
- Алгоритм dqds нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы
- Алгоритм k средних (k-means)
- Алгоритм Δ-шагания
- Алгоритм Беллмана-Форда
- Алгоритм Борувки
- Алгоритм Габова определения рёберной связности графа
- Алгоритм Гопкрофта-Карпа
- Алгоритм Дейкстры
- Алгоритм Джонсона
- Алгоритм Качмажа
- Алгоритм Крускала
- Алгоритм Ланцоша для арифметики с плавающей точкой с выборочной ортогонализацией
- Алгоритм Ланцоша для арифметики с плавающей точкой с полной переортогонализацией
- Алгоритм Ланцоша для точной арифметики (без переортогонализации)
- Алгоритм Ланцоша с выборочной ортогонализацией
- Алгоритм Пейли построения матрицы Адамара
- Алгоритм Прима
- Алгоритм Пурдома
- Алгоритм Тарьяна-Вишкина поиска компонент двусвязности
- Алгоритм Тарьяна поиска «мостов» в графе
- Алгоритм Тарьяна поиска компонент двусвязности
- Алгоритм Тарьяна поиска компонент сильной связности
- Алгоритм Теруи-Кашивабары-Ханаоки
- Алгоритм Ульмана
- Алгоритм Флойда-Уоршелла
- Алгоритм Фокса умножения матриц
- Алгоритм Форда-Фалкерсона
- Алгоритм Холецкого
- Алгоритм Шилоаха-Вишкина поиска компонент связности
- Алгоритм аукциона
- Алгоритм бидиагонализации матрицы методом отражений
- Алгоритм верхней релаксации численного решения двумерного уравнения Пуассона
- Алгоритм дополнения матриц
- Алгоритм поэлементного построения матрицы Адамара размерности степени 2
- Алгоритм продольно-поперечной прогонки
- Алгоритм проталкивания предпотока
- Алгоритм распространения констант для задачи поиска сообществ в социальном графе
- Алгоритм сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы
- Алгоритм устойчивой кластеризации с иcпользованием связей
- Библиотека алгоритмов
- Библиотека элементов визуализации графа алгоритма
- Бидиагонализация матриц вращениями Гивенса
- Биномиальная модель оценки опционов
- Блочная прогонка
- Блочное умножение матриц по методу Кеннона
- Быстрое дискретное преобразование Фурье (БПФ)
- Быстрое преобразование Фурье для степеней двойки
- Венгерский алгоритм
- Восполнение матриц с дополнительной информацией
- Встречная прогонка, блочный вариант
- Встречная прогонка, точечный вариант
- Вычисление betweenness centrality
- Глоссарий
- Готовность статей
- Двоичный поиск
- Двухкубитное преобразование вектора-состояния
- Дифференацильная атака
- Дифференцильная атака
- Добровецкий Дельцова/ Алгоритм кластеризации с использованием представлений
- Задача о назначениях
- Задача разложения матриц
- Запись разложения Холецкого на языке Сигма
- Итерация алгоритма dqds
- Квадратурные (кубатурные) методы численного интегрирования по отрезку (многомерному кубу)
- Квадратурные формулы
- Классическая монотонная прогонка, повторный вариант
- Классический метод Якоби (вращений) для симметричных матриц с выбором по всей матрице
- Классический метод ортогонализации
- Классический точечный метод Хаусхолдера (отражений) приведения матрицы к хессенберговой (почти треугольной) форме
- Количественная оценка локальности
- Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы, последовательный вариант
- Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы и её модификации
- Компактная схема метода Гаусса и её модификации
- Метод "Разделяй и властвуй"
- Метод "Разделяй и властвуй" Завольсков/Землянский
- Метод «разделяй и властвуй» вычисления собственных значений и векторов симметричной трехдиагональной матрицы
- Метод Видемана-Копперсмита
- Метод Гаусса (нахождение LU-разложения)
- Метод Гивенса (вращений) QR-разложения квадратной матрицы (вещественный точечный вариант)
- Метод Гивенса (вращений) QR-разложения матрицы
- Метод Гивенса (вращений) QR-разложения хессенберговой матрицы (вещественный вариант)
- Метод Ньютона
- Метод Ньютона для систем нелинейных уравнений
- Метод Хаусхолдера (отражений) QR-разложения квадратной матрицы, вещественный точечный вариант
- Метод Хаусхолдера (отражений) QR-разложения матрицы
- Метод Хаусхолдера (отражений) QR-разложения хессенберговой матрицы (вещественный вариант)
- Метод Хаусхолдера (отражений) для приведения комплексных эрмитовых матриц к трёхдиагональному симметричному виду
- Метод Хаусхолдера (отражений) для приведения симметричных матриц к трёхдиагональному виду
- Метод Хаусхолдера (отражений) приведения матрицы к двухдиагональной форме
- Метод Хаусхолдера (отражений) приведения матрицы к хессенберговой (почти треугольной) форме
- Метод Холецкого (квадратного корня), точечный вещественный вариант
- Метод Холецкого (нахождение симметричного треугольного разложения)
- Метод Якоби (вращений) для нахождения сингулярных значений неособенных матриц
- Метод Якоби (вращений) для решения спектральной задачи у симметричных матриц
- Метод Якоби (вращений) для симметричных матриц с циклическим исключением
- Метод Якоби (вращений) для симметричных матриц с циклическим исключением и барьерами
- Метод встречи посередине
- Метод ортогонализации
- Метод ортогонализации с переортогонализацией
- Метод сдваивания Стоуна
- Метод сдваивания Стоуна для решения двудиагональных СЛАУ
- Метод треугольного разложения матрицы Грама
- Методы QR-разложения плотных хессенберговых матриц
- Методы решения СЛАУ с трёхдиагональными матрицами
- На перевод
- Наискорейший спуск
- Нахождение суммы элементов массива сдваиванием
- Нахождение частных сумм элементов массива сдваиванием
- О проекте
- Обратная подстановка (вещественный вариант)
- Однокубитное преобразование вектора-состояния
- Описание локальности алгоритма
- Описание локальности данных и вычислений
- Описание локальности реализации алгоритма
- Описание структуры обращений в память и качественная оценка локальности
- Определение вершинной связности графа
- Определение диаметра графа
