Участник:Y.ryabkova/Умножение матриц методом Штрассена

Основные авторы описания: Ю.В.Рябкова

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Штрассена, описанный в 1969 году Фолькером Штрассеном, предназначен для умножения двух произвольных матриц при условии согласованности их размеров. В данном варианте алгоритма будет рассмотрен только частный случай умножения квадратных матриц порядка [math]n[/math] над полем вещественных чисел [math]\mathbb{R}[/math].

В 1965 году Штрассен нашел способ умножения двух матриц размера [math]2 \times 2[/math] с использованием семи умножений, в то время как классический алгоритм перемножения матриц требует восьми умножений. Стоит отметить, что данный способ не использует свойство коммутативности для операции перемножения чисел.

Теперь предположим, что [math]n = 2^L[/math], [math] L \in \mathbb{N} [/math] (далее будет показано, что это предположение не нарушает общности рассуждений), и будем рассматривать матрицы [math]A[/math] и [math]B[/math] как блочные [math]2 \times 2[/math]-матрицы с размером блоков [math]\frac{n}{2} \times \frac{n}{2} [/math]. Так как для блочных матриц правила умножения остаются теми же, как если бы на месте блока стояло число, а в методе Штрассена умножения [math]2 \times 2[/math]-матриц не используется коммутативность, этот метод подходит и для умножения блочных [math]2 \times 2[/math]-матриц. Таким образом, от задачи умножения [math]2 \times 2[/math]-матриц с семью умножениями можно перейти к задаче умножения [math]n \times n[/math]-матриц, требующей не более чем [math] O(7n^{\log_27}) [/math] операций, что асимптотически лучше классического способа умножения матриц сложностью [math]O(n^3)[/math]. На данный момент известны и более быстрые методы умножения матриц, однако алгоритм Штрассена относительно прост в реализации и эффективен на плотных матрицах не очень больших размеров, поэтому всё ещё широко используется.

1.2 Математическое описание алгоритма

Пусть [math] A, B \in \mathbb{R}^{n \times n} [/math] — заданные плотные матрицы. Вычислим матрицу [math] C \in \mathbb{R}^{n \times n} [/math], такую, что [math] C = AB [/math].

Для удобства будем полагать, что [math] n = 2^L, L \in \mathbb{N} [/math]. Это предположение не ограничивает общности рассуждений, так как если это свойство не выполнено и [math] n \lt 2^L [/math], можно рассмотреть квадратные матрицы [math]\tilde{A}[/math] и [math]\tilde{B}[/math] порядка [math] 2^L [/math] следующего вида:

[math] \tilde{A} = \begin{bmatrix} A & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}, \: \: \tilde{B} = \begin{bmatrix} B & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}, [/math]

то есть матрицы, полученные из матриц [math] A [/math] и [math] B [/math] дополнением их нулевыми строками и столбцами в позициях [math] i = \overline{n+1, 2^L} [/math] до размера [math] 2^L \times 2^L [/math]. По правилу перемножения блочных матриц:

[math] \tilde{C} = \tilde{A}\tilde{B} = \begin{bmatrix} AB & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} C & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}. [/math]

Таким образом, решая задачу для матриц [math] \tilde{A} [/math] и [math]\tilde{B} [/math], получим решение исходной задачи умножения матриц [math] A [/math] и [math] B [/math] как левый верхний [math]n \times n[/math]-блок матрицы [math]\tilde{C}[/math]. Аналогичным образом можно не ограничивая общности предположить, что [math] n = s \cdot 2^L, \: L, s \in \mathbb{N} [/math].

Итак, пусть [math] n = 2^L, L \in \mathbb{N} [/math]. Рассмотрим матрицы [math] A [/math] и [math] B [/math] как блочные [math] 2 \times 2 [/math]-матрицы с квадратными блоками порядка [math]\frac{n}{2}[/math]:

[math] A = \begin{bmatrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{bmatrix}, \: \: B = \begin{bmatrix} B_{11} & B_{12} \\ B_{21} & B_{22} \end{bmatrix}. [/math]

Их произведение [math] C = AB [/math], согласно алгоритму Штрассена, вычисляется следующим образом:

[math] \begin{align*} &S_{1} = A_{11} + A_{22}, & &T_{1} = B_{11} + B_{22}, \\ &S_{2} = A_{21} + A_{22}, & &T_{2} = B_{11}, \\ &S_{3} = A_{11}, & &T_{3} = B_{12} − B_{22}, \\ &S_{4} = A_{22}, & &T_{4} = B_{21} − B_{11}, \\ &S_{5} = A_{11} + A_{12}, & &T_{5} = B_{22}, \\ &S_{6} = A_{21} − A_{11}, & &T_{6} = B_{11} + B_{12}, \\ &S_{7} = A_{12} − A_{22}, & &T_{7} = B_{21} + B_{22}, \end{align*} [/math]

[math] \alpha_{i} = S_{i} \cdot T_{i}, \: i = \overline{1,7}, [/math]

[math] C_{11} = \alpha_{1} + \alpha_{4} - \alpha_{5} + \alpha_{7}, [/math]

[math] C_{12} = \alpha_{3} + \alpha_{5}, [/math]

[math] C_{21} = \alpha_{2} + \alpha_{4}, [/math]

[math] C_{22} = \alpha_{1} + \alpha_{3} - \alpha_{2} + \alpha_{6}, [/math]

[math] C = \begin{bmatrix} C_{11} & C_{12} \\ C_{21} & C_{22} \end{bmatrix}.[/math]

Для вычисления матриц [math] \alpha_{i}, i = \overline{1,7} [/math], также требуется выполнить семь матричных умножений по формулам, данным выше, но уже для матриц порядка [math] \frac{n}{2} [/math]. Таким образом, получаем рекурсивный алгоритм, на каждом шаге рекурсии требующий семи умножений и сводящий задачу размера [math]k[/math] к задаче размера [math]\frac{k}{2}[/math]. Всего потребуется [math]\log_{2}n[/math] рекурсивных шагов, на последнем из которых задача будет сведена к перемножению двух чисел. Однако, на практике разумно продолжать рекурсивный процесс до тех пор, пока [math]k[/math] не станет достаточно малым (или, в случае [math] n = s \cdot 2^L [/math], пока [math]k[/math] кратно 2), а далее использовать классический способ умножения матриц. Именно такой вариант метода рассматривается в данном описании. Это связано с тем, что на малых матрицах алгоритм Штрассена теряет эффективность в сравнении с классическим алгоритмом умножения матриц, так как требует большого числа сложений.

Итак, пусть весь процесс перемножения матриц требует [math] m+1 [/math] рекурсивных шагов, где первые [math] m [/math] шагов выполняются в соответствии с алгоритмом Штрассена, а на последнем шаге используется классический алгоритм умножения матриц.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

В описанном алгоритме можно выделить два вычислительных ядра: первое соответствует операциям, выполняемым на первых [math] m [/math] рекурсивных шагах, а второе - последнему рекурсивному шагу с номером [math] m + 1[/math].

Вычислительное ядро последовательного варианта алгоритма Штрассена на каждом рекурсивном шаге, кроме последнего, можно составить из вычисления матриц [math] S_{i}, T_{i}, \: i = \overline{1, 7} [/math], и блоков матрицы [math] C [/math] из матриц [math] \alpha_{i}, \: i = \overline{1, 7} [/math] по формулам, данным в математическом описании алгоритма. Все эти вычисления представляют из себя сложения (вычитания) матриц порядка [math] k [/math], зависящего от номера шага [math] s_m [/math] следующим образом: [math] k = \frac{n}{2^{s_m}} [/math]. Операции выполняются поэлементно. Таким образом, первое вычислительное ядро алгоритма сводится к операциям сложения (вычитания) чисел на каждом рекурсивном шаге.

Вычислительное ядро алгоритма на последнем, [math] m+1 [/math]-ом рекурсивном шаге, состоит из операций перемножения двух матриц по классическому алгоритму кубической сложности, основную часть которого составляют умножения чисел.

Указанные операции составляют основную часть метода, причем с увеличением [math] m [/math] доля операций первого вычислительного ядра будет расти, а доля операций второго - падать, и наоборот.

1.4 Макроструктура алгоритма

Алгоритм Штрассена состоит из [math] m+1 [/math] рекурсивных шагов и может быть представлен в виде двух этапов.

Первый этап соответствует первым [math] m [/math] рекурсивным шагам, на каждом из которых можно выделить следующие три последовательные макрооперации:

• вычисление матриц [math] S_{i}, T_{i}, \: i = \overline{1, 7} [/math];

• рекурсивный вызов для вычисления произведений [math] \alpha_{i} = S_{i} \cdot T_{i}, \: i = \overline{1, 7} [/math], таким образом при переходе на следующий рекурсивный шаг задача размера [math] k [/math] сводится к семи задачам размера [math] \frac{k}{2} [/math];

• вычисление матрицы [math] C [/math] из матриц [math] \alpha_{i} [/math].

Второй этап соответствует последнему, [math] m+1 [/math]-ому шагу алгоритма и выходу из рекурсии. Он представляет из себя вычисление произведения двух матриц матриц порядка [math] n_{m} = \frac{n}{2^{m}} [/math] по классическому алгоритму:

[math] c_{ij} = \sum_{k = 1}^{n_{m}} a_{ik} b_{kj}, \: i,j = \overline{1, n_{m}} [/math].

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Псевдокод простейшего варианта реализации последовательного алгоритма Штрассена, непосредственно вытекающего из его математического описания, может быть записан следующим образом:

	Strassen(A, B, C, k, m) ! C = A * B
           if (m == 0) call mul(A, B, C, k) ! переход к классическому алгоритму умножения матриц
           do i = 1, 7
               compute S[i], T[i] from A and B
           end do
           do i = 1, 7
               call Strassen(S[i], T[i], alpha[i], k/2, m-1)
           end do
           do i = 1, 7
               compute parts of C from alpha[i]
           end do
        end Strassen

Таким образом, на каждом рекурсивном шаге эта схема состоит из трёх последовательных этапов:

• Вычисление семи пар матриц [math] S_{i}, T_{i} [/math]. Так как они определены независимо друг от друга и хранятся в разных областях памяти, порядок их вычисления может быть произвольным, в том числе параллельным.

• Выполнение семи рекурсивных вызовов функции Strassen, по одному для каждой тройки [math] \alpha_{i} = S_{i} \cdot T_{i}[/math]. Порядок этих вызовов также может быть произвольным и параллельным.

• Вычисление матрицы [math] С [/math] из полученных после рекурсивных вызовов матриц [math] \alpha_{i} [/math].

Как видно, данная реализация требует большого количества дополнительной памяти, так как на каждом рекурсивном шаге необходимо одновременно хранить семь пар [math]\frac{k}{2}\times\frac{k}{2}[/math]-матриц [math] S_{i}, T_{i} [/math] и семь результатов их умножения [math] \alpha_{i} [/math].

Есть и другой вариант реализации последовательного алгоритма, позволяющий значительно сократить количество требуемой памяти:

	Strassen(A, B, C, k, m) ! C = A * B
           if (m == 0) call mul(A, B, C, k) ! переход к классическому алгоритму умножения матриц
           do i = 1, 7
               compute S[i], T[i] from A and B
               call Strassen(S[i], T[i], alpha[i], k/2, m-1)
               compute part of C from alpha[i]
           end do
        end Strassen

На каждом рекурсивном шаге схема этой реализации представляет собой цикл по [math]i = 1,\dotsc,7[/math], каждая итерация которого состоит из трёх последовательных этапов:

• Вычисление [math]i[/math]-ой пары матриц [math] S_{i}, T_{i} [/math].

• Выполнение рекурсивного вызова функции Strassen для вычисления [math] \alpha_{i} = S_{i} \cdot T_{i} [/math].

• Обновление блоков матрицы [math] С [/math] в соответствии с формулами алгоритма в зависимости от номера полученной после рекурсивного вызова матрицы [math] \alpha_{i} [/math].

Порядок итераций такого цикла может быть произвольным, но они должны выполняться строго последовательно. Такое требование позволяет выделить память всего для трёх [math]\frac{k}{2}\times\frac{k}{2}[/math]-матриц на каждом рекурсивном шаге: для одной пары [math] S_{i}, T_{i} [/math] и их произведения [math] \alpha_{i} [/math], и на каждой итерации цикла использовать одни и те же области памяти для хранения соответствующей тройки матриц.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Оба вышеописанных варианта реализации метода Штрассена требуют одинакового числа арифметических операций. В соответствии с макроструктурой алгоритма, рассмотрим каждый из его двух этапов отдельно.

Первый этап требует на первом рекурсивном шаге выполнения [math]18 \left( \frac{n}{2} \right)^2 [/math] сложений (вычитаний). При переходе на следующий рекурсивный шаг, задача будет сведена к семи аналогичным задачам, но вдвое меньшей размерности. Отсюда получаем, что на [math]k[/math]-ом шаге потребуется [math]18 \cdot 7^{k-1} \left( \frac{n}{2^{k}} \right)^2 [/math] операций. Тогда всего на первых [math] m [/math] шагах потребуется следующее число сложений (вычитаний):

[math] 18 \left( \frac{n}{2} \right)^2 + 18 \cdot 7 \left( \frac{n}{4} \right)^2 + \dotsb + 18 \cdot 7^{m-1} \left( \frac{n}{2^{m}} \right)^2 = \frac{18}{4}n^{2}\left( 1 + \frac{7}{4} + \dotsb + \frac{7^{m-1}}{4^{m-1}}\right) = 6n^2\left(\frac{7^{m}}{4^{m}} - 1 \right) [/math].

Получена сложность первого этапа алгоритма.

Второй этап включает в себя решение [math]7^m[/math] задач перемножения матриц порядка [math] \frac{n}{2^{m}} [/math] по классическому алгоритму, что требует [math]7^m \left(\frac{n}{2^{m}}\right)^3[/math] умножений и [math]7^m \left(\frac{n}{2^{m}}\right)^2\left(\frac{n}{2^{m}}-1\right)[/math] сложений, всего [math]O\left(\frac{n^3}{2^{3m}}\right)[/math] арифметических операций.

Всего последовательный алгоритм Штрассена требует:

• [math]6n^2\left(\frac{7^{m}}{4^{m}} - 1 \right) + 7^m\left(\frac{n}{2^{m}}\right)^2\left(\frac{n}{2^{m}}-1\right)[/math] сложений;
• [math]7^m\left(\frac{n}{2^{m}}\right)^3[/math] умножений.

Как видно, сложность алгоритма зависит не только от порядка матрицы [math] n [/math], но и от числа [math] m [/math] рекурсивных шагов первого этапа.

Если [math] m = L[/math], где [math]n = 2^L[/math], то есть второй этап алгоритма сводится лишь к [math]7^L[/math] умножениям двух чисел, то сложность всего последовательного алгоритма равна

[math] 6n^2\left(\frac{7^{L}}{4^{L}} - 1 \right) + 7^L\left(\frac{n}{2^{L}}\right)^3 = 6n^2\left(\frac{7^{L}}{n^{2}} - 1 \right) + 7^L = 7 \cdot 7^{L} - 6n^2 = 7 n^{\log_2 7} - 6n^2 = O\left(n^{\log_2 7}\right) \approx O\left(n^{2.81}\right) [/math].

Таким образом, получена оценка сложности последовательного алгоритма Штрассена с максимально возможным числом [math]m = L[/math] рекурсивных шагов, соответствующая максимальной оценке сложности первого этапа алгоритма для произвольного [math]m[/math]. Эта оценка асимптотически лучше оценки для классического метода перемножения матриц, требующего [math]O(n^3)[/math] операций.

Стоит отметить роль правильного выбора параметра [math] m [/math]. Из полученных оценок видно, что при малых [math] m [/math] сложность алгоритма с уменьшением этого параметра будет стремиться к кубической сложности классического метода, однако при [math] m [/math], очень близких к [math] L [/math], алгоритм будет требовать большего числа сложений, чем классический метод, которое будет увеличиваться с ростом [math] m [/math]. Отсюда следует, что существует некоторое оптимальное значение [math] m \in [1, L] [/math], которое минимизирует число арифметических операций всего алгоритма. Также при выборе [math] m [/math] стоит учитывать роль накладных расходов на реализацию рекурсии при малых размерах матриц.