Итерация алгоритма dqds

Алгоритм dqds нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]5n-4[/math]
Объём входных данных	[math]2n[/math]
Объём выходных данных	[math]2n[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]4n-3[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]2[/math]

Основные авторы описания: А.Ю.Чернявский

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Итерация алгоритма dqds^[1]^[2] является одним шагом итерационного алгоритма для нахождения сингулярных чисел двухдиагональной матрицы. Основные вычисления алгоритма dqds приходятся именно на внутреннюю итерацию. Внешняя часть алгоритма отвечает за контроль сходимости и выбор сдвигов [math]\delta,[/math] что основано на довольно сложной теории и имеет различные реализации, но в то же время не влияет на вычислительные аспекты. В связи с этим dqds-итерация и dqds-алгоритм рассматриваются отдельно.

Для понимания dqds-итерации полезно рассмотреть кратко её вывод, относительно точно отражающий и историю возникновения алгоритма (подробности можно найти в ^[1]). За основу dqds-алгоритма удобно взять так называемую LR-итерацию, предшествующую хорошо-известной QR-итерации. LR-алгоритм, начиная с входной матрицы [math]T_0\gt 0,[/math] строит сходящуюся последовательность подобных [math]T_0[/math] матриц [math]T_i\gt 0,[/math] итерационно используя следующие три шага:

Выбрать сдвиг [math]\tau_i[/math] меньший младшего собственного значения [math]T_i.[/math]
Вычислить разложение Холецкого [math]T_i-\tau^2_iI=B_i^TB_i,[/math] где [math]B_i[/math] - верхняя треугольная матрица с положительной диагональю.
[math]T_{i+1}=B_iB_i^T+\tau_i^2I.[/math]

Отметим, что два шага LR-итерации эквивалентны одному шагу QR-итерации приводит матрицу к диагональному виду, тем самым вычисляя собственные значения исходной матрицы. Данный алгоритм достаточно легко может быть переформулирован с заметными упрощениями для поиска сингулярных значений двухдиагональных матриц. А именно, будем вычислять последовательность двухдиагональных матриц [math]B_i[/math] без непосредственного вычисления [math]T_i.[/math] Пусть матрица [math]B_i[/math] имеет диагональные элементы [math]a_1 \ldots a_n[/math] и наддиагональные элементы [math]b_1 \ldots b_n[/math], а матрица [math]B_{i+1}[/math] - диагональные элементы [math]\widehat{a}_1 \ldots \widehat{a}_n[/math] и наддиагональные элементы [math]\widehat{b}_1 \ldots \widehat{b}_n.[/math] Тогда шаг LR-итерации в терминах матриц [math]B_i[/math] можно привести к простому циклу, пробегающему значения [math]j[/math] от [math]1[/math] до [math]n-1:[/math]

[math] \widehat{a}^2_j = a^2_j+b^2_j-\widehat{b}^2_{j-1}-\delta [/math]

[math] \widehat{b}^2_j = b^2_j\dot (a^2_{j+1}/a^2_j) [/math]

и вычислению [math]\widehat{a}^2_n = a^2_n-\widehat{b}^2_{n-1}-\delta.[/math] Очевидно, что работу с извлечением квадратов выгодно вести лишь после окончания работы алгоритма, поэтому можно ввести замену [math]q_j=a^2_j,\; e_j=b^2,[/math] что в итоге приводит к так называемому алгоритму qds.

1.2 Математическое описание алгоритма

Формулы алгоритма следующие:

[math] \widehat{q}_j = q_j + e_j - \widehat{e}_{j-1} - \delta, \quad j \in [1,n-1] [/math]

[math] \widehat{e}_j = e_j \cdot q_{j+1} / \widehat{q}_j, \quad j \in [1,n-1] [/math]

[math] \widehat{q}_n = q_n - \widehat{e}_{n-1} - \delta. [/math]

Здесь [math]q_j, \; j \in [1,n][/math] и [math]e_j, \; j \in [1,n-1][/math] - квадраты элемнтов главной и верхней побочной диагональ соответственно. Крышка означает выходные переменные, а

[math]\delta[/math] - сдвиг (параметр алгоритма). Такая математическая запись наиболее компактна и соответсвует так называемой qds-итерации.

Представим также математическую запись, приближенную к dqds-итерации (с математической точки зрения qds и dqds-итерации эквивалентны) с введенными вспомогательными переменными

[math]t_j[/math] и [math]d_j:[/math]

[math] d_1 = q_1 - \delta, \; q_n = d_n [/math]

для[math] \quad j\in [1,n-1]: [/math]

[math] \widehat{q}_j = d_j + e_j [/math]

[math] t_j = q_{j+1}/\widehat{q}_j [/math]

[math] \widehat{e}_j=e_j \cdot t_j [/math]

[math] d_{j+1} = d \cdot t - \delta [/math]

Отметим, что при [math]\delta=0[/math] две итерации dqds эквиваленты одной QR-итерации.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительным ядром алгоритма является производимое n-1 раз вычисление, содержащие по одной операции сложения, вычитания и деления, а также две операции умножения.

1.4 Макроструктура алгоритма

Алгоритм состоит из отдельного вычисления начального значения вспомогательной переменной [math]d[/math] и последующим (n-1)-кратным выполнением повторяющейся последовательности из 5 операций (+,/,*,*,-).

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Отметим, что выходные данные сразу могут быть записаны на место входных (это учтено в схеме), также для хранения вспомогательных переменных [math]t_j[/math] и [math]d_j[/math] достаточно двух перезаписываемых переменных.

1. Вычисляется начальное значение вспомогательной переменной [math]d = q_1-\delta.[/math]

2. Производится цикл по j от 1 до n-1, состоящий из:

2.1 Вычисляется значение [math]q_j = d + e_j;[/math]

2.2 Вычисляется значение вспомогательной переменной [math]t = q_{j+1}/q_j;[/math]

2.3 Вычисляется значение [math]e_j = e_j \cdot t;[/math]

2.4 Вычисляется значение вспомогательной переменной [math]d = d \cdot t - \delta.[/math]

3. Вычисляется [math]q_n = d.[/math]

Легко заметить, что можно представить вычисления в другой форме, например, в виде qds-итерации (см. Математическое описание dqds-итерации), однако, именно dqds реализация вычисления позволяет достичь высокой точности^[1].

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Для выполнения одной итерации dqds необходимо выполнить:

[math]n-1[/math] делений,
[math]2n-2[/math] умножений,
[math]2n-1[/math] сложений/вычитаний.

Таким образом одна dqds-итерация имеет линейную сложность.

1.7 Информационный граф

Рисунок 1. Граф алгоритма для n=4 без отображения входных и выходных данных.

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Как видно из информационного графа алгоритма, на каждом шаге основного цикла возможно лишь параллельное выполнение операции умножения (2.2) и умножения+сложения (2.4). Это позволяет сократить число ярусов на одной итерации цикла c 5 до 4, а общее число ярусов алгоритма с 5n-4 до 4n-3. Ярусы с операциями умножения состоят из двух операций, остальные же из одной.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: Квадраты элементов основной и верхней побочной диагонали двухдиагональной матрицы (вектора [math]q[/math] длины n и [math]e[/math] длины n-1), а также параметр сдвига [math]\delta[/math].

Объём входных данных: [math]2n[/math].

Выходные данные: Квадраты элементов основной и верхней побочной диагонали выходной двухдиагональной матрицы.

Объём выходных данных: [math]2n-1[/math].

1.10 Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной сложности при наличии возможности параллельного выполнения операций умножения составляет [math]\frac{5n-4}{4n-3}[/math], т.е. алгоритм плохо распараллеливается.

Вычислительная мощность алгоритма, как отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных - константа.

Описываемый алгоритм является полностью детерминированным.

2 Программная реализация алгоритмов

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

Алгоритм на языке Matlab может быть записать так:

d = q(1)-delta;
for j = 1:n-1
    q(j)=d+e(j);
    t=q(j+1)/q(j);
    e(j) = e(j)*t;
    d = d*t-delta;
end
q(n) = d;

2.2 Локальность данных и вычислений

Легко видеть, что локальность данных высока. Её легко повысить, размещая рядом соответствующие элементы массивов e и q, однако, это не оказывает существенного влияния на производительность в силу константного количества операций относительно объема обрабатываемых данных.

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Итерация dqds практически полностью последовательна. Единственная возможность - одновременное выполнение операции умножения (2.3) и опрерации (2.4) умножения и сложения, что дает небольшой выигрыш в производительности.

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

Алгоритм не является масштабируемым, максимального эффекта ускорения можно добиться на двух независимых процессорах.

2.5 Выводы для классов архитектур

Эффективное выполнение алгоритма возможно только на вычислительных устройствах с одним или двумя ядрами.

2.6 Существующие реализации алгоритма

Перечень реализаций приведен на странице алгоритма dqds.

3 Литература

↑ ^1,0 ^1,1 ^1,2 Деммель Д. Вычислительная линейная алгебра. – М : Мир, 2001.
↑ Hogben L. (ed.). Handbook of linear algebra. – CRC Press, 2006.

[vla-1] 1,0 ^1,1 ^1,2 Деммель Д. Вычислительная линейная алгебра. – М : Мир, 2001.

[hola-2] Hogben L. (ed.). Handbook of linear algebra. – CRC Press, 2006.

[1]

[2]