Участник:Elijah/Нахождение собственных чисел квадратной матрицы методом QR разложения
Нахождение собственных чисел квадратной матрицы методом QR разложения | |
Последовательный алгоритм | |
Последовательная сложность | [math]N * O(n^3)[/math] |
Объём входных данных | [math]n^2[/math] |
Объём выходных данных | [math]n[/math] |
Параллельный алгоритм | |
Высота ярусно-параллельной формы | [math]Unknown[/math] |
Ширина ярусно-параллельной формы | [math]Unknown[/math] |
Основные авторы описания: И.В.Афанасьев, В.А.Шишватов
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
1 Свойства и структура алгоритма
//TODO
1.1 Общее описание алгоритма
//TODO
1.2 Математическое описание алгоритма
//TODO
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
Для базового алгоритма вычислительное ядро состоит из операций двух типов:
1) поиска QR разложения с использованием метода Гивенса
2) матричного умножения полученных матриц
1.4 Макроструктура алгоритма
//TODO
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная реализация простейшего алгоритма сострит из некоторого числа итераций.
На итерации [math] n [/math]:
- Для матрицы [math] A_{n} [/math] строится QR разложение любым доступным последовательным алгоритмом на матрицы [math] Q_{n} [/math] и [math] R_{n} [/math]
- Матрицы [math] R_{n} [/math] и [math] Q_{n} [/math] перемножаются, таким образом получается матрица [math] A_{n+1} = R_{n} * Q_{n} [/math] для следующей итерации [math] n + 1 [/math]
По окончании каждой итерации проверятся, приведена ли матрица к диагональной форме.
// TODO about heisenberg form and algorithm with shift
1.6 Последовательная сложность алгоритма
Рассчитаем последовательную сложность базового алгоритма. Пусть матрица [math] A [/math] имеет размер [math] n x n [/math], и для приведения матрицы к диагональной форме необходимо произвести N итераций алгоритма.
На каждой итерации алгоритма производится QR разложение (сложностью [math] 2 * n^3 [/math]) и матричное умножение (сложностью [math] n^3 [/math]). Проверка того, имеет ли матрица диагональную форму, может быть проведена за [math] n^2 [/math] операций.
Таким образом итоговая сложность одной итерации составляет: [math] 3*n^3 + n^2 = O(n^3)[/math]
Общая сложность алгоритма при [math] N [/math] итерациях составляет [math] N * O(n^3) [/math]
// TODO about heisenberg complexity
1.7 Информационный граф
//TODO
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
// TODO
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
Входные данные: плотная квадратная матрица [math]A[/math] (элементы [math]a_{ij}[/math]).
Объём входных данных: [math]n^2[/math].
Выходные данные: n вещественных собственных чисел [math] | l_{i} | [/math] матрицы [math]A[/math]
Объём выходных данных: [math]n[/math].
1.10 Свойства алгоритма
// TODO