Уровень алгоритма

Алгоритм дополнения матриц: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
(Новая страница: «{{algorithm | name = Восстановление матриц | serial_complexity = <math>O(n^3)</math> | pf_height = <math>O(n)</math> | pf...»)
 
Строка 63: Строка 63:
 
== Литература ==
 
== Литература ==
  
<references \>
+
[1]Guaranteed Rank Minimization via Singular Value Projection.Raghu Meka, Prateek Jain, Inderjit S. Dhillon // arXiv:0909.5457
 +
 
 +
[2] Low-rank matrix completion by Riemannian optimization. Bart Vandereycken // arXiv:0909.5457
  
 
[[en:Matrix completion]]
 
[[en:Matrix completion]]
  
 
[[Категория:Восстановление матриц]]
 
[[Категория:Восстановление матриц]]

Версия 20:58, 26 октября 2021


Восстановление матриц
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O(n^3)[/math]
Объём входных данных [math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Объём выходных данных [math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]O(n)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]O(n^2)[/math]


Содержание

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

1.2 Математическое описание алгоритма

1.3 Макроструктура алгоритма

1.4 Схема реализации последовательного алгоритма

1.5 Последовательная сложность алгоритма

1.6 Информационный граф

1.7 Ресурс параллелизма алгоритма

1.8 Входные и выходные данные алгоритма

1.9 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Локальность данных и вычислений

2.2.1 Локальность реализации алгоритма

2.2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.4.1 Масштабируемость алгоритма

2.4.2 Масштабируемость реализации алгоритма

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

[1]Guaranteed Rank Minimization via Singular Value Projection.Raghu Meka, Prateek Jain, Inderjit S. Dhillon // arXiv:0909.5457

[2] Low-rank matrix completion by Riemannian optimization. Bart Vandereycken // arXiv:0909.5457