Уровень алгоритма

Встречная прогонка, блочный вариант

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску


Встречная прогонка блочно-трёхдиагональной матрицы
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]8n-2[/math] макроопераций
Объём входных данных [math]4n-2[/math] блоков
Объём выходных данных [math]n[/math] блоков
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]2.5n-1[/math] макроопераций
Ширина ярусно-параллельной формы [math]4[/math] макроопераций


Основные авторы описания: А.В.Фролов.

Содержание

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Встречная блочная прогонка - один из вариантов метода исключения неизвестных в приложении к решению СЛАУ[1][2] вида [math]Ax = b[/math], где

[math] A = \begin{bmatrix} A_{11} & A_{12} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ A_{21} & A_{22} & A_{23}& \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & A_{32} & A_{33} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & A_{n-1 n-2} & A_{n-1 n-1} & A_{n-1 n} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & A_{n n-1} & A_{n n} \\ \end{bmatrix}, x = \begin{bmatrix} X_{1} \\ X_{2} \\ \vdots \\ X_{n} \\ \end{bmatrix}, b = \begin{bmatrix} B_{1} \\ B_{2} \\ \vdots \\ B_{n} \\ \end{bmatrix} [/math]

Часто, однако, при изложении сути метода блочной прогонки[3] блоки правой части и матрицы системы обозначают и нумеруют по-другому, например СЛАУ может иметь вид ([math]N=n+1[/math])

[math] A = \begin{bmatrix} C_{0} & -B_{0} & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ -A_{1} & C_{1} & -B_{1} & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & -A_{2} & C_{2} & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & -A_{N-1} & C_{N-1} & -B_{N-1} \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 & -A_{N} & C_{N} \\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix} Y_{0} \\ Y_{1} \\ \vdots \\ Y_{N} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} F_{0} \\ F_{1} \\ \vdots \\ F_{N} \\ \end{bmatrix} [/math]

Блочная встречная прогонка, как и монотонная, заключается в исключении из уравнений неизвестных, однако, в отличие от монотонной, в ней исключение ведут одновременно с обоих "краёв" СЛАУ (верхнего и нижнего). В принципе, её можно считать самым простейшим вариантом метода редукции (при m=1 и встречных направлениях монотонных блочных прогонок).

Рисунок 1. Граф алгоритма встречной прогонки при n=14 без отображения входных и выходных данных. / - операция [math]X^{-1}Y[/math], f - операция [math]A+BC[/math] или [math]A-BC[/math].

1.2 Математическое описание алгоритма

[math]m[/math] здесь - номер уравнения, на котором "встречаются" две ветви прямого хода - "сверху" и "снизу".

В приведённых обозначениях во встречной прогонке сначала выполняют её прямой ход - вычисляют коэффициенты

"сверху":

[math]\boldsymbol{\alpha}_{1} = C_{0}^{-1} B_{0}[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{1} = C_{0}^{-1} F_{0}[/math],

[math]\boldsymbol{\alpha}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1} B_{i}[/math], [math]\quad i = 1, 2, \cdots , m-1[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1}(F_{i}+A_{i}\boldsymbol{\beta}_{i})[/math], [math]\quad i = 1, 2, \cdots , m-1[/math],

и "снизу":

[math]\boldsymbol{\xi}_{N} = C_{N}^{-1} A_{N}[/math],

[math]\boldsymbol{\eta}_{1} = C_{N}^{-1} F_{N}[/math],

[math]\boldsymbol{\xi}_{i} = (C_{i}-B_{i}\boldsymbol{\xi}_{i+1})^{-1} A_{i}[/math], [math]\quad i = N-1, N-2, \cdots , m[/math],

[math]\boldsymbol{\eta}_{i} = (C_{i}-B_{i}\boldsymbol{\xi}_{i+1})^{-1}(F_{i}+B_{i}\boldsymbol{\eta}_{i+1})[/math], [math]\quad i = N-1, N-2, \cdots , m[/math],

после чего вычисляют решение с помощью обратного хода

[math]Y_{m} = (E-\boldsymbol{\xi}_{m}\boldsymbol{\alpha}_{m})^{-1}(\boldsymbol{\eta}_{m}+\boldsymbol{\xi}_{m}\boldsymbol{\beta}_{m})[/math],

[math]Y_{m-1} = (E-\boldsymbol{\alpha}_{m}\boldsymbol{\xi}_{m})^{-1}(\boldsymbol{\beta}_{m}+\boldsymbol{\alpha}_{m}\boldsymbol{\eta}_{m})[/math],

[math]Y_{i} = \boldsymbol{\alpha}_{i+1} Y_{i+1} + \boldsymbol{\beta}_{i+1}[/math], [math]\quad i = m-1, m-2, \cdots , 1, 0[/math],

[math]Y_{i+1} = \boldsymbol{\xi}_{i+1} Y_{i} + \boldsymbol{\eta}_{i+1}[/math], [math]\quad i = m, m+1, \cdots , N-1[/math].

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательность исполнения метода следующая:

1. Инициализируется прямой ход прогонки:

[math]\boldsymbol{\alpha}_{1} = C_{0}^{-1} B_{0}[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{1} = C_{0}^{-1} F_{0}[/math],

[math]\boldsymbol{\xi}_{N} = C_{N}^{-1} A_{N}[/math],

[math]\boldsymbol{\eta}_{1} = C_{N}^{-1} F_{N}[/math].

2. Последовательно выполняются формулы прямого хода:

[math]\boldsymbol{\alpha}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1} B_{i}[/math], [math]\quad i = 1, 2, \cdots , m-1[/math],

[math]\boldsymbol{\beta}_{i+1} = (C_{i}-A_{i}\boldsymbol{\alpha}_{i})^{-1}(F_{i}+A_{i}\boldsymbol{\beta}_{i})[/math], [math]\quad i = 1, 2, \cdots , m-1[/math],

[math]\boldsymbol{\xi}_{i} = (C_{i}-B_{i}\boldsymbol{\xi}_{i+1})^{-1} A_{i}[/math], [math]\quad i = N-1, N-2, \cdots , m[/math],

[math]\boldsymbol{\eta}_{i} = (C_{i}-B_{i}\boldsymbol{\xi}_{i+1})^{-1}(F_{i}+B_{i}\boldsymbol{\eta}_{i+1})[/math], [math]\quad i = N-1, N-2, \cdots , m[/math].

3. Инициализируется обратный ход:

[math]Y_{m} = (E-\boldsymbol{\xi}_{m}\boldsymbol{\alpha}_{m})^{-1}(\boldsymbol{\eta}_{m}+\boldsymbol{\xi}_{m}\boldsymbol{\beta}_{m})[/math]

[math]Y_{m-1} = (E-\boldsymbol{\alpha}_{m}\boldsymbol{\xi}_{m})^{-1}(\boldsymbol{\beta}_{m}+\boldsymbol{\alpha}_{m}\boldsymbol{\eta}_{m})[/math]

4. Последовательно выполняются формулы обратного хода:

[math]Y_{i} = \boldsymbol{\alpha}_{i+1} Y_{i+1} + \boldsymbol{\beta}_{i+1}[/math], [math]\quad i = m-1, m-2, \cdots , 1, 0[/math],

[math]Y_{i+1} = \boldsymbol{\xi}_{i+1} Y_{i} + \boldsymbol{\eta}_{i+1}[/math], [math]\quad i = m, m+1, \cdots , N-1[/math].

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Для выполнения блочной встречной прогонки в трёхдиагональной СЛАУ из n уравнений с n неизвестными в последовательном (наиболее быстром) варианте требуется:

  • [math]2n+2[/math] умножений обратного одному блока на другой,
  • [math]3n-2[/math] сложений/вычитаний блоков,
  • [math]3n-2[/math] умножений блоков.

При классификации по последовательной сложности, таким образом, блочная встречная прогонка относится к алгоритмам с линейной макросложностью.

1.7 Информационный граф

Информационный макрограф встречной блочной прогонки изображён на рис.1. Как видно, он параллелен на прямом ходе со степенью не более 4, на обратном - не более 2. При выполнении прямого хода не только ветви, но и две подветви каждой из ветвей (левая - разложение матрицы, правая - решение первой из двухдиагональных систем) могут выполняться параллельно друг другу. Правые подветви соответствуют обратному ходу. По рисунку видно, что не только математическая суть обработки подвекторов, но даже структура графа алгоритма и направление потоков данных в нём вполне соответствуют названию "обратный ход".

1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма

Обе ветви прямого хода выполняются одновременно для [math]N=2m-1[/math], т.е. для [math]n=2m[/math]. Тогда для выполнения встречной блочной прогонки требуется последовательно выполнить следующие ярусы:

  • [math]m+1[/math] ярусов умножения блока, обратного к одному, на другой или на вектор (в каждом из ярусов, кроме одного, по 4 таких операции, в одном - 2),
  • по [math]2m-1[/math] ярусов умножений и сложений/вычитаний блоков (в [math]m-1[/math] ярусах - по 4 операции, в [math]m-1[/math] - по две, в одном - три операции).

При классификации по высоте ЯПФ, таким образом, блочная встречная прогонка относится к алгоритмам со сложностью [math]O(n[/math] макропераций. При классификации по ширине ЯПФ его макросложность будет равна [math]4[/math].

При нечётном [math]n[/math] ветви нельзя выполнить синхронно, поэтому предпочтительнее выбирать чётные размеры задач.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: блочно-трёхдиагональная матрица [math]A[/math] (блоки [math]A_{ij}[/math]), вектор [math]B[/math] (блоки [math]B_{i}[/math]).

Выходные данные: вектор [math]X[/math] (блоки [math]X_i[/math] ).

Объём выходных данных: [math]n[/math] блоков.

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

В зависимости от нужд вычислений, возможны как разные способы хранения матрицы СЛАУ (в виде одного массива с 3 блочными строками или в виде 3 разных массивов), так и разные способы хранения вычисляемых коэффициентов (на месте использованных уже элементов матрицы либо отдельно).


2.1.1 Локальность реализации алгоритма

2.1.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности

2.2 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Встречная прогонка задумана изначально для случая, когда нужно найти только какую-то близкую к "середине" блочную компоненту вектора решения, а остальные были не нужны (решение т.н. "частичной задачи"). При появлении параллельных компьютерных устройств оказалось, что у встречной блочной прогонки есть небольшой дополнительный ресурс параллелизма. Однако для получения массового параллелизма встречная блочная прогонка должна быть распараллелена на уровне блочных операций.

2.3 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.4 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.5 Выводы для классов архитектур

2.6 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

  1. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука, 1977.
  2. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984.
  3. Самарский А.А., Николаев Е.С. Методы решения сеточных уравнений. М.: Наука, 1978.