Готовность статей: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
(Добавление блока «Статьи по готовности».) |
(нет различий)
|
Версия 22:00, 27 марта 2015
Законченные статьи:
- Метод Хаусхолдера (отражений) приведения матрицы к хессенберговой (почти треугольной) форме
- Разложения, содержащие трёхдиагональную матрицу, унитарно подобную исходной
- Разложения, содержащие хессенбергову матрицу, унитарно подобную исходной
- Разложения, содержащие матрицу, подобную исходной
- Метод Хаусхолдера (отражений) QR-разложения хессенберговой матрицы (вещественный вариант)
- Метод Гивенса (вращений) QR-разложения хессенберговой матрицы (вещественный вариант)
- Методы QR-разложения плотных хессенберговых матриц
- Метод треугольного разложения матрицы Грама
- Метод ортогонализации
- Метод Хаусхолдера (отражений) QR-разложения матрицы
- Метод Гивенса (вращений) QR-разложения матрицы
- QR-разложения плотных неособенных матриц
- Унитарно-треугольные разложения
- LU-разложение методом Гаусса без перестановок
- LU-разложение методом Гаусса с перестановками
- Метод Хаусхолдера (отражений) для приведения симметричных матриц к трёхдиагональному виду
- Методы решения СЛАУ с трёхдиагональными матрицами
- Последовательно-параллельный метод суммирования
- Алгоритм сдваивания Стоуна для LU-разложения трёхдиагональной матрицы
- Метод сдваивания Стоуна для решения двудиагональных СЛАУ
- Повторная встречная прогонка, точечный вариант
- Классическая монотонная прогонка, повторный вариант
- Однокубитное преобразование вектора-состояния
- Уравнение Пуассона, решение дискретным преобразованием Фурье
- Простой алгоритм Кули-Тьюки быстрого преобразования Фурье для степеней двойки
- Обратная подстановка (вещественный вариант)
- Перемножение плотных неособенных матриц (последовательный вещественный вариант)
- Встречная прогонка, точечный вариант
- Метод Гивенса (вращений) QR-разложения квадратной матрицы (вещественный точечный вариант)
- Прогонка, точечный вариант
- Нахождение частных сумм элементов массива сдваиванием
- Последовательно-параллельный вариант решения трёхдиагональной СЛАУ с LU-разложением и обратными подстановками
- Метод сдваивания Стоуна
- Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы, последовательный вариант
- Компактная схема метода Гаусса для трёхдиагональной матрицы и её модификации
- Метод Холецкого (нахождение симметричного треугольного разложения)
- Схема Горнера, вещественная версия, последовательный вариант
- Разложение Холецкого (метод квадратного корня)
Статьи в работе:
- PageRank, VGL
- HITS, VGL
- Dijkstra, VGL, pull
- Dijkstra, VGL, push
- BFS, VGL
- Meet-in-the-middle attack, implementation3
- Meet-in-the-middle attack, implementation2
- Meet-in-the-middle attack, implementation1
- Meet-in-the-middle attack, scalability
- Poisson equation, solving with DFT, PFFT
- Poisson equation, solving with DFT, MKL FFT
- Poisson equation, solving with DFT, AccFFT
- Poisson equation, solving with DFT, cuFFT
- Poisson equation, solving with DFT, P3DFFT
- Poisson equation, solving with DFT, FFTE
- Poisson equation, solving with DFT, FFTW
- Poisson equation, solving with DFT, scalability
- Numerical quadrature (cubature) rules on an interval (for a multidimensional cube), scalability
- Newton's method for systems of nonlinear equations, parallel3
- Newton's method for systems of nonlinear equations, parallel2
- Newton's method for systems of nonlinear equations, parallel1
- Newton's method for systems of nonlinear equations, PETSc
- Newton's method for systems of nonlinear equations, Numerical Mathematics - NewtonLib
- Newton's method for systems of nonlinear equations, Sundials
- Newton's method for systems of nonlinear equations, Numerical Recipes
- Newton's method for systems of nonlinear equations, ALIAS C++
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability4
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability3
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability2
- Newton's method for systems of nonlinear equations, scalability1
- SDDP, scalability
- Face recognition, scalability
- K-means clustering, SAP HANA
- K-means clustering, RapidMiner
- K-means clustering, SAS
- K-means clustering, MATLAB
- K-means clustering, Mathematica
- K-means clustering, Stata
- K-means clustering, Ayasdi
- K-means clustering, ELKI
- K-means clustering, R
- K-means clustering, scikit-learn
- K-means clustering, SciPy
- K-means clustering, MLPACK
- K-means clustering, OpenCV
- K-means clustering, Accord.NET
- K-means clustering, Weka
- K-means clustering, Torch
- K-means clustering, Spark
- K-means clustering, Octave
- K-means clustering, Apache Mahout
- K-means clustering, Julia
- K-means clustering, CrimeStat
- K-means clustering, scalability4
- K-means clustering, scalability3
- K-means clustering, scalability2
- K-means clustering, scalability1
- Single-qubit transform of a state vector, scalability
- Single-qubit transform of a state vector, locality
- Binary search, Python
- Binary search, .NET Framework 2.0
- Binary search, Java
- Binary search, C++
- Binary search, С
- Binary search, locality
- Backward substitution, scalability
- Backward substitution, locality
- Complete cyclic reduction, scalability
- Complete cyclic reduction, locality
- Repeated two-sided Thomas, locality
- Two-sided Thomas, locality
- Repeated Thomas, locality
- Thomas, locality
- Thomas algorithm, locality
- Linpack, HPL
- Linpack, locality
- Kaczmarz's, MATLAB3
- Kaczmarz's, MATLAB2
- Kaczmarz's, MATLAB1
- BiCGStab, NVIDIA AmgX
- BiCGStab, HYPRE
- BiCGStab, MIT
- HPCG, scalability
- HPCG, locality
- Householder (reflections) reduction of a matrix to bidiagonal form, SCALAPACK
- Householder (reflections) reduction of a matrix to bidiagonal form, locality
- Householder (reflections) method for reducing a symmetric matrix to tridiagonal form, SCALAPACK
- Householder (reflections) method for reducing a symmetric matrix to tridiagonal form, locality
- Householder (reflections) method for the QR decomposition, SCALAPACK
- Householder (reflections) method for the QR decomposition, locality
- Givens method, locality
- LU decomposition via Gaussian elimination, scalability
- LU decomposition via Gaussian elimination, locality
- The serial-parallel summation method, scalability
- The serial-parallel summation method, locality
- Dot product, scalability
- Dot product, locality
- Uniform norm of a vector, locality
- Pairwise summation of numbers, scalability
- Pairwise summation of numbers, locality
- Dense matrix multiplication, scalability
- Dense matrix multiplication, locality
- Dense matrix-vector multiplication, scalability
- Dense matrix-vector multiplication, locality
- Horners, locality
- One step of the dqds, LAPACK
- Lanczos, C++, MPI, 3
- Lanczos, C, MPI
- Lanczos, C++, MPI, 2
- Lanczos, C++, MPI
- Lanczos, MPI, OpenMP
- DFS, Python, NetworkX
- DFS, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- DFS, C++, Boost Graph Library
- Longest shortest path, Python/C++, NetworKit
- Longest shortest path, Java, WebGraph
- Hopcroft–Karp, Java, JGraphT
- Hungarian, Java, JGraphT
- Preflow-Push, Python, NetworkX
- Preflow-Push, C++, Boost Graph Library
- Ford–Fulkerson, Java, JGraphT
- Ford–Fulkerson, Python, NetworkX
- Ford–Fulkerson, C++, Boost Graph Library
- Tarjan-Vishkin biconnected components, scalability
- Tarjan's biconnected components, Java, JGraphT
- Tarjan's biconnected components, Python, NetworkX
- Tarjan's biconnected components, C++, Boost Graph Library
- DCSC for finding the strongly connected components, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- Tarjan's strongly connected components, Python/C++, NetworKit
- Tarjan's strongly connected components, Python, NetworkX
- Tarjan's strongly connected components, Java, JGraphT
- Tarjan's strongly connected components, Java, WebGraph
- Tarjan's strongly connected components, C++, Boost Graph Library
- Disjoint set union, Java, JGraphT
- Disjoint set union, Boost Graph Library
- VF2, Python, NetworkX
- VF2, C++, Boost Graph Library
- VF2, C++, VF Library
- Ullman's, C++, VF Library
- Ullman's, C++, Chemical Descriptors Library
- Prim's, Java, JGraphT
- Prim's, C++, Boost Graph Library
- Kruskal's, Java, JGraphT
- Kruskal's, Python, NetworkX
- Kruskal's, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- Kruskal's, C++, Boost Graph Library
- BFS, RCC for GPU
- BFS, RCC for CPU
- Boruvka's, locality
- Boruvka's, scalability
- Boruvka's, RCC for GPU
- Boruvka's, RCC for CPU
- Boruvka's, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- Purdom's, Boost Graph Library
- Floyd-Warshall, scalability
- Floyd-Warshall, Java, JGraphT
- Floyd-Warshall, Python, NetworkX
- Floyd-Warshall, C++, Boost Graph Library
- Johnson's, C++, Boost Graph Library
- Δ-stepping, Gap
- Δ-stepping, C++, MPI, Parallel Boost Graph Library
- BFS, MPI, Graph500
- Bellman-Ford, scalability
- Bellman-Ford, locality
- Bellman-Ford, Ligra
- Bellman-Ford, MPI, Graph500
- Bellman-Ford, Nvidia nvGraph
- Bellman-Ford, OpenMP, Stinger
- Bellman-Ford, Java, JGraphT
- Bellman-Ford, Python, NetworkX
- Bellman-Ford, C++, Boost Graph Library
- Dijkstra, Google
- Dijkstra, locality
- Dijkstra, C++, MPI: Parallel Boost Graph Library, 2
- Dijkstra, C++, MPI: Parallel Boost Graph Library, 1
- Dijkstra, Python/C++
- Dijkstra, Python
- Dijkstra, C++, Boost Graph Library
- Cholesky decomposition, scalability
- Cholesky decomposition, SCALAPACK
- Cholesky decomposition, locality
- Cooley-Tukey, scalability
- Cooley-Tukey, locality
- BFS, Ligra
- BFS, Python/C++, NetworKit
- BFS, Python, NetworkX
- BFS, Java, WebGraph
- BFS, GAP
- BFS, C++, MPI, Boost Graph Library
- BFS, C++, Boost Graph Library
- Дифференцильная атака
- Дифференацильная атака
- Участник:Demiandr
- Метод встречи посередине
- Квадратурные формулы
- Метод Ньютона для систем нелинейных уравнений
- Стохастическое двойственное динамическое программирование (SDDP)
- Распознавание лиц
- Алгоритм k средних (k-means)
- Двоичный поиск
Начатые статьи:
- Участник:AVKaledin/Метод Random Forest
- Метод ортогонализации с переортогонализацией
- Быстрое преобразование Фурье для степеней двойки
- Алгоритм Флойда-Уоршелла
- Участник:Nikkou/Фильтр Собеля
- Фильтр Собеля
- Участник:Artem.sevastopolsky/Преобразование Хаффа
- Классический точечный метод Хаусхолдера (отражений) приведения матрицы к хессенберговой (почти треугольной) форме
- Участник:SenderovichNikita/Алгоритм кластеризации, основанный на построении каркаса
- Участник:Антон Тодуа/Partitioning Around Medoids (PAM)
- Шаблон:Algorithm-template
- Вычисление betweenness centrality
- Алгоритм Гопкрофта-Карпа
- Алгоритм аукциона
- Венгерский алгоритм
- Алгоритм проталкивания предпотока
- Алгоритм Форда-Фалкерсона
- Алгоритм Габова определения рёберной связности графа
- Определение вершинной связности графа
- Алгоритм Тарьяна поиска «мостов» в графе
- Алгоритм Тарьяна поиска компонент двусвязности
- Алгоритм Тарьяна поиска компонент сильной связности
- Система непересекающихся множеств
- Алгоритм Шилоаха-Вишкина поиска компонент связности
- Алгоритм VF2
- Алгоритм Ульмана
- Алгоритм GHS
- Алгоритм Прима
- Алгоритм Крускала
- Определение диаметра графа
- Алгоритм Джонсона
- Алгоритм Δ-шагания
- Поиск в глубину (DFS)
- LU-разложение методом Гаусса
- Сети сортировки
- Сингулярное разложение (нахождение сингулярных значений и векторов)
