Второй Международный научно-практический семинар Высокопроизводительные Параллельные Вычисления на Кластерных Системах Параллельный алгоритм построения.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Транспонирование матрицы переход от матрицы А к мат­рице А', в которой строки и столбцы поменялись местами с сохранением порядка. Матрица А' называется.
Advertisements

Разработка и апробация образовательного комплекса "Модели и методы конечномерной оптимизации" Координатор проекта: Городецкий С.Ю., к.ф.-м.н., доцент кафедры.
Матрицы Элементарные преобразования и действия над матрицами made by aspirin.
Лектор Белов В.М г. Тема: Системы линейных уравнений. Системы однородных уравнений.
Вычислительная топология Яковлев Е.И., проф., д.ф.-м.н., кафедра Г и ВА ММФ ННГУ Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Факультет.
Численные методы линейной алгебры. Методы решений нелинейных уравнений и систем. Лекция 3:
Метод Гаусса (метод исключения неизвестных) Две системы называются эквивалентными (равносильными) если их решения совпадают. К эквивалентной системе можно.
Линейное программирование Двойственность в линейном программировании.
Н.Новгород, Международный научно- практический семинар, ноябрь 2002 Нижегородский государственный университет Разработка интегрированной среды высокопроизводительных.
Тема 4. «Обратная матрица. Ранг матрицы.» Основные понятия: 1.Определение обратной матрицы 2.Способы нахождения обратной матрицы 3.Ранг матрицы, способы.
Образовательный комплекс Параллельные вычисления Гергель В.П., проф., д.т.н., кафедра МО ЭВМ ф-та ВМК ННГУ Нижегородский государственный университет им.
Системы m линейных уравнений с n неизвестными. Определение: Определение. Система m уравнений с n неизвестными в общем виде записывается следующим образом:
ТЕМА ЛЕКЦИИ : « МАТРИЦЫ И ДЕЙСТВИЯ НАД НИМИ ». ПЛАН ЛЕКЦИИ 1. Определение матрицы, элементы матриц 2. Виды матриц 3. Линейные операции над матрицами.
Системы n линейных уравнений с n неизвестными. Определение: Определение. Система n уравнений с n неизвестными в общем виде записывается следующим образом:
Матрица Гильберта при размерности n много большей 1 метод Гаусса не эффективен.
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Факультет вычислительной математики и кибернетики Учебно-исследовательская лаборатория.
§2 РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ 2.1 Системы линейных уравнений Линейной системой m уравнений с n неизвестными х 1, х 2,…х n называется.
4. Координаты вектора ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Коэффициенты в разложении вектора по базису называются координатами этого вектора в данном базисе. ТЕОРЕМА 9. 1) Если.
Метод Гаусса решения систем линейных уравнений. Рассмотрим систему m линейных уравнений с n неизвестными:
Высшая математика Кафедра математики и моделирования Преподаватель Никулина Л. С. Четвертый семестр.
Транксрипт:

Второй Международный научно-практический семинар Высокопроизводительные Параллельные Вычисления на Кластерных Системах Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Золотых Н.Ю. Земскова Е.Л. Агафонов Е.А ННГУ им. Лобачевского, Н.Новгород 2002 г.

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Определения Многогранный конус: C(A) = {x F n : Ax 0}, A F mxn Коническая оболочка: Cone{r 1,…,r s } = {α 1 r 1 +…+ α s r s : α 1 0,…,α s 0}, r 1, r 2, … r s – векторы из F n r 1, r 2, … r s - остов конуса, если: C(A) = Cone{r 1,…,r s } минимальная по включению

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Теорема Минковского Коническая оболочка Многогранный конус Для любого многогранного конуса найдется порождающая его система векторов и, наоборот, коническая оболочка конечной системы векторов является многогранным конусом

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса АлгоритмМоцкина-Бургера Коническая оболочка Многогранный конус Алгоритм Моцкина-Бургера Алгоритм работает одинаково в обе стороны в силу теоремы Вейля: C(A) = Cone (b 1,b 2,…b s ) C(B T ) = Cone (a 1 T,a 2 T,…,a t T ), где b 1,b 2,…b s – система столбцов матрицы B, a 1,a 2,…,a t - система строк матрицы А

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Шаг алгоритма Алгоритм итеративный Предварительный шаг алгоритма: выделение в матрице А ранговой подсистемы и нахождение начального остова алгоритмом Гаусса Общий шаг алгоритма: добавление нового ограничения к построенному остову

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Параллельный вариант Главный процессор(0) Добавление новых вершин процессор #1 Нахождение ребер и вычисление новых вершин процессор #2 Нахождение ребер и вычисление новых вершин Процессор #p-1 Нахождение ребер и вычисление новых вершин Процессор #p Нахождение ребер и вычисление новых вершин …… На каждом итерационном шаге каждому процессору необходимо знать остов, полученный на предыдущем шаге

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Тестовая задача Получение условий совместности 3-х индексной транспортной задачи: Число неизвестных: m n l Число уравнений: m n + m l + n l Число неравенств: m n l

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Тестовая задача Условие совместности задачи {Ax=b, x0}, где A F mxn, x F n, b F m {Ax=b, x0} имеетрешение b Cone(a 1,…,a n ) A=(a 1,…,a n )

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Результаты 4x3x3: 9 равенств, 717 неравенств для коэффициентов a ij, b jk, c ki (1995г.) 4x4x3: 10 равенств и 4948 неравенств для коэффициентов a ij, b jk, c ki 4x4x4: 11 равенств и неравенств для коэффициентов a ij, b jk, c ki

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Результаты(4x4x3) Время работы PT 135 c. 240 c. 323 c. 416 c. 513 c. 612 c. 710 c. 89 c. P – число процессоров T – время работы программы S(p) – ускорения на P процессорах E(p) – эффективность на P процессорах

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Результаты(4x4x4) Время работы программы: P=1 – 10ч 43 мин. P=6 – 2ч. 4 мин. Ускорение 5.25 Эффективность 0,878

Параллельный алгоритм построения остова многогранного конуса Контакты Золотых Н.Ю. (доцент кафедры МЛиВА, ВМК ННГУ) Web: