Matrix Algorithms. Παρουσίαση στα πλαίσια του μαθήματος «Παράλληλοι. Αλγόριθμοι» Γ. Καούρη Β. Μήτσου

Transcript

1 Matrix Algorithms Παρουσίαση στα πλαίσια του μαθήματος «Παράλληλοι Αλγόριθμοι» Γ. Καούρη Β. Μήτσου

2 Περιεχόμενα παρουσίασης Πολλαπλασιασμός πίνακα με διάνυσμα Πολλαπλασιασμός πινάκων Επίλυση τριγωνικού συστήματος γραμμικών εξισώσεων (αντιστροφή πίνακα) Επίλυση τριδιαγώνιου συστήματος εξισώσεων Επίλυση τυχαίου συστήματος εξισώσεων με άμεσες μεθόδους Επίλυση τυχαίου συστήματος γραμμικών και διαφορικών εξισώσεων με επαναληπτικές μεθόδους

3 Πολλαπλασιασμός πίνακα με διάνυσμα (1/2) Πρόβλημα: Α = (α( ij ) ΝxΝ πίνακας x = (x( j ) διάνυσμα Ν διαστάσεων Να υπολογιστεί το γινόμενο y = Ax,όπου N y = (y i ) και y i = ax ij j, 1 i N j= 1 sequential algorithm: 2N 2 N steps parallel algorithm: 2N 1 steps

4 Πολλαπλασιασμός πίνακα με διάνυσμα (2/2) Υπολογισμός γινομένου πίνακα με διάνυσμα για Ν = 4 με τη χρήση Ν διάστατου γραμμικού πίνακα

5 Πολλαπλασιασμός πινάκων (1/2) Πρόβλημα: A = (a( ij ) ΝxΝ πίνακας B = (b( ij ) ΝxΝ πίνακας Να υπολογιστεί το γινόμενο C = AB = (c( N ij με c = ij aikbkj, 1 i, j N. k = 1 ij ), sequential algorithm: O(N 3 ) parallel algorithm: 3N 2 steps

6 Πολλαπλασιασμός πινάκων (2/2) Υπολογισμός γινομένου πινάκων ΑxΒ, όπου Α, Β 4x4 πίνακες. Βρισκόμαστε στο 5 ο βήμα του αλγόριθμου, όπου το κελί (i, j) j υπολογίζει το a ik b kj, με k = 7 i j και 1 k 4.

7 Βελτίωση της απόδοσης των παραπάνω αλγορίθμων κατά σταθερό παράγοντα

8 Βελτίωση της απόδοσης των παραπάνω αλγορίθμων κατά σταθερό παράγοντα

9 Τριγωνικοί Πίνακες A B = = κάτω τριγωνικός πίνακας άνω τριγωνικός πίνακας Ορίζουσα Επίλυση συστήματος εξισώσεων Υπολογισμός αντίστροφου

10 Επίλυση τριγωνικού συστήματος εξισώσεων (1/3) Έστω Α = (a( ij ) ΝxN κάτω τριγωνικός πίνακας και Ν διάστατο διάνυσμα b = (b i ), θέλουμε να βρούμε το x = (x( j ), όταν Αx = b. Πρέπει a ii 0, για 1 i N. sequential algorithm: Πίσω αντικατάσταση

11 Επίλυση τριγωνικού συστήματος εξισώσεων (2/3) parallel algorithm: 2Ν 1 steps Ορίζω σύνολο ενδιάμεσων τιμών {t i } ως εξής: t = b 1 1 i 1 t = b a x i i ij j j= 1 b Όμως συνεπώς: i = a x i ij j j= 1 x i = οπότε t a i ii t = a x i ii i και

12 Επίλυση τριγωνικού συστήματος εξισώσεων (3/3) Αρχική τοποθέτηση δεδομένων για την επίλυση 4x4 κάτω τριγωνικού συστήματος εξισώσεων. Παρατήρηση: Οι τιμές των t i αρχικά ορίζονται ίσες με b i.

13 Αντιστροφή Τριγωνικών Πινάκων (1/2) Για την αντιστροφή πίνακα επιλύουμε το σύστημα των εξισώσεων AX = I. Ειδικότερα θεωρώντας τα Ν συστήματα εξισώσεων Αx j = e j, όπου e j = (0,,, 0, 1, 0,,, 0) T και Χ = (x( 1,, x N ) μπορούμε να τα επιλύσουμε ταυτόχρονα σε ένα NxN array σε 3Ν 2 βήματα, οπότε να βρεθεί και η λύση του AX = I.

14 Αντιστροφή Τριγωνικού Πίνακα (2/2) Αρχική τοποθέτηση των δεδομένων για την αντιστροφή ενός 4x4 κάτω τριγωνικού πίνακα Α. t ij =0 αν i j και 1 αν i = j Προσοχή: Τα διαφορετικά σχήματα κάνουν διαφορετικές διεργασίες!

15 Τριδιαγώνιοι Πίνακες Α = (a( ij ) τριδιαγώνιος αν a ij = 0 για κάθε i, j τέτοια ώστε i - j > 1 Παράδειγμα: A =

16 Επίλυση τριδιαγώνιου συστήματος εξισώσεων με τη μέθοδο odd even reduction (1/4) Γενική ιδέα: Αντικαθιστούμε κάθε odd index x i με μια γραμμική συνάρτηση των x i - 1, x i + 1. Το σύστημα που απομένει είναι τριδιαγώνιο, οπότε συνεχίζοντας αναδρομικά καταλήγουμε στην εύρεση του x N (όταν το Ν είναι δύναμη του 2) και με αντικατάσταση προκύπτει όλο το x.

17 Επίλυση τριδιαγώνιου συστήματος εξισώσεων με τη μέθοδο odd even reduction (2/4) Μαθηματική διατύπωση: Έστω τριδιαγώνιο σύστημα εξισώσεων Ax = b, όπου A d1 u1 l d u l d = l d u l N d N 1 N 1 N 1 κάνουμε πρώτα την αντικατάσταση για κάθε odd index x i (θεωρούμε οτι x 0 =0): 1 = x ( b l x ux ) i d i i i 1 i i+ 1 i N

18 Επίλυση τριδιαγώνιου συστήματος εξισώσεων με τη μέθοδο odd even reduction (3/4) Θεωρώντας οτι d i 0 για κάθε περιττό i, προκύπτει ένα νέο σύστημα εξισώσεων με μόνο even index x i. Ειδικότερα: (1) (1) (1) (1) για 1 i N/2: όπου: (1) l = 2i 2i 2i 1 2i 1 l x + d x + u x = b d u b 2i 2i 1 2i 2i 2i 2i+ 2 2i ll, d u l u l d d d uu, d lb ub b d d (1) 2i 1 2i = + 2i 2i 2i 2i+ 1 2i 1 2i+ 1 (1) = 2i 2i 2i+ 1 2i+ 1 (1) = 2i 2i 2i 2i 1 2i 2i+ 1 2i 1 2i+ 1,,

19 Επίλυση τριδιαγώνιου συστήματος εξισώσεων με τη μέθοδο odd even reduction (4/4)( Μετά από logn επαναλήψεις απομένει 1 εξίσωση με έναν άγνωστο, οπότε λύνουμε ως προς αυτόν, στη συνέχεια υπολογίζουμε το x N/2, μετά το x N/4 και το x 3N/4 κ.ο.κ. μέχρι να υπολογιστούν όλα τα x i.

20 Παρατηρήσεις Δε δουλεύει όταν κάποιο διαγώνιο στοιχείο είναι ή προκύψει 0. Είναι πολύ χρήσιμη για μεγάλες κλάσεις πινάκων, όπως οι συμμετρικοί θετικά ορισμένοι πίνακες και οι πίνακες με αυστηρή διαγώνια υπεροχή. Ιδιαίτερα για αυτές τις κλάσεις ο αλγόριθμος είναι αριθμητικά ευσταθής.

21 Multigrids

22 Parallel Prefix Algorithms (1/2) α) Μετατρέπουμε την i-οστή εξίσωση του συστήματος σαν γινόμενο πίνακα διανύσματος + + = d i l i b i x i+ 1 u i u i u i x i x i = x i 1 β) Με επαναλαμβανόμενες αντικαταστάσεις προκύπτει όπου H x i i i 1 1 x i+ 1 1 x 0 i = H i 1 1 (1) lx dx ux b i i i i i i i d l b i i i ui ui ui = GG... G και G = i 0 0 1

23 Parallel Prefix Algorithms (2/2) γ) Λύνουμε το 3Χ3 σύστημα εξισώσεων x N 1 x 0, N 1= H N lx + N N 1 dx = N N bn δ)διαδοχικά αντικαθιστούμε στην (1) για την εύρεση των υπολοίπων x i. x

24 Παρατηρήσεις Ο συνολικός χρόνος που απαιτείται είναι O(logN) βήματα σε ένα Ν-leaf πλήρες δυαδικό δέντρο. Ο αλγόριθμος δουλεύει καλά για κάθε τριδιαγώνιο πίνακα. Είναι αριθμητικά ασταθής όταν το u i << d i, l i, οπότε προτιμάται η odd-even reduction.

25 LU- Παραγοντοποίηση(1/2) A d 1 u1 l2 d 2 u2 l d u = = l d u l N d q N 1 N 1 N p q u 2 p 1 3 q... 3 u 3 = p 1 N q N 1 u N 1 p 1 N... q N N u όπου τα q i είναι μη-μηδενικά μηδενικά

26 LU-Παραγοντοποίηση Παραγοντοποίηση(2/2) Για να λύσω το σύστημα Ax=y λύνω τα συστήματα Ly=b και Ux=y (όπου A = LU) Και το δύο λύνονται σε χρόνο O(logN) χρησιμοποιώντας πρός τα πίσω και πρός τα μπρός αντικαταστάσεις αντίστοιχα.

27 Παρατηρήσεις Η μέθοδος μπορεί να εφαρμοστεί μόνο σε ορισμένες κλάσεις πινάκων (σ αυτές που μπορούσε να εφαρμοστεί και η odd-even reduction). Ο υπολογισμός πινάκων L, U τέτοιων ώστε A = LU είναι μια διαδικασία που μπορεί επίσης να λυθεί με έναν parallel-prefix prefix αλγόριθμο.

28 Gaussian Elimination(1/ (1/5) Χρησιμοποιείται στην επίλυση γενικού γραμμικού συστήματος εξισώσεων Ax = B. Γενική ιδέα: Προσπαθούμε να φέρουμε τον επαυξημένο πίνακα [A b] στη μορφή [Ι b ] εφαρμόζοντας γραμμοπράξεις.

29 Gaussian Elimination(2/5) Μέθοδος: Για την πρώτη σειρά 1. Βρίσκουμε την ψηλότερη γραμμή στην οποία το αριστερότερο στοιχείο είναι 0 και την τοποθετούμε πρώτη. 2. Πολλαπλασιάζουμε την πρώτη γραμμή με τον αντίστροφο του στοιχείου a 1,1 έτσι ώστε το a 1,1 να γίνει ίσο με Αφαιρούμε τα κατάλληλα πολλαπλάσια της πρώτης γραμμής από τις υπόλοιπες γραμμές ώστε σε κάθε γραμμή i, το στοιχείο a i,1 να προκύψει 0.

30 Gaussian Elimination(3/5) Για τη δεύτερη σειρά Επαναλαμβάνουμε κατάλληλα τα βήματα 1 έως 3. Έπειτα αφαιρούμε το κατάλληλο πολλαπλάσιο της δεύτερης γραμμής από την πρώτη έτσι ώστε το στοιχείο a 1,2 =0. Για τις υπόλοιπες σειρές Επαναλαμβάνουμε τα τρία βήματα που περιγράφηκαν για τη δεύτερη σειρά μέχρι να σχηματιστεί ο μοναδιαίος πίνακας στις πρώτες Ν στήλες. Τελικά η λύση του συστήματος είναι η τελευταία στήλη.

31 Gaussian Elimination(4/5) Η διαδικασία που περιγράφεται παραπάνω μοντελοποιείται από mesh of arrays και ολοκληρώνεται σε 4N 1 βήματα:

32 Gaussian Elimination(5/5) Η ίδια διαδικασία μπορεί να μοντελοποιηθεί για να βρεθεί ο αντίστροφος ενός πίνακα Α, αν στη θέση του διανύσματος b τοποθετήσουμε το μοναδιαίο πίνακα Ι. Η διαδικασία ολοκληρώνεται σε 5Ν 2 βήματα.

33 Επαναληπτικές μέθοδοι Jacobi Relaxation Gauss Seidel Relaxation Όταν το σύστημα που έχουμε να λύσουμε συγκλίνει (M t ->,, M t = D -1 (D - A)), ), μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε επαναληπτικές μεθόδους.

34 Jacobi Relaxation (1/2) Ax = b σύστημα εξισώσεων Α αντιστρέψιμος (μοναδική λύση) aii 0 Η i οστή γραμμή γράφεται ως: 1 x + = x i ( t 1) aij ( t) j Οπότε ένας τρόπος να γραφτεί η λύση είναι: a ii j i b i x i 1 = a ii j i a ij x j b i

35 Jacobi Relaxation (2/2) Ο ζητούμενος υπολογισμός μπορεί να εκφραστεί σαν γινόμενο πίνακα διάνυσμα ως εξής: x x x 1 2 N 0 ( t + 1) ( t + 1) a... = a ( t + 1) a 1 a N1 NN a a 0 a a N 2 NN x1( t) x2( t)... xn ( t) 1 Οπότε μπορεί να πραγματοποιηθεί από N cell linear array σε Ο(Ν) βήματα a a a a 0 0 1N 11 2N 22 b a b a bn a 1 NN

36 Gauss Seidel Relaxation (1/2) Πλέον ο τύπος ανανέωσης του x i (t+1) είναι: 1 x + = + + i ( t 1) aij x j ( t 1) a aii j< i j> i ( t) Η μέθοδος αυτή συγκλίνει πιο γρήγορα από την Jacobi, αλλά το βασικό της μειονέκτημα είναι οτι είναι πιο σειριακή. Οπότε, κάθε επανάληψη της μεθόδου χρειάζεται ένα N cell linear array. ij x j

37 Gauss Seidel Relaxation (1/2) a i,i-1 a i,1 0 0 a i,i a i,n 0 ιnput 0 output x i-1 (t+1) x 1 (t+1) x 1 (t) x N (t) 0 0 x i (t+1) x 1 (t+1) x 1 (t) x N (t)