非常に細長い大規模行列に対する記憶参照局所性が高い正規直交化法の実験(応用)

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タイトル別名
  • An Experiment of the Orthonormalization Method with Higher Locality of Memory References for a Large Matrix of Very Slim-Shape(Application)
  • 非常に細長い大規模行列に対する記憶参照局所性が高い正規直交化法の実験
  • ヒジョウ ニ ホソナガイ ダイキボ ギョウレツ ニ タイスル キオク サンショウ キョクショセイ ガ タカイ セイキ チョッコウカホウ ノ ジッケン

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抄録

非常に細長い形状の大規模な行列の直交化には,通常用いられる修正グラムシュミット法やハウスホルダQR法に比べ,古典的な特異値分解法に直交性の補正を加える方法の方が記憶参照の局所性が高く,記憶階層間(キャッシュと主記憶あるいは主記憶と外部記憶装置)の記憶転送量を低減できるので高速になり得る.幾つかの計算機上で実験し,古典的な特異値分解法が修正グラムシュミット法の数倍高速になる場合があることを確認した.

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