मैं एक लार्जोज़ डायग्नोलाइज़ेशन कर रहा हूं एक बड़े विरल मैट्रिक्स (~ 2 मिलियन एलिमेंट्स) में। लैंज़कोस एल्गोरिथ्म के लगभग सभी चरण GPU पर समानांतर में किए गए हैं, लैंक्ज़ोस मैट्रिक्स को विकर्ण करने के अलावा, अभिसरण के लिए जाँच करने के लिए। उसके लिए, मैं न्यूमेरिकल व्यंजनों से TQLI एल्गोरिदम का उपयोग कर रहा हूं। त्रिदोषजन्य मैट्रिक्स के ईजेनसिस्टम को खोजने के लिए क्या तरीके हैं जो समानांतर या आसानी से समानांतर हैं? क्या TQLI का एक समानांतर संस्करण मौजूद है?
जवाबों:
मैं SLEPc जैसी लाइब्रेरी का उपयोग करने का सुझाव देता हूं , जिसमें धारावाहिक या समानांतर में eigensystems को हल करने के लिए कई अलग-अलग तरीकों का इंटरफेस शामिल है। उपयोगकर्ता पुस्तिका eigenvalue समस्याओं को सुलझाने के लिए कई अलग अलग तरीकों के संदर्भ शामिल हैं।
TQL को समानांतर नहीं किया जा सकता है।
मानक समानांतर एल्गोरिथ्म Cuppen का है:
JJM Cuppen, सममित ट्रिडिओगोनल आइजनप्रोब्लेम, 1980 के लिए एक विभाजित और विजेता विधि।
http://www.springerlink.com/content/t21365q2gh702714/
यह सभी देखें:
एफ। टिससेउर, वितरित मेमोरी आर्किटेक्चर पर सममित ईजेनवल्यू समस्या के लिए एक समानांतर विभाजन और विजेता एल्गोरिदम, 1999
http://eprints.ma.man.ac.uk/981/01/covered/MIMS-ep2007_225.pdf
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.75.4109&rep=rep1&type=pdf
http://www14.in.tum.de/konferenzen/Jass09/courses/2/Kleine_Albers_paper.pdf