Automatic generation of fast algorithms for matrix-vector multiplication
PBN-AR
Instytucja
Wydział Informatyki (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
angielski
Czasopismo
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER MATHEMATICS (20pkt w roku publikacji)
ISSN
0020-7160
EISSN
1029-0265
Wydawca
TAYLOR & FRANCIS LTD
DOI
Rok publikacji
2018
Numer zeszytu
3
Strony od-do
626-644
Numer tomu
95
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Autorzy
(liczba autorów: 2)
Słowa kluczowe
angielski
fast algorithms
matrix–vector multiplication
computational complexity reduction
block matrices
simulated annealing
hill-climbing
Streszczenia
Język
angielski
Treść
This paper describes the methods for finding fast algorithms for computing matrix–vector products including the procedures based on the block-structured matrices. The proposed methods involve an analysis of the structural properties of matrices. The presented approaches are based on the well-known optimization techniques: the simulated annealing and the hill-climbing algorithm along with its several extensions. The main idea of the proposed methods consists in finding a decomposition of the original matrix into a sparse matrix and a matrix corresponding to an appropriate block-structured pattern. The main criterion for optimizing is a reduction of the computational cost. The methods presented in this paper can be successfully implemented in many digital signal processing tasks.
Inne
System-identifier
PANEL-1007180
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych