Algoritmos paralelos para la reducción de sistemas lineales de control estables

López, David Guerrero

doi:10.4995/thesis/10251/59415

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“…El método de bidiagonalización suele ser altamente paralelizable debido a las operaciones que utiliza en el proceso [15]. Vale mencionar que la correcta ejecución de algoritmos paralelos depende fuertemente de que los tamaños de las matrices se adapten a las capacidades de la máquina donde estos se ejecutan, por lo que, en matrices arquitectura homogénea basada en CPU [12]; se han experimentado algoritmos en mosaico con distinta cantidad de nodos multinúcleo de un sistema de memoria compartida distribuida en paralelo [8], [16].…”

Section: Algoritmos Para Bidiagonalizaciónunclassified

Aplicación de la descomposición de valores singulares a un sistema de recuperación de información

Spositto¹,

Ledesma²,

Procopio³

2019

ReDDI

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http://reddi.unlam.edu.ar Pág: 2Este artículo se realiza en el marco de una investigación que tiene por objetivo optimizar un Sistema de Recuperación de Información, de desarrollo propio, mediante implementar y evaluar distintos algoritmos secuenciales y paralelos para resolver eficientemente la Descomposición de Valores Singulares. Dicho proceso comienza con la reducción de la matriz inicial a la forma bidiagonal. Estudios demuestran que la bidiagonalización puede consumir más del 70% del tiempo total del proceso. Por ello, como trabajo preliminar se han estudiado distintos métodos de bidiagonalización y se ha implementado un algoritmo basado en las transformaciones de Householder. El mismo se ha planteado con la suficiente flexibilidad como para ser adaptado fácilmente a otros algoritmos alternativos con el fin de realizar futuras implementaciones en arquitecturas paralelas, en particular las basadas en unidades de procesamiento gráfico.

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