| 大规模最小二乘奇异值分解的并行处理方法 |
| |
| 引用本文： | 吴文波,姚新宇,刘丽丽.大规模最小二乘奇异值分解的并行处理方法[J].计算机应用研究,2014(11). |
| |
| 作者姓名： | 吴文波 姚新宇 刘丽丽 |
| |
| 作者单位： | 1. 国防科学技术大学 信息系统与管理学院
2. 国防科学技术大学 机电工程与自动化学院,长沙,410073 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 大规模最小二乘问题求解中，直接进行奇异值分解会产生巨大的内存需求以及漫长的计算时间。为解决该问题，提出了一种基于迭代的并行处理方法。该方法利用奇异值分解降维的特性，通过迭代不断减小矩阵规模，直到可以直接使用奇异值分解求解。在迭代过程中，将矩阵分解为许多足够小的子矩阵，并行处理其奇异值分解过程，从而提升运行速度。实验结果表明，该方法即使是串行处理，也使得大规模最小二乘奇异值分解的时间成本及空间成本大大降低；而并行处理在双机条件下加速比接近200％。
|
| 关 键 词： | 最小二乘 奇异值分解 迭代 并行处理 |
Parallel processing for solving large-scale least square problem by singular value decomposition |
| |
| WU Wen-bo,YAO Xin-yu,LIU Li-li.Parallel processing for solving large-scale least square problem by singular value decomposition[J].Application Research of Computers,2014(11). |
| |
| Authors: | WU Wen-bo YAO Xin-yu LIU Li-li |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | least square problem singular value decomposition iteration parallel processing |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
