A toolbox for computing the singular value decomposition on distributed memory computers

Grosser B.

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A toolbox for computing the singular value decomposition on distributed memory computers

机译：在分布式存储计算机上计算奇异值分解的工具箱

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We present a parallel software implementation for computing the singular value decomposition (SVD) of general, banded or bidiagonal matrices. First, the matrix is reduced to bidiagonal form. This reduction can be rearranged in a way that allows heavy use of matrix-matrix operations. Then the singular values are computed in an iterative process. Finally the singular vectors are computed independently. The methods are compared to the ScaLAPACK library with respect to accuracy, stability and performance on parallel computers. [References: 4]

机译：我们提出了一种并行软件实现，用于计算一般，带状或双对角矩阵的奇异值分解（SVD）。首先，将矩阵简化为对角线形式。可以以允许大量使用矩阵矩阵操作的方式重新安排此减少量。然后，在迭代过程中计算奇异值。最后，奇异向量是独立计算的。就并行计算机上的准确性，稳定性和性能而言，将这些方法与ScaLAPACK库进行了比较。 [参考：4]

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来源
《Zeitschrift fur Angewandte Mathematik und Mechanik》 |2000年第3期|共9页
作者
Grosser B.;
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类应用数学;
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