大规模最小二乘奇异值分解的并行处理方法

• 作者: 刘丽丽 吴文波 姚新宇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 最小二乘 奇异值分解 迭代 并行处理
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 3253-3256,3265
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.013

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％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴文波	国防科学技术大学信息系统与管理学院	2	3	1.0	1.0
2	姚新宇	国防科学技术大学信息系统与管理学院	7	55	3.0	7.0
3	刘丽丽	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	2	3	1.0	1.0