Новые клеточные методы умножения матриц

Запропоновано два нових клітинних методи множення матриць, які дозволяють отримати клітинні аналоги відомих алгоритмів матричного множення зі зменшеною обчислювальною складністю, порівняно з аналогами, отриманими на основі відомих клітинних методів множення матриць. Новий швидкий клітинний метод доз...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Кибернетика и системный анализ
Дата:2013
Автор: Елфимова, Л.Д.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2013
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86161
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Новые клеточные методы умножения матриц / Л.Д. Елфимова // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 1. — С. 19-29. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-86161
record_format dspace
spelling Елфимова, Л.Д.
2015-09-08T18:00:14Z
2015-09-08T18:00:14Z
2013
Новые клеточные методы умножения матриц / Л.Д. Елфимова // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 1. — С. 19-29. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
0023-1274
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86161
681.322.012
Запропоновано два нових клітинних методи множення матриць, які дозволяють отримати клітинні аналоги відомих алгоритмів матричного множення зі зменшеною обчислювальною складністю, порівняно з аналогами, отриманими на основі відомих клітинних методів множення матриць. Новий швидкий клітинний метод дозволяє мінімізувати на 15% мультиплікативну, адитивну і загальну складність відомих алгоритмів матричного множення. Новий змішаний клітинний метод поєднує метод Лейдермана із запропонованим швидким клітинним методом, що призводить до мінімізації на 28% мультиплікативної, адитивної і загальної складності зазначених алгоритмів. Оцінки обчислювальної складності цих методів подано на прикладі отримання клітинних аналогів традиційного алгоритму множення матриць.
The paper proposes two new cellular methods of matrix multiplication, which allow obtaining cellular analogs of the well-known matrix multiplication algorithms with reduced computational complexity, as compared with the analogs derived on the basis of the well-known cellular methods of matrix multiplication. The new fast cellular method reduces by 15% the multiplicative, additive, and overall complexities of the mentioned algorithms. The new mixed cellular method combines the Laderman method with the proposed fast cellular method. The interaction of these methods reduces by 28% the multiplicative, additive, and overall complexities of the matrix multiplication algorithms. The computational complexity of these methods are estimated using the model of getting cellular analogs of the traditional matrix multiplication algorithm.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Кибернетика
Новые клеточные методы умножения матриц
Новi клiтиннi методи множення матриць
New cellular methods of matrix multiplication
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Новые клеточные методы умножения матриц
spellingShingle Новые клеточные методы умножения матриц
Елфимова, Л.Д.
Кибернетика
title_short Новые клеточные методы умножения матриц
title_full Новые клеточные методы умножения матриц
title_fullStr Новые клеточные методы умножения матриц
title_full_unstemmed Новые клеточные методы умножения матриц
title_sort новые клеточные методы умножения матриц
author Елфимова, Л.Д.
author_facet Елфимова, Л.Д.
topic Кибернетика
topic_facet Кибернетика
publishDate 2013
language Russian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Новi клiтиннi методи множення матриць
New cellular methods of matrix multiplication
description Запропоновано два нових клітинних методи множення матриць, які дозволяють отримати клітинні аналоги відомих алгоритмів матричного множення зі зменшеною обчислювальною складністю, порівняно з аналогами, отриманими на основі відомих клітинних методів множення матриць. Новий швидкий клітинний метод дозволяє мінімізувати на 15% мультиплікативну, адитивну і загальну складність відомих алгоритмів матричного множення. Новий змішаний клітинний метод поєднує метод Лейдермана із запропонованим швидким клітинним методом, що призводить до мінімізації на 28% мультиплікативної, адитивної і загальної складності зазначених алгоритмів. Оцінки обчислювальної складності цих методів подано на прикладі отримання клітинних аналогів традиційного алгоритму множення матриць. The paper proposes two new cellular methods of matrix multiplication, which allow obtaining cellular analogs of the well-known matrix multiplication algorithms with reduced computational complexity, as compared with the analogs derived on the basis of the well-known cellular methods of matrix multiplication. The new fast cellular method reduces by 15% the multiplicative, additive, and overall complexities of the mentioned algorithms. The new mixed cellular method combines the Laderman method with the proposed fast cellular method. The interaction of these methods reduces by 28% the multiplicative, additive, and overall complexities of the matrix multiplication algorithms. The computational complexity of these methods are estimated using the model of getting cellular analogs of the traditional matrix multiplication algorithm.
issn 0023-1274
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86161
citation_txt Новые клеточные методы умножения матриц / Л.Д. Елфимова // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 1. — С. 19-29. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT elfimovald novyekletočnyemetodyumnoženiâmatric
AT elfimovald noviklitinnimetodimnožennâmatricʹ
AT elfimovald newcellularmethodsofmatrixmultiplication
first_indexed 2025-11-27T13:52:35Z
last_indexed 2025-11-27T13:52:35Z
_version_ 1850852358404177920