umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Parallel Robust Computation of Generalized Eigenvectors of Matrix Pencils
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.ORCID-id: 0000-0002-9158-1941
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.ORCID-id: 0000-0002-3689-0899
2020 (Engelska)Ingår i: Parallel Processing and Applied Mathematics: Revised Selected Papers, Part I / [ed] Roman Wyrzykowski, Ewa Deelman, Jack Dongarra, Konrad Karczewski, Springer, 2020, s. 58-69Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

In this paper we consider the problem of computing generalized eigenvectors of a matrix pencil in real Schur form. In exact arithmetic, this problem can be solved using substitution. In practice, substitution is vulnerable to floating-point overflow. The robust solvers xtgevc in LAPACK prevent overflow by dynamically scaling the eigenvectors.These subroutines are scalar and sequential codes which compute theeigenvectors one by one. In this paper, we discuss how to derive robust algorithms which are blocked and parallel. The new StarNEig librarycontains a robust task-parallel solver Zazamoukh which runs on top of StarPU. Our numerical experiments show that Zazamoukh achieves a super-linear speedup compared with dtgevc for sufficiently large matrices.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Springer, 2020. s. 58-69
Serie
Lecture Notes in Computer Science, ISSN 0302-9743, E-ISSN 1611-3349 ; 12043
Nyckelord [en]
Generalized eigenvectors, overflow protection, task-parallelism
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Forskningsämne
datalogi; matematik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-168416DOI: 10.1007/978-3-030-43229-4_6ISBN: 978-3-030-43228-7 (tryckt)ISBN: 978-3-030-43229-4 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:umu-168416DiVA, id: diva2:1396094
Konferens
13th International Conference on Parallel Processing and Applied Mathematics, PPAM 2019, Bialystok, Poland, September 8-11, 2019
Projekt
NLAFETTillgänglig från: 2020-02-25 Skapad: 2020-02-25 Senast uppdaterad: 2020-04-06Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Publikationen är tillgänglig i fulltext från 2021-03-19 00:00
Tillgänglig från 2021-03-19 00:00

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Personposter BETA

Kjelgaard Mikkelsen, Carl ChristianMyllykoski, Mirko

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Kjelgaard Mikkelsen, Carl ChristianMyllykoski, Mirko
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 45 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf