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Scalable eigenvector computation for the non-symmetric eigenvalue problem

机译:非对称特征值问题的可扩展特征向量计算

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摘要

We present two task-centric algorithms for computing selected eigenvectors of a non-symmetric matrix reduced to real Schur form. Our approach eliminates the sequential phases present in the current LA-PACK/ScaLAPACK implementation. We demonstrate the scalability of our implementation on multicore, manycore and distributed memory systems. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们提出了两种以任务为中心的算法,用于计算非对称矩阵简化为真实Schur形式的选定特征向量。我们的方法消除了当前LA-PACK / ScaLAPACK实现中存在的顺序阶段。我们演示了在多核,多核和分布式内存系统上实现的可伸缩性。 (C)2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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