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【24h】

Scalable eigenvector computation for the non-symmetric eigenvalue problem

机译:用于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:我们介绍了两个以用于计算非对称矩阵的所选择的特征向量的任务为中心的算法减少到真实的Schur形式。我们的方法消除了当前LA-Pack / Scalapack实现中存在的连续阶段。我们展示了我们在多核,多芯和分布式内存系统上实现的可扩展性。 (c)2019 Elsevier B.v.保留所有权利。

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