Fast Bilinear Algorithms for Symmetric Tensor Contractions

双线性插值 物理 组合数学 矩阵乘法 张量(固有定义) 数学 域代数上的 数学物理 纯数学 量子力学 统计 量子
作者
Edgar Solomonik,James Demmel
出处
期刊:Computational methods in applied mathematics [De Gruyter]
卷期号:21 (1): 211-231 被引量:8
标识
DOI:10.1515/cmam-2019-0075
摘要

Abstract In matrix-vector multiplication, matrix symmetry does not permit a straightforward reduction in computational cost. More generally, in contractions of symmetric tensors, the symmetries are not preserved in the usual algebraic form of contraction algorithms. We introduce an algorithm that reduces the bilinear complexity (number of computed elementwise products) for most types of symmetric tensor contractions. In particular, it lowers the bilinear complexity of symmetrized contractions of symmetric tensors of order s + v {s+v} and v + t {v+t} by a factor of ( s + t + v ) ! s ! t ! v ! {\frac{(s+t+v)!}{s!t!v!}} to leading order. The algorithm computes a symmetric tensor of bilinear products, then subtracts unwanted parts of its partial sums. Special cases of this algorithm provide improvements to the bilinear complexity of the multiplication of a symmetric matrix and a vector, the symmetrized vector outer product, and the symmetrized product of symmetric matrices. While the algorithm requires more additions for each elementwise product, the total number of operations is in some cases less than classical algorithms, for tensors of any size. We provide a round-off error analysis of the algorithm and demonstrate that the error is not too large in practice. Finally, we provide an optimized implementation for one variant of the symmetry-preserving algorithm, which achieves speedups of up to 4.58 × \times for a particular tensor contraction, relative to a classical approach that casts the problem as a matrix-matrix multiplication.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
聪明的觅风完成签到,获得积分10
刚刚
四叶草完成签到 ,获得积分10
刚刚
cici发布了新的文献求助10
刚刚
luoluo发布了新的文献求助10
1秒前
吉安娜完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
2秒前
勤劳的山柏完成签到,获得积分10
2秒前
xue发布了新的文献求助10
2秒前
乐观若烟完成签到 ,获得积分10
2秒前
畅畅完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
小曲同学完成签到,获得积分10
3秒前
隐形曼青应助懵懂的绿茶采纳,获得10
3秒前
嘻嘻完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
akamanuo完成签到,获得积分10
5秒前
Owen应助wzh采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
宁霸完成签到,获得积分0
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
6秒前
达咩完成签到 ,获得积分10
6秒前
赘婿应助Wayne采纳,获得10
6秒前
科研通AI6应助青雉采纳,获得30
6秒前
6秒前
7秒前
iNk应助Awei采纳,获得20
7秒前
ttdwx完成签到,获得积分10
7秒前
嘻嘻完成签到,获得积分10
7秒前
小彤发布了新的文献求助30
7秒前
冷水完成签到,获得积分10
8秒前
yue应助承乐采纳,获得60
8秒前
fusucheng完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
9秒前
着急的小松鼠完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
拾玖发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Encyclopedia of Materials: Plastics and Polymers 1000
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
Handbook of Social and Emotional Learning, Second Edition 900
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4928278
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4197425
关于积分的说明 13038287
捐赠科研通 3970322
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2175720
邀请新用户注册赠送积分活动 1192848
关于科研通互助平台的介绍 1103624