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A parallel structured banded DC algorithm for symmetric eigenvalue problems

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A parallel structured banded DC algorithm for symmetric eigenvalue problems

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Li, S.; Liao, X.; Lu, Y.; Roman, JE.; Yue, X. (2023). A parallel structured banded DC algorithm for symmetric eigenvalue problems. CCF Transactions on High Performance Computing. 5:116-128. https://doi.org/10.1007/s42514-022-00117-9

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/206280

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Título: A parallel structured banded DC algorithm for symmetric eigenvalue problems
Autor: Li, Shengguo Liao, Xia Lu, Yutong Roman, Jose E. Yue, Xiaoqiang
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] In this paper, a novel parallel structured divide-and-conquer (DC) algorithm is proposed for symmetric banded eigenvalue problems, denoted by PBSDC, which modifes the classical parallel banded DC (PBDC) algorithm by ...[+]
Palabras clave: ScaLAPACK , Divide-and-conquer , PSMMA , PBSDC , Distributed-memory parallel algorithm
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
CCF Transactions on High Performance Computing. (issn: 2524-4922 )
DOI: 10.1007/s42514-022-00117-9
Editorial:
Springer
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/s42514-022-00117-9
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-107379RB-I00/ES/ALGORITMOS PARALELOS Y SOFTWARE PARA METODOS ALGEBRAICOS EN ANALISIS DE DATOS/
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info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-107379RB-I00/ES/ALGORITMOS PARALELOS Y SOFTWARE PARA METODOS ALGEBRAICOS EN ANALISIS DE DATOS/
info:eu-repo/grantAgreement/NSFC//42104078/
info:eu-repo/grantAgreement/NSFC//2021YFB0300101/
info:eu-repo/grantAgreement/NSFC//62073333/
info:eu-repo/grantAgreement/NSFC//61902411/
info:eu-repo/grantAgreement/NSFC//62032023/
info:eu-repo/grantAgreement/NSFC//12002382/
info:eu-repo/grantAgreement/NSFC//11275269/
info:eu-repo/grantAgreement/Natural Science Foundation of Guangdong Province//2018B030312002/
info:eu-repo/grantAgreement/Natural Science Foundation of Guangdong Province//2016ZT06D211/
info:eu-repo/grantAgreement/NKRDPC//2020-JCJQ-ZD-029/
info:eu-repo/grantAgreement/Key Laboratory of High Performance Computing and Stochastic Information Processing//202101-01/
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Agradecimientos:
The authors would like to thank the referees for their valuable comments. This work is supported in part by NSFC (No. 2021YFB0300101, 62073333, 61902411, 62032023, 12002382, 11275269, 42104078), 173 Program of China ...[+]
Tipo: Artículo

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