• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.386-393
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• 2003

For fast Cholesky factorization, it is most important to reduce the number of non-zero elements by ordering methods. Minimum deficiency ordering produces less non-zero elements. However, since it is very slow. the minimum degree algorithm is widely used. To improve the computation time, Rothberg's AMF uses an approximate deficiency instead of computing the deficiency. In this paper we present simple efficient methods to obtain a good approximate deficiency using information related to cliques. Experimental results show that our proposed method produces better ordering quality than that of AMF.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.5
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• pp.228-235
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• 2001

본 논문에서는 분산메모리를 가진 병렬 컴퓨터에서 밀집 행렬 연산을 위한 PoLAPACK 패키지를 소개한다. PoLAPACK은 새로운 연산 기법을 적용한 LU, QR, Cholesky 인수분해 알고리즘들을 포함하고 있다. 블록순환분산법으로 분산되어 있는 행렬에 알고리즘적인 블록 기법(algorithimic blocking)을 적용하여, 실제 행렬의 분산에 사용된 블록의 크기와 다른, 최대의 성능을 보일 수 있는 최적의 블록 크기로 연산을 수행할 수 있다. 이러한 연산 방식은 분산되어 있는 원래의 행렬 A의 순서를 따르지 않으며, 따라서 최적의 블록 크기로 연산을 수행한 후에 얻어진 해 x를 원래 행렬 분산법을 따라서 재배치하여야 한다. 본 연구는 Cray T3E 컴퓨터에서 구현하였으며 ScaLAPACK의 인수분해 루틴들과 그 성능을 비교.분석하였다.