• 대한산업공학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.407-416
• /
• 1998

For fast Cholesky factorization, it is most important to reduce the number of nonzero elements by ordering methods. Generally, the minimum deficiency ordering produces less nonzero elements, but it is very slow. We propose an efficient implementation method. The minimum deficiency ordering requires much computations related to adjacent nodes. But, we reduce those computations by using indistinguishable nodes, the clique storage structures, and the explicit storage structures to compute deficiencies.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.386-393
• /
• 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.

• 한국경영과학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.63-74
• /
• 1996

Ordering plays an important role in solving an LP problem with sparse matrix by the interior point method. Since ordering is NP-complete, we try to find an efficient method. The objective of this paper is to present an efficient heuristic ordering method for implementation of the minimum deficiency method. Both the ordering method and the data structure play important roles in implementation. First we define a new heuristic pseudo-deficiency ordering method and a data structure for the method-quotient graph and cliqued storage. Next we show an experimental result in terms of time and nonzero numbers by NETLIB problems.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.99-104
• /
• 2024

이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2^k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S^(k)_min=2^k-1+4+S^(k-1)_min+2S^(k-2)_min 이론을 증명하였으며, S⁽⁵⁾_min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.