Boost und inverse Matrix



  • krümelkacker schrieb:

    otze schrieb:

    @krümelkacker
    Ist das schneller als eine Matrixmultiplikation einer 3x3 Matrix? Numerische Probleme konnten nämlich nicht auftreten

    Das ist die gleiche Komplexitätsklasse, also O(n^2) bei einer n-kreuz-n Matrix.

    Hallo!

    Würde ich so nicht unterschreiben!
    Bei der einfachen Schulmethode geht es nur mit O(n^3).
    Bei der Strassenmethode gehts mit Ω^2.
    Ich glaube die schnellste Methode geht zur Zeit mit O(n^2,376)und das ist die Strassenmethode, welche aber nur bei großen Matrizen eingesetzt wird.

    Luis



  • s.luis schrieb:

    krümelkacker schrieb:

    otze schrieb:

    @krümelkacker
    Ist das schneller als eine Matrixmultiplikation einer 3x3 Matrix? Numerische Probleme konnten nämlich nicht auftreten

    Das ist die gleiche Komplexitätsklasse, also O(n^2) bei einer n-kreuz-n Matrix.

    Würde ich so nicht unterschreiben!
    Bei der einfachen Schulmethode geht es nur mit O(n^3).
    ...

    Ja, das Berechnen der Inverse bzw das Faktorisieren an sich ist aufwändiger. Es ging aber oben um das Wiederverwenden der inversen Matrix bzw der Faktorisierung.



  • s.luis schrieb:

    Ich glaube die schnellste Methode geht zur Zeit mit O(n^2,376)und das ist die Strassenmethode, welche aber nur bei großen Matrizen eingesetzt wird.

    Nein, das ist der Coppersmith–Winograd Algorithmus. Strassen hat O(n^2,807).



  • Walli schrieb:

    s.luis schrieb:

    Ich glaube die schnellste Methode geht zur Zeit mit O(n^2,376)und das ist die Strassenmethode, welche aber nur bei großen Matrizen eingesetzt wird.

    Nein, das ist der Coppersmith–Winograd Algorithmus. Strassen hat O(n^2,807).

    stimmt hast Recht. Wobei der Coppersmith-Winograd-Algo. zum Teil auch von Strassen kommt.

    http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/Lehre/SS05/PSAuD/Handout_Grams.pdf

    Habe ja auch nicht gewusst wie der Volker Strassen aussieht. Für alle die es interessiert:

    http://de.wikipedia.org/wiki/Volker_Strassen

    luis


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