检索结果-内蒙古大学图书馆

An Efficient Solution to Structured Optimization Problems using Recursive Matrices

COMPUTER GRAPHICS FORUM 2019年第8期38卷 33-39页

作者： Rueckert, D. Stamminger, M. Univ Erlangen Nurnberg Erlangen Germany

We present a linear algebra framework for structured matrices and general optimization problems. The matrices and matrix operations are defined recursively to efficiently capture complex structures and enable advanced compiler optimization. In addition to common dense and sparse matrix types, we define mixed matrices, which allow every element to be of a different type. Using mixed matrices, the low- and high-level structure of complex optimization problems can be encoded in a single type. This type is then analyzed at compile time by a recursive linear solver that picks the optimal algorithm for the given problem. For common computer vision problems, our system yields a speedup of 3-5 compared to other optimization frameworks. The BLAS performance is benchmarked against the MKL library. We achieve a significant speedup in block-SPMV and block-SPMM. This work is implemented and released open-source as a header-only extension to the C+ + math library Eigen.

关键词： CCS Concepts center dot computing methodologies -> symbolic and algebraic algorithms Linear algebra algorithms Optimization algorithms

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