研究论文

塔斯帕克：绘制、列子集选择、回归和利用分数的并行算法和数据结构

作者:

亚历克桑德罗斯索布奇克和

Efstratios公司伽罗珀罗作者信息和声明

ACM数学软件汇刊,体积48,问题4

条款编号：44，页数1-27

https://doi.org/10.1145/3555370

出版:2022年12月19日出版历史

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摘要

我们为数值线性代数中的三种基本运算提供了并行算法和数据结构：（i）高斯和CountSketch随机投影及其组合，（ii）Gram矩阵的计算，以及（iii）两个矩阵乘积的平方行范数的计算，特别关注“身高与瘦”矩阵，在许多应用中都会出现。我们详细分析了普遍存在的CountSketch变换及其与高斯随机投影的结合，考虑到内存需求、计算复杂性和工作负载平衡。我们还演示了如何将这些结果应用于列子集选择、最小二乘回归和杠杆得分计算。这些工具已在塔斯帕克是一个公开可用的Python包，其核心是用C++编写的，并与OpenMP并行，与SciPy和NumPy的标准矩阵数据结构兼容。大量的数值实验表明，对于高瘦矩阵，所提出的算法具有良好的伸缩性，显著优于现有的库。

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索引术语

塔斯帕克：绘制、列子集选择、回归和利用分数的并行算法和数据结构

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发布于

数学软件上的封面图像ACM事务

ACM数学软件汇刊第48卷第4期

2022年12月

339页

国际标准编号：0098-3500

EISSN公司：1557-7295

内政部：10.1145/3572845

编辑：
白昭君
美国加州大学戴维斯分校
,
沃尔夫冈·班格尔
美国科罗拉多州立大学

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出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版：2022年12月19日

在线AM：2022年8月8日

认可的：2022年7月21日

修订过的：2022年2月28日

收到：2021年7月5日

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