Аннотация:
Матричное умножение является одной из самых фундаментальных операций в современных вычислениях. До 1969 г. общим убеждением было, что кубический во времени классический алгоритм является оптимальным, хотя специалисты уже знали, что это не так. В 1969 г. Ф. Штрассен понизил значение 3 в показателе временно́й сложности кубического алгоритма до 2.807, и после этого все ожидали, что очень скоро это значение понизится до своей нижней границы 2. Однако дальнейший прогресс оказался весьма затруднительным. Почти 10 лет дело не сдвигалось с мертвой точки, но затем сочетание удивительных техник, абсолютно не связанных с идеями Штрассена и гораздо более продвинутых, позволило уменьшить показатель в 1978–1981 гг. и в 1986 г. до 2.376. В 2017 г. он все еще превышает 2.373, но главная проблема — это проклятие рекурсии: уменьшение показателя ниже 2.7733 требует много рекурсивных шагов, и на каждом из них размер задачи возрастает квадратично. В итоге все алгоритмы, сложность которых соответствовала таким показателям, превосходили классический алгоритм только на входных данных огромных размеров, далеко выходящих за рамки любого потенциального интереса для пользователя.
Мы приводим обзор продолжительной истории развития быстрого матричного умножения, сосредоточив свое внимание на оставшихся незамеченными реально применимых алгоритмах матричного умножения. Обсуждается их структура, используемые техники, тонкости реализации, влияние их изучения на современную теорию и практику алгебраических вычислений и перспективы для быстрого матричного умножения.
Библиография: 162 названия.
Работа выполнена при поддержке фонда National Science Foundation (гранты CCF-1116736, CCF-1563942) и Professional Staff Congress, The City University of New York (грант 68862-00 46).
Образец цитирования:
В. Я. Пан, “Быстрое умножение матриц и смежные вопросы алгебры”, Матем. сб., 208:11 (2017), 90–138; V. Ya. Pan, “Fast matrix multiplication and its algebraic neighbourhood”, Sb. Math., 208:11 (2017), 1661–1704
\RBibitem{Pan17}
\by В.~Я.~Пан
\paper Быстрое умножение матриц и смежные вопросы алгебры
\jour Матем. сб.
\yr 2017
\vol 208
\issue 11
\pages 90--138
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/sm8833}
\crossref{https://doi.org/10.4213/sm8833}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3598767}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1476.68006}
\adsnasa{https://adsabs.harvard.edu/cgi-bin/bib_query?2017SbMat.208.1661P}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=30512346}
\transl
\by V.~Ya.~Pan
\paper Fast matrix multiplication and its algebraic neighbourhood
\jour Sb. Math.
\yr 2017
\vol 208
\issue 11
\pages 1661--1704
\crossref{https://doi.org/10.1070/SM8833}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000423477000006}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85049188124}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/sm8833
https://doi.org/10.4213/sm8833
https://www.mathnet.ru/rus/sm/v208/i11/p90
Эта публикация цитируется в следующих 6 статьяx:
Kein Yukiyoshi, Taku Mikuriya, Hyeon Seok Rou, Giuseppe Thadeu Freitas de Abreu, Naoki Ishikawa, “Quantum Speedup of the Dispersion and Codebook Design Problems”, IEEE Trans. Quantum Eng., 5 (2024), 1
Victor Y. Pan, Soo Go, Qi Luan, Liang Zhao, “A New Fast Root-finder for Black Box Polynomials”, Theoretical Computer Science, 2024, 115022
A. V. Seliverstov, “Heuristic algorithms for recognition of some cubic hypersurfaces”, Program. Comput. Softw., 47:1 (2021), 50–55
А. В. Селиверстов, “Симметричные матрицы, элементами которых служат линейные функции”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 60:1 (2020), 109–115; A. V. Seliverstov, “Symmetric matrices whose entries are linear functions”, Comput. Math. Math. Phys., 60:1 (2020), 102–108
Z. Chen, Yu. Zhou, Y. Xiang, “Towards efficiently searching triple product property triples: Deterministic and randomized algorithms”, Appl. Soft. Comput., 75 (2019), 349–357
Christian Ikenmeyer, Vladimir Lysikov, “Strassen’s $$2 \times 2$$ matrix multiplication algorithm: a conceptual perspective”, Ann Univ Ferrara, 65:2 (2019), 241