Multi-dimensional Sparse Matrix Storage J. Dvorský, M. Krátký, Katedra informatiky, VŠB – Technická univerzita.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
VIZUALIZACE V MATLABU Štěpánka Velebová
Advertisements

Paralelní výpočet SVD s aplikacemi pro vyhledávání informací
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
MARKOVSKÉ ŘETĚZCE.
Počítače a programování 1 Přednáška 13 Jiří Šebesta.
Práce s vektory a maticemi
MATLAB LEKCE 7.
 Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele, která odhaluje uspořádání, vztahy, tendence a trendy  Existuje celá.
Visual Basic POLE. 2 POLE Pole - je řada prvků označených indexem Například: řada čísel, které spolu nějak souvisejí řada známek jednoho studenta řada.
DATOVÝ TYP POLE.
Algoritmy I Cvičení č. 5.
Architektury a techniky DS Tvorba efektivních příkazů I Přednáška č. 3 RNDr. David Žák, Ph.D. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Téma 11, plošné konstrukce, desky
ZÁKLADY EKONOMETRIE 2. cvičení KLRM
Univerzální B-stromy (UB-Stromy)
Modelování v Matlabu procvičení katedra elektrotechniky a automatizace
C) Fuzzy logika Mlhavý úvod do Fuzzy logiky Fuzzy [fazi] = mlhavý, nejasný, neostrý, rozplizlý… 1965 – Lofti Asker Zadeh Iránský elektrotechnik, působící.
Aplikace metrických indexovacích metod na data získaná hmotnostní spektrometrií Jiří Novák
( část 2 – vektory,matice)
Lineární algebra.
DOK.
VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ I.
Rozšíření dotazu a vývoj tématu v IR Jiří Dvorský Jan Martinovič Václav Snášel.
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
Diagnostika počítačů DGP_10 Prof. Ing. Karel Vlček, CSc. Katedra Informatiky, FEI, VŠB - TUO.
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
Vyhledávání v multimediálních databázích Tomáš Skopal KSI MFF UK
Časová složitost algoritmů, řazení a vyhledávání
Definice, druhy, chyby, abstrakce
Časová složitost algoritmů
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
IGrid index Roman Krejčík. Obsah Motivace Prokletí dimenze Míry podobnosti IGrid, IGrid+ Experimentální porovnání.
Téma 7, ODM, prostorové a příčně zatížené prutové konstrukce
Formální modely výpočtu Tomáš Vaníček Katedra inženýrské informatiky Stavební fakulta ČVUT Thákurova 7, Praha 6 Dejvice, b407
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/
Srovnání Petriho sítí a HDA David Ježek. Vícedimensionální automaty Klasické automaty –nemají metodu jak vyjádřit „pravou“ souběžnost událostí A, B 0.
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
Definice fraktální (vnitřní) dimenze a její aplikace v databázích
Vektorové prostory.
DOK. NĚCO K IMPLEMENTACI … Dokumentografické informační systémy IRS musí parcovat s velmi rozsáhlými ale velmi řídkými maticemi.
Přístup do IS z mobilních zařízení Tomáš Tureček Katedra Informatiky FEI VŠB-TU Ostrava.
Pokročilé architektury počítačů (PAP_06.ppt) Karel Vlček, katedra Informatiky, FEI VŠB Technická Univerzita Ostrava.
DOK. FUZZY MNOŽINY ETC. Klasické množiny Klasická množina – Výběr prvků z nějakého univerza Podle nějakého pravidla – Každý prvek obsahuje nejvýše jednou.
Vyhledávání v multimediálních databázích Tomáš Skopal KSI MFF UK 4. Mapování a redukce dimenze 1. část – úvod + mapování vektorových sad.
POŽÁRNÍ ODOLNOST PŘEKLADU VYLEHČENÉHO DUTINOU
VY_32_INOVACE_22-01 Posloupnosti.
OSNOVA: a) Ukazatel b) Pole a ukazatel c) Pole ukazatelů d) Příklady Jiří Šebesta Ústav radioelektroniky, FEKT VUT v Brně Počítače a programování 1 pro.
Grafické řešení Jediné optimální řešení. Zadání příkladu z = 70x x 2 → MAX omezení:  x 1 + 2x 2 ≤ 360  x 1 + x 2 ≤ 250  x i ≥ 0, i= 1, 2.
Vícerozměrný přístup pro indexování XML dat
Prostorové datové struktury
Pokročilé architektury počítačů (PAP_16.ppt) Karel Vlček, katedra Informatiky, FEI VŠB Technická Univerzita Ostrava.
Fakulta stavební VŠB-TU Ostrava Miroslav Mynarz, Jiří Brožovský
Modelování součinnosti ocelové obloukové výztuže s horninovým masivem
Pokročilé architektury počítačů (PAP_11.ppt) Karel Vlček, katedra Informatiky, FEI VŠB Technická Univerzita Ostrava.
Modelování předpětí na stropní deskovou konstrukci
Metrické indexování vektorových modelů v oblasti Information Retrieval
Název školyStřední odborná škola a Gymnázium Staré Město Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ AutorMgr. Soňa Patočková Název šablonyIII/2.
Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová.
Perzistence XML dat Kamil Toman
Než začneme programovat Co lze v MALATBu dělat, aniž musíme napsat program. © Leonard Walletzký, ESF MU, 2000.
Téma 6 ODM, příhradové konstrukce
Explorační analýza kvantitativní proměnné (MS Excel) Martina Litschmannová.
Matice Přednáška č.4. Definice: Soubor prvků nazýváme maticí typu i-tý řádek j-tý sloupec prvky matice.
Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze
Geografické informační systémy
Geometrický formát fotografie
Výpočetní složitost algoritmů
Linková úroveň (druhá část)
Dynamické systémy Topologická klasifikace
Transkript prezentace:

Multi-dimensional Sparse Matrix Storage J. Dvorský, M. Krátký, Katedra informatiky, VŠB – Technická univerzita Ostrava

Obsah Úvod Klasické přístupy Kvadrantový strom, konečný automat Multidimenzionální přístup Experimenty

Úvod Maticový charakter výpočtů Metoda konečných prvků DIS – vektorový model Shlukování HW podpora (vektorové procesory, SSE3 instrukce) Husté vs. řídké matice

Řídká matice Řídká matice A o rozměrech n x m Ukládají se nenulové hodnoty Compressed Row Storage (CRS) Compressed Column Storage (CCS)

Compressed Row Storage Matice je uložena po řádcích Tři pole: val – prvky matice col ind – indexy sloupců v řádku row ptr – indexy řádků (první nenulový prvek)

Compressed Column Storage Matice je uložena po sloupcích Tři pole: val – prvky matice row ind – indexy řádků ve sloupci col ptr – indexy sloupců (první nenulový prvek)

Ukázková matice

Compressed Row Storage

Compressed Column Storage

Vlastnosti CRS a CCS formátů Pam. složitost: 2n z +n+1 Obecný formát, všechny operace Různá složitost CRS: řádkový vektor O(1) sloupcový O(n log 2 Δ), Δ počet nenul. prvků v řádku CCS – opačná situace

Cíl naší práce Náhodný přístup k prvkům matice Efektivní výběr podmatice Perzistence matice

Kvadrantové stromy Culik & Valenta: Komprese černobílých obrázků pomocí konečných automatů Matice – nulové/nenulové prvky Rekurzivní dělení na kvadranty Adresa kvadrantu – slovo nad abecedou Σ={0, 1, 2, 3}

Kvadranty - příklad Adresa černého čtverce: 3203

Kvadrantové stromy Matici A vnoříme do čtverce 2 N x 2 N Nenulové prvky definují jazyk L A  Σ N Matice A definuje funkci L A  R Náhodný přístup k prvkům Časová složitost O(log 2 N) Omezená perzistence

Příklad

Multidimenzionální přístup Matice je chápána jako množina bodů ve 2D prostoru Prvek matice je indexován svým řádkem a sloupcem Vlastní hodnota není indexována Využití (B)UB-stromů

Multidimenzionální přístup Založeno na rozsahových dotazech Obecná podmatice A i1,j1,i2,j2 – rozsahový dotaz (i1, j1) : (i2, j2) Sloupcový vektor – (1, i) : (n, i) Řádkový vektor – (j, 1) : (j, m) Úzké rozsahové dotazy

(B)UB-strom, R-stromUB-Strom Z-adresaB-Strom

(B)UB-strom Z-křivka mapuje multidim. prostor na jednorozměrný Z-adresa Z-region – úsek na Z-křivce Z-regiony uloženy do B-stromu

(B)UB-strom

Experimentální výsledky Matice o rozměrech 10 7 x x 10 6 nenulových prvků BUB-strom 80 MB index

Experimentální výsledky Náhodný výběr řádků a sloupců

Závěr Nový způsob uložení řídké matice Perzistence Náhodný přístup k prvkům resp. podmaticím Test na reálných datech, výpočty

Děkuji za pozornost