基于GPGPU的大整數矩陣行列式快速準確計算方法
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矩陣行列式的準確計算是一個非常基礎的數學操作,但是在很多科學和工程問題中卻較為關鍵。例如,在符號計算與計算機代數中,結式都會涉及到準確的數值行列式運算。任意一個矩陣A的行列式能夠提供許多有價值的信息。從代數角度出發,n階矩陣A的行列式的值決定了含有n個變量的n維線性方程組是否有解。從幾何角度來看,n階矩陣A的行列式代表了在n維空間下平行六面體的體積。
傳統計算數值矩陣行列式的方法多數基于串行計算,存在初等變換頻繁、計算緩慢等問題。為此,提出基于通用計算圖形處理器( GPGPU)的計算方法,以快速準確解決大整數矩陣行列式計算問題。在眾核環境下利用GPGPU和模方法并行求解整數矩陣行列式,以加速計算過程并避免浮點運算誤差,同時運用中國剩余定理得到準確計算結果。實驗結果表明,與常用Maple、NTL等計算軟件相比,該方法計算速度快,消耗內存少,可解決計算過程中內存膨脹的問題,對于高階整數矩陣行列式優勢較為明顯。
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