Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Strassenのアルゴリズムによる行列積の計算 /strassen-algorithm
Search
Miyakawa Taku
December 27, 2017
Programming
8
3.5k
Strassenのアルゴリズムによる 行列積の計算 /strassen-algorithm
このスライドの著者は宮川拓です。
CC BY 3.0 Licenseの元に利用を許諾します。
Miyakawa Taku
December 27, 2017
Tweet
Share
More Decks by Miyakawa Taku
See All by Miyakawa Taku
入門: 末尾呼び出し最適化 /tail-call-elimination-intro
miyakawataku
2
2.5k
JVM言語の動き方・動かし方 /make-jvm-lang
miyakawataku
6
2.3k
Java SE 8から11で何が起きた?一気におさらいしてみよう! /java-se-8-to-11
miyakawataku
15
5.5k
ミニバッチサイズと学習率の関係 /small-batch-learning
miyakawataku
0
2.2k
機械学習プロジェクトの進め方 /howtoproceedwithmlproject
miyakawataku
0
370
グラフアルゴリズムその2: 単一始点最短路問題 /graphShortestPaths
miyakawataku
0
190
Viterbiのアルゴリズム /viterbi-algorithm
miyakawataku
0
310
Other Decks in Programming
See All in Programming
Findy AI+の開発、運用におけるMCP活用事例
starfish719
0
1.5k
MAP, Jigsaw, Code Golf 振り返り会 by 関東Kaggler会|Jigsaw 15th Solution
hasibirok0
0
260
Denoのセキュリティに関する仕組みの紹介 (toranoana.deno #23)
uki00a
0
100
ZOZOにおけるAI活用の現在 ~モバイルアプリ開発でのAI活用状況と事例~
zozotech
PRO
9
5.8k
ViewファーストなRailsアプリ開発のたのしさ
sugiwe
0
510
Navigating Dependency Injection with Metro
l2hyunwoo
1
160
AIエージェントの設計で注意するべきポイント6選
har1101
5
1.5k
Tinkerbellから学ぶ、Podで DHCPをリッスンする手法
tomokon
0
140
Deno Tunnel を使ってみた話
kamekyame
0
170
これならできる!個人開発のすゝめ
tinykitten
PRO
0
120
re:Invent 2025 のイケてるサービスを紹介する
maroon1st
0
140
ELYZA_Findy AI Engineering Summit登壇資料_AIコーディング時代に「ちゃんと」やること_toB LLMプロダクト開発舞台裏_20251216
elyza
2
430
Featured
See All Featured
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
400
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
34
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.4k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
21k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
87
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
0
1.9k
From π to Pie charts
rasagy
0
86
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
180
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.1k
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
290
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.2k
Transcript
Strassenのアルゴリズムによる 行列積の計算 2017-12-27 ビール&LT大会 ハッシュタグ: #jjug 宮川 拓
@miyakawa_taku JJUG幹事です SI屋で賃労働してます オレオレJVM言語Kinkを作っています https://bitbucket.org/kink/kink
尾上部屋の里山さんのファンです 自己紹介 #jjug 2/19
あらまし 本物のプログラマになりたい! ということで、 『アルゴリズムイントロダクション』 を読み進めています n次正方行列の積が、Θ(3)よりも小さい計 算量で計算できるらしい(§4.2)
びっくり! #jjug 3/19
背景 機械学習の計算は行列計算のかたまり 行列計算が速いと嬉しい #jjug 4/19
まずはふつうに計算 #jjug 5/19
三重ループ = ( ), = ( )をn次の正方行列とする =
∙ の要素は = σ=1 ∙ すなおに三重ループで実装: for i in 1~n: for j in 1~n: c[i, j] = 0 for k in 1~n: c[i, j] += a[i, k] * b[k, j] 3 回繰り返す → 計算量は() #jjug 6/19
準備: 分割統治 #jjug 7/19
分割統治 A, B, Cを縦横半分に分割すると、 = ∙ は次のように書き直せる 11 12 21
22 = 11 12 21 22 ∙ 11 12 21 22 = 11 ∙ 11 + 12 ∙ 21 11 ∙ 12 + 12 ∙ 22 21 ∙ 11 + 22 ∙ 21 21 ∙ 12 + 22 ∙ 22 #jjug 8/19
分割統治 def prod(a, b): if a.order == b.order == 1:
return matrix_1x1(a[0, 0] * b[0, 0]) a11, a12, a21, a22 = partition(a) b11, b12, b21, b22 = partition(b) c11 = prod(a11, b11) + prod(a12, b21) c12 = prod(a11, b12) + prod(a12, b22) c21 = prod(a21, b11) + prod(a22, b21) c22 = prod(a21, b12) + prod(a22, b22) return concat(c11, c12, c21, c22) 計算量はスカラ値の掛け算の回数に比例 n次行列の乗算は 2 次行列の乗算を8回再帰呼び出し #jjug 9/19
分割統治 n: 行列の次数 スカラ値の 掛け算の回数 1 1 2 8 4
64 8 512 16 4,096 2倍 8 = 23 倍 2倍 8 = 23 倍 2倍 8 = 23 倍 計算量はやっぱり() #jjug 10/19
Strassenのアルゴリズム #jjug 11/19
Strassenのアルゴリズム A, Bを分割した上で1 ~7 を次のように置く 1 = 11 (12
− 22 ) 2 = (11 + 12 )22 3 = (21 + 22 )11 4 = 22 21 − 11 5 = (11 + 22 )(11 + 22 ) 6 = 12 − 22 21 + 22 7 = 11 − 21 11 + 12 2 次行列を 計7回乗算 #jjug 12/19
Strassenのアルゴリズム ここで、次が成り立つ 11 = 11 11 + 12 21
= 5 + 4 − 2 + 6 12 = 11 12 + 12 22 = 1 + 2 21 = 21 11 + 22 21 = 3 + 4 22 = 21 12 + 22 22 = 5 + 1 − 3 − 7 Cは1 ~7 の和で表せる 2 次行列の乗算を7回再帰呼び出しすれば良い! #jjug 13/19
Strassenのアルゴリズム Strassen 計算量 n 三重ループ 計算量 1 1 1 7
2 8 49 4 64 343 8 512 2,401 16 4,096 8倍 8倍 8倍 7倍 7倍 7倍 Θ 27 = .… Θ 28 = Θ 3 < #jjug 14/19
実装&計測 #jjug 15/19
実装 https://bitbucket.org/miyakawataku/matrix- multiplication/src/default/matrix.go #jjug 16/19
計測 0.000010 0.000100 0.001000 0.010000 0.100000 1.000000 10.000000 100.000000 1,000.000000
10,000.000000 16 64 256 1,024 4,096 実行時間(秒) n (行列の次数) 三重ループ Strassen #jjug 17/19
総括 #jjug 18/19
総括 素敵なアルゴリズムは、nが小さい時には遅い。 そして大抵の場合、nは小さい。 素敵なアルゴリズムの計算量の式には、大きな 定数項が掛かっている。 nが大きくなることが分かっていない限り、素敵 にしてはならない。 ― Rob Pike
“Notes on Programming in C” #jjug 19/19