Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
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
3.6k
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
2.4k
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
5.6k
ミニバッチサイズと学習率の関係 /small-batch-learning
miyakawataku
0
2.3k
機械学習プロジェクトの進め方 /howtoproceedwithmlproject
miyakawataku
0
380
グラフアルゴリズムその2: 単一始点最短路問題 /graphShortestPaths
miyakawataku
0
200
Viterbiのアルゴリズム /viterbi-algorithm
miyakawataku
0
330
Other Decks in Programming
See All in Programming
Docコメントで始める簡単ガードレール
keisukeikeda
1
130
S3ストレージクラスの「見える」「ある」「使える」は全部違う ─ 体験から見た、仕様の深淵を覗く
ya_ma23
0
790
Symfony + NelmioApiDocBundle を使った スキーマ駆動開発 / Schema Driven Development with NelmioApiDocBundle
okashoi
0
190
AI 開発合宿を通して得た学び
niftycorp
PRO
0
150
AI時代のシステム設計:ドメインモデルで変更しやすさを守る設計戦略
masuda220
PRO
6
1.1k
米国のサイバーセキュリティタイムラインと見る Goの暗号パッケージの進化
tomtwinkle
2
620
What Spring Developers Should Know About Jakarta EE
ivargrimstad
0
670
技術検証結果の整理と解析をAIに任せよう!
keisukeikeda
0
130
AI駆動開発の本音 〜Claude Code並列開発で見えたエンジニアの新しい役割〜
hisuzuya
4
520
CSC307 Lecture 15
javiergs
PRO
0
260
AI活用のコスパを最大化する方法
ochtum
0
250
GoのDB アクセスにおける 「型安全」と「柔軟性」の両立 - Bob という選択肢
tak848
0
250
Featured
See All Featured
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
270
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
2
290
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.1k
BBQ
matthewcrist
89
10k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
52k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
850
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
180
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
130
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
260
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