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奇异值分解算法在信号处理、图像处理、信息安全等领域均有重要应用.针对该算法存在的性能问题,提出了基于gamma：1驱动的数据重用模型,提高计算负载平衡性,降低数据通信量;给出基于多处理器的并行分解模型,数值试验均表明算法具有较高的并行加速比和效率.
奇异值分解算法优化
【摘 要】
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奇异值分解算法在信号处理、图像处理、信息安全等领域均有重要应用.针对该算法存在的性能问题,提出了基于gamma：1驱动的数据重用模型,提高计算负载平衡性,降低数据通信量;给
【机 构】
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北京大学信息科学与技术学院,哈尔滨工业大学计算机学院,中国科学院计算技术研究所
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2010年10期
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