Algoritmo de Schönhage-Strassen

El Algoritmo de Schonhage-Strassen es un algoritmo que consiste en la multiplicación de matrices. Es asintóticamente más rápido que el algoritmo de multiplicación de matrices estándar, pero más lento que el algoritmo más rápido conocido, y es útil en la práctica para matrices grandes.

El Algoritmo de Schonhage-Strassen fue el primer algoritmo en bajar en tiempo de ejecución de ε=1 , este fue descubierto en 1969 , por Volker Strassen de aquí el nombre del algoritmo. Este algoritmo logró alcanzar ε=0,808 en su tiempo de ejecución .

Desde ese momento muchos matemáticos han intentado hacer a este algoritmo más rápido para su mejora a nivel matemático y para ganar fama . Un gran salto fue obtenido en 1981 por Schönhage que logró ε=0,548 ,; Desde entonces la evolución de este es debida principalmente a Schönhage y a Strassen , ya que con sus investigaciones durante muchos años fueron reduciendo este tiempo y dando un gran paso para las matemáticas.

El método clásico requiere n²(2n-1) operaciones aritméticas para multiplicar dos matrices (n x n). Strassen (1969) publicó un método que solo requería $4.7n^{2.81}$ operaciones. Se ha realizado mucho trabajo para intentar reducir el exponente 2,81, actualmente el mejor tiempo conocido es $O(n^{2.3737})$ operaciones (Virginia Vassilovska Williams). Hay todavía un largo camino por recorrer, pues la mejor cota inferior conocida es $2n^{2}-1$ .

En lo que es la multiplicación es una de las operaciones que debemos repetir varias veces en enteros grandes, por lo que no está de más comprobar que la multiplicación por el método estándar de dos enteros binarios de longitudes k y precisa un máximo k' suma de un bit(Operaciones bit), por lo tanto el producto de dos números enteros con a lo sumo r cifras decimales requiere a lo más log² r operaciones. Es decir, es de orden O(log² r) y por lo tanto es una operación eficiente. Actualmente hay algoritmos de multiplicación más rápidos, el más conocido es el método de Karatsuba (cuya descripción es completamente accesible) que permite multiplicar dos enteros de longitud binaria menor o igual que k en O(k¹·59) operaciones bit. El método más rápido se debe a Schonhage y Strassen y su complejidad temporal es O(k log log log k).

Utilizando el algoritmo de Strassen definimos las siguientes matrices:

M1=(A1,2 - A2,2).(B2,1 + B2,2)

M2=(A1,1 + A2,2).(B1,1 + B2,2)

M3=(A1,1 - A2,1).(B1,1 + B2,1)

M4=(A1,1 + A1,2).B2,2

M5=A1,1 .(B1,2 -B2,2)

M6=A2,2.(B2,1 - B1,1)

M7=(A2,1 + A2,2).B1,1

Ya que todos estos procesos son de una complejidad alta , habría que realizarlos en un computador. Por lo tanto habría que hacerlo con un lenguaje de programación como puede ser C, Java, Python... En este caso nos centramos en C++ por lo que el algoritmo es el siguiente:

void strassen ( vector < vector < int > > Y Un ,

             vector <  vector < int >  >  y B ,  
             vector <  vector < int >  >  y C ,  sin firmar int tam );

unsigned int nextPowerOfTwo ( int n ); void strassenR ( vector < vector < int > > Y Un ,

             vector <  vector < int >  >  y B ,  
             vector <  vector < int >  >  y C ,  
             int  tam );

void suma ( vectorial < vector < int > > Y Un ,

        vector <  vector < int >  >  y B ,  
        vector <  vector < int >  >  y C ,  int  tam );

vacío de resta ( vector < vector < int > > Y Un ,

             vector <  vector < int >  >  y B ,  
             vector <  vector < int >  >  y C ,  int  tam );

void printMatrix ( vector < vector < int > > matriz , int n ); vacío de lectura ( cadena de nombre de archivo , vector < vector < int > > Y Un , vector < vector < int > > y B );

void ikjalgorithm ( vector < vector < int > > A ,

                                  vector <  vector < int >  >  B , 
                                  vector <  vector < int >  >  y C ,  int  n )  { 
   a  ( int  i  =  0 ;  i  <  n ;  i ++ )  { 
       a  ( int  k  =  0 ;  k  <  n ;  k ++ )  { 
           a  ( int  j  =  0 ;  j  <  n ;  j ++ )  { 
               C [ i ] [ j ]  + =  a [ i ] [ k ]  *  B [ k ] [ j ]; 
           } 
       } 
   }

}

void strassenR ( vector < vector < int > > Y Un ,

             vector <  vector < int >  >  y B ,  
             vector <  vector < int >  >  y C ,  int  tam )  { 
   si  ( tam  <=  leafsize )  { 
       ikjalgorithm ( A ,  B ,  C ,  tam ); 
       volver ; 
   }

   // Otros casos se tratan aquí: 
   otra cosa  { 
       int  newTam  =  TAM / 2 ; 
       vector < int >  interior  ( newTam ); 
       vector <  vector < int >  >  
           A11 ( newTam , interior ),  A12 ( newTam , interior ),  A21 ( newTam , interior ),  A22 ( newTam , interior ), 
           B11 ( newTam , interior ),  B12 ( newTam , interior ),  b21 ( newTam , interior ),  B22 ( newTam , interior ), 
             C11 ( newTam , interior ),  C12 ( newTam , interior ),  C21 ( newTam , interior ),  C22 ( newTam , interior ), 
           P1 ( newTam , interior ),  P2 ( newTam , interior ),  p3 ( newTam , interior ),  p4 ( newTam , interior ),  
           p5 ( newTam , interior ),  P6 ( newTam , interior ),  p7 ( newTam , interior ), 
           aResult ( newTam , interior ),  bResult ( newTam , interior );

       int  i ,  j ;

       // dividiendo las matrices en 4 submatrices: 
       para  ( i  =  0 ;  i  <  newTam ;  i ++ )  { 
           a  ( j  =  0 ;  j  <  newTam ;  j ++ )  { 
               a11 [ i ] [ j ]  =  A [ i ] [ j ]; 
               A12 [ i ] [ j ]  =  A [ i ] [ j  +  newTam ]; 
               a21 [ i ] [ j ]  =  A [ i  +  newTam ] [ j ]; 
               a22 [ i ] [ j ]  =  A [ i  +  newTam ] [ j  +  newTam ];

               b11 [ i ] [ j ]  =  B [ i ] [ j ]; 
               b12 [ i ] [ j ]  =  B [ i ] [ j  +  newTam ]; 
               b21 [ i ] [ j ]  =  B [ i  +  newTam ] [ j ]; 
               b22 [ i ] [ j ]  =  B [ i  +  newTam ] [ j  +  newTam ]; 
           } 
       }

       // Cálculo de P1 a P7:

       suma ( a11 ,  a22 ,  aResult ,  newTam );  // A11 + a22 
       suma ( b11 ,  b22 ,  bResult ,  newTam );  // B11 + B22 
       strassenR ( aResult ,  bResult ,  p1 ,  newTam );  // P1 = (a11 + a22) * (B11 + B22)

       suma ( a21 ,  a22 ,  aResult ,  newTam );  // A21 + a22 
       strassenR ( aResult ,  b11 ,  p2 ,  newTam );  // P2 = (a21 + a22) * (b11)

       restar ( b12 ,  b22 ,  bResult ,  newTam );  // B12 - B22 
       strassenR ( A11 ,  bResult ,  p3 ,  newTam );  // P3 = (a11) * (b12 - b22)

       restar ( b21 ,  b11 ,  bResult ,  newTam );  // B21 - b11 
       strassenR ( a22 ,  bResult ,  p4 ,  newTam );  // P4 = (a22) * (b21 - b11)

       suma ( a11 ,  a12 ,  aResult ,  newTam );  // A11 + a12 
       strassenR ( aResult ,  B22 ,  p5 ,  newTam );  // P5 = (a11 + a12) * (b22)

       restar ( a21 ,  a11 ,  aResult ,  newTam );  // A21 - a11 
       suma ( b11 ,  b12 ,  bResult ,  newTam );  // + B11 b12 
       strassenR ( aResult ,  bResult ,  P6 ,  newTam );  // P6 = (A21-A11) * (B11 + B12)

       restar ( a12 ,  a22 ,  aResult ,  newTam );  // A12 - a22 
       suma ( b21 ,  b22 ,  bResult ,  newTam );  // B21 + B22 
       strassenR ( aResult ,  bResult ,  p7 ,  newTam );  // P7 = (A12-A22) * (B21 + B22)

       // Cálculo de c21, c21, c11 c22 e:

       sum ( p3 ,  p5 ,  c12 ,  newTam );  // C12 = p3 + p5 
       suma ( p2 ,  p4 ,  c21 ,  newTam );  // C21 = p2 + p4

       sum ( P1 ,  P4 ,  aResult ,  newTam );  // P1 + p4 
       suma ( aResult ,  p7 ,  bResult ,  newTam );  // P1 + P4 + p7 
       restar ( bResult ,  p5 ,  c11 ,  newTam );  // C11 = P1 + P4 - P5 + p7

       sum ( p1 ,  p3 ,  aResult ,  newTam );  // P1 + p3 
       suma ( aResult ,  P6 ,  bResult ,  newTam );  // P1 + p3 + P6 
       restar ( bResult ,  p2 ,  c22 ,  newTam );  // C22 = p1 + p3 - p2 + p6

       // La agrupación de los resultados obtenidos en una sola matriz: 
       para  ( i  =  0 ;  i  <  newTam  ;  i ++ )  { 
           a  ( j  =  0  ;  j  <  newTam  ;  j ++ )  { 
               C [ i ] [ j ]  =  c11 [ i ] [ j ]; 
               C [ i ] [ j  +  newTam ]  =  c12 [ i ] [ j ]; 
               C [ i  +  newTam ] [ j ]  =  c21 [ i ] [ j ]; 
               C [ i  +  newTam ] [ j  +  newTam ]  =  c22 [ i ] [ j ]; 
           } 
       } 
   }

}

unsigned int nextPowerOfTwo ( int n ) {

   retorno  pow ( 2 ,  int ( ceil ( log2 ( n ))));

}

void strassen ( vector < vector < int > > Y Un ,

             vector <  vector < int >  >  y B ,  
             vector <  vector < int >  >  y C ,  sin firmar int n )  { 
   // unsigned int n = tam; 
   unsigned  int  m  =  nextPowerOfTwo ( n ); 
   vector < int >  interior ( m ); 
   vector <  vector < int >  >  APrep ( m ,  interior ),  BPrep ( m ,  interior ),  CPrep ( m ,  interior );

   para ( sin firmar int i = 0 ;  i < n ;  i ++ )  { 
       a  ( unsigned  int  j = 0 ;  j < n ;  j ++ )  { 
           APrep [ i ] [ j ]  =  A [ i ] [ j ]; 
           BPrep [ i ] [ j ]  =  B [ i ] [ j ]; 
       } 
   }

   strassenR ( APrep ,  BPrep ,  CPrep ,  m ); 
   para ( sin firmar int i = 0 ;  i < n ;  i ++ )  { 
       a  ( unsigned  int  j = 0 ;  j < n ;  j ++ )  { 
           C [ i ] [ j ]  =  CPrep [ i ] [ j ]; 
       } 
   }

}

void suma ( vectorial < vector < int > > Y Un ,

        vector <  vector < int >  >  y B ,  
        vector <  vector < int >  >  y C ,  int  tam )  { 
   int  i ,  j ;

   para  ( i  =  0 ;  i  <  tam ;  i ++ )  { 
       a  ( j  =  0 ;  j  <  tam ;  j ++ )  { 
           C [ i ] [ j ]  =  A [ i ] [ j ]  +  B [ i ] [ j ]; 
       } 
   }

}

vacío de resta ( vector < vector < int > > Y Un ,

             vector <  vector < int >  >  y B ,  
             vector <  vector < int >  >  y C ,  int  tam )  { 
   int  i ,  j ;

   para  ( i  =  0 ;  i  <  tam ;  i ++ )  { 
       a  ( j  =  0 ;  j  <  tam ;  j ++ )  { 
           C [ i ] [ j ]  =  A [ i ] [ j ]  -  B [ i ] [ j ]; 
       } 
   }

}

int getMatrixSize ( string nombre ) {

   string  línea ; 
   ifstream  archivoentrada ; 
   archivoentrada . abierta  ( nombre de archivo . c_str ()); 
   getline ( archivoentrada ,  línea ); 
   volver  recuento ( line . iniciar (),  la línea . final (),  '\ t' )  +  1 ;

}

vacío de lectura ( cadena de nombre de archivo , vector < vector < int > > Y Un , vector < vector < int > > y B ) {

   string  línea ; 
   ARCHIVO *  matrixfile  =  freopen ( nombre de archivo . C_str (),  "r" ,  la entrada estándar );

   si  ( matrixfile  ==  0 )  { 
       cerr  <<  "No se pudo leer el archivo"  <<  nombre de fichero  <<  endl ; 
       volver ; 
   }

   int  i  =  0 ,  j ,  una ; 
   mientras que  ( getline ( cin ,  línea )  &&  ! line . vacía ())  { 
       istringstream  ISS ( línea ); 
       j  =  0 ; 
       mientras que  ( ISS  >>  una )  { 
           A [ i ] [ j ]  =  una ; 
           j ++ ; 
       } 
       I ++ ; 
   }

   i  =  0 ; 
   mientras que  ( getline ( cin ,  línea ))  { 
       istringstream  ISS ( línea ); 
       j  =  0 ; 
       mientras que  ( ISS  >>  una )  { 
           B [ i ] [ j ]  =  una ; 
           j ++ ; 
       } 
       I ++ ; 
   }

   fclose  ( matrixfile );

}

anulará printMatrix ( vector < vector < int > > matriz , int n ) {

   a  ( int  i = 0 ;  i  <  n ;  i ++ )  { 
       a  ( int  j = 0 ;  j  <  n ;  j ++ )  { 
           si  ( j  ! =  0 )  { 
               cout  <<  " \ t " ; 
           } 
           Cout  <<  matriz [ i ] [ j ]; 
       } 
       Cout  <<  endl ; 
   }

}

int principal ( int argc , char * argv []) {

   string  nombre ; 
   si  ( argc  <  3 )  { 
       nombre de archivo  =  "2000.in" ; 
   }  Demás  { 
       nombre de archivo  =  argv [ 2 ]; 
   }

   si  ( argc  <  5 )  { 
       leafsize  =  16 ; 
   }  Demás  { 
       leafsize  =  atoi ( argv [ 4 ]); 
   }

   int  n  =  getMatrixSize ( nombre de archivo ); 
   vector < int >  interior  ( n ); 
   vector <  vector < int >  >  A ( n ,  interior ),  B ( n ,  interior ),  C ( n ,  interior ); 
   leer  ( nombre de archivo ,  A ,  B ); 
   strassen ( A ,  B ,  C ,  N ); 
   printMatrix ( C ,  n ); 
   volver  0 ;

}

Datos: Q1938391

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Bibliografía