On the Arithmetic Complexity of Strassen-Like Matrix Multiplications.
Notice bibliographique
Résumé
The Strassen algorithm for multiplying 2 × 2 matrices requires seven multiplications and 18 additions. The recursive use of this algorithm for matrices of dimension n yields a total arithmetic complexity of (7n2.81 − 6n2) for n = 2k. Winograd showed that using seven multiplications for this kind of multiplications is optimal, so any algorithm for multiplying 2 × 2 matrices with seven multiplications is therefore called a Strassen-like algorithm. Winograd also discovered an additively optimal Strassen-like algorithm with 15 additions. This algorithm is called the Winograd’s variant, whose arithmetic complexity is (6n2.81 − 5n2) for n = 2k and (3.73n2.81 − 5n2) for n = 8 · 2k, which is the best-known bound for Strassen-like multiplications. This paper proposes a method that reduces the complexity of Winograd’s variant to (5n2.81 + 0.5n2.59 + 2n2.32 − 6.5n2) for n = 2k. It is also shown that the total arithmetic complexity can be improved to (3.55n2.81 + 0.148n2.59 + 1.02n2.32 − 6.5n2) for n = 8 · 2k, which, to the best of our knowledge, improves the best-known bound for a Strassen-like matrix multiplication algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».