Abstrakt. Detta papper undersöker algoritmer som effektivt löser linjära ekvationer eller beräknar eigenvärden även när de berörda matriserna är för stora för att passa i datorns huvudminne och måste lagras på diskar. Papperet fokuserar på schemaläggning tekniker som resulterar i mestadels sekventiella data åtkomster och i data återanvändning, och på tekniker för att omvandla algoritmer som inte effektivt kan schemaläggas. Undersökningen omfattar out-of-core algoritmer för att lösa täta system av linjära ekvationer, för den direkta och iterativa lösningen av glesa system, för att beräkna eigenvärden, för snabba Fouriertransforms, och för N-kroppsberäkningar. I dokumentet diskuteras också rimliga antaganden om minnesstorlek, metoder för analys av out-of-core algoritmer och samband mellan out-of-core, cache-aware och parallella algoritmer.
Toledo REF tillhandahåller en översikt över allmänna utomkärniga algoritmer för att lösa linjära system.
A Survey of Out-of-Core Algorithms in Numerical Linear Algebra
{'venue': 'DIMACS SERIES IN DISCRETE MATHEMATICS AND THEORETICAL COMPUTER SCIENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}