| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-07-20 |
| タイトル |
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タイトル |
大規模行列の特異値分解へのOQDS法の適用 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Application of the Orthogonal QD algorithm with Shift to Singular Value Decomposition for Large Matrices |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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京都大学 |
| 著者所属 |
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KIOXIA |
| 著者所属 |
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KIOXIA |
| 著者所属 |
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KIOXIA |
| 著者所属 |
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奈良女子大学 |
| 著者所属 |
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福井大学 |
| 著者所属 |
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京都大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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KIOXIA Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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KIOXIA Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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KIOXIA Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Women's University |
| 著者所属(英) |
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en |
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University of Fukui |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyoto University |
| 著者名 |
田中, 博基
木村, 泰己
松縄, 哲明
三本木, 省次
髙田, 雅美
木村, 欣司
中村, 佳正
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
半導体製造において，リソグラフィシミュレーションモデルが重要である．このモデルを構築する際，大規模密行列の部分特異値分解が必要となる．部分特異値分解のための方法として，AIRLB（augmented implicitly restarted Lanczos bidiagonalization）アルゴリズムがある．本稿では，大規模密行列の部分特異値分解のために，AIRLB アルゴリズムの改良を行う．改良法では，計算途中で必要となる小さな行列の特異値分解のために，QR アルゴリズムではなく，OQDS（orthogonal-qd-with-shift）アルゴリズムを適用する．これにより，高精度な特異値を持つ特異値分解が行われる．数値実験の結果，既存の QR アルゴリズムを用いる AIRLB アルゴリズムと比較して，提案した改良が有効に機能していることが確認できる．精密な議論を行うため, 大規模疎行列と大規模密行列の両方を実験の対象としている． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）
巻 2020-MPS-129,
号 3,
p. 1-4,
発行日 2020-07-20
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MPS20129003.pdf (743.3 kB)
