@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231059,
 author = {門倉, 陣之介 and 深谷, 猛 and 佐竹, 祐樹 and 岩下, 武史},
 issue = {20},
 month = {Nov},
 note = {近年，行列の QR 分解を行う数値計算アルゴリズムの一つである CholeskyQR 型アルゴリズムに関する進展があり，縦長行列の QR 分解における有効性が報告されている．これに対して，先行研究で，一般的なマルチコア CPU（共有メモリ）環境において，行列が非縦長の場合には，HouseholderQR などの他の手法と比べて，CholeskyQR 型アルゴリズムが不利になる，ということを実験で示すとともに，CholeskyQR 型アルゴリズムと BCGS2（Block Classical Gram-Schmidt with Reorthogonalization）を組み合わせる手法を提案し，その有効性を確認した．本研究では，分散並列環境における非縦長行列に関して，1 次元ブロック分散を用いて，先行研究で提案した手法の分散並列化を行い，2 種類のスーパーコンピュータ上で，その性能を評価した．性能評価の結果，ある範囲のサイズを持つ行列に対して，CholeskyQR 型アルゴリズム単体よりも BCGS2 と組み合わせた手法の方が実際に高速となることが確認できた．},
 title = {分散並列環境におけるCholeskyQRとBCGS2を用いた非縦長行列のQR分解},
 year = {2023}
}