methods for estimating the diagonal of matrix functions
play

Methods for estimating the diagonal of matrix functions Jesse - PowerPoint PPT Presentation

Methods for estimating the diagonal of matrix functions Methods for estimating the diagonal of matrix functions Jesse Laeuchli Andreas Stathopoulos CSC 2016 1 / 24 The Problem Methods for estimating the diagonal of matrix functions


  1. Methods for estimating the diagonal of matrix functions Methods for estimating the diagonal of matrix functions Jesse Laeuchli Andreas Stathopoulos CSC 2016 1 / 24

  2. The Problem Methods for estimating the diagonal of matrix functions Given a large matrix A , and a function f , find diag ( f ( A )) ,or trace ( f ( A )) = � n i = 1 f ( A ) ii = � n i = 1 f ( λ i ) Some important examples of f – f ( A ) = A − 1 – f ( A ) = A k – f ( A ) = exp ( A ) – f ( A ) = log ( A ) 2 / 24

  3. Applications Compute Diagonals of A k /exp( A ) Methods for estimating the diagonal of matrix functions Count Triangles/Polygons–Higher distance paths, higher powers of A Network Centrality 3 / 24

  4. Applications Methods for Compute Diagonals of A − 1 estimating the diagonal of matrix functions 16 Observation LSQ 14 y = − 0.0003*x 2 + 0.16*x + 5 12 10 8 6 4 2 0 −20 −10 0 10 20 30 40 50 60 Statistics 4 / 24

  5. Applications Compute Diagonals of A − 1 Methods for estimating the diagonal of matrix functions Uncertainty Quantification 5 / 24

  6. Exact Methods Methods for estimating the diagonal of matrix functions What if we compute it exactly? LU Decomposition Eigendecomposition Recursive Factorizations Takahashi’s Equations All too slow for large matrices 6 / 24

  7. Statistical Trace Estimator Methods for estimating the diagonal of matrix functions Exact methods infeasible, so we resort to statistical approaches � i = m i = 0 z T i f ( A ) z i trace ( f ( A )) = E [ z T f ( A ) z ] ≈ m m m � � diag ( f ( A )) = E [ z ⊙ f ( A ) z ] ≈ ( z i ⊙ f ( A ) z i ) ⊘ ( z i ⊙ z i ) i = 1 i = 1 � a � � c � � a ∗ c � � a � � c � � a / c � ⊙ = , ⊘ = b d b ∗ d b d b / d 7 / 24

  8. How to pick z? Random Methods for estimating the Random Methods diagonal of matrix – Gaussian { z = from Gaussian Distribution } functions – Hutchinson { z = 1 , − 1 probability 1 / 2 } – Canoncial basis e i with random i – Mixing of diagonals DFT n e i ,Hadamard n e i with random i Estimator Variance of the Sample 2 � A � 2 Gaussian F 2( � A � 2 F − � n i =1 A 2 Hutchinson’s ii ) n � n i =1 A 2 ii − trace 2 ( A ) Unit Vector 8 / 24

  9. How to pick z? Deterministic Methods for estimating the diagonal of Deterministic matrix functions – Hadamard n e i with i = 1 : n 0 0 20 20 40 40 60 60 80 80 100 100 120 120 0 20 40 60 80 100 120 0 20 40 60 80 100 120 nz = 1024 nz = 512 � 1 � � H 2 k − 1 � 1 H 2 k − 1 � � H 1 = 1 H 2 = H 2 k = = H 2 ⊗ H 2 k − 1 1 − 1 H 2 k − 1 − H 2 k − 1 9 / 24

  10. Probing Methods for Color the associated graph of A , reorder nodes with the estimating the diagonal of same color to be adjacent matrix functions Can then recover the diagonal of an m-colorable matrix � 1 , if i ∈ C m with exactly m vectors x m = i 0 , otherwise . If we color graph of f ( A ), then we can recover diag ( f ( A )) 1 0 0 0 ������������������� ������������������� ������������������� ������������������� 1 0 0 0 ������������������� ������������������� ������������������� ������������������� 1 0 0 0 ������������������� ������������������� 1 0 0 0 ������������������� ������������������� ������������������� ������������������� 0 1 0 0 �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� 0 1 0 0 �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� 0 0 1 0 �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� 0 0 1 0 �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� �������������������� �������������������� 0 0 1 0 ������������������� ������������������� �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� 0 0 1 0 �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� 0 0 1 0 �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� �������������������� �������������������� 0 0 1 0 ������������������� ������������������� �������������������� �������������������� ������������������� ������������������� 0 0 0 1 �������������������� �������������������� �������������������� �������������������� 0 0 0 1 �������������������� �������������������� 0 0 0 1 �������������������� �������������������� �������������������� �������������������� �������������������� �������������������� 10 / 24

  11. Probing f ( A ) Methods for estimating the diagonal of matrix functions Computing f ( A ) is hard. If we had it, we would be done f ( A ) is dense. It takes too many colors to probe Look at structure of polynomial p k ( A ) approximating f ( A ) 11 / 24

  12. Problems With Probing-What We Address Methods for Even lower order A k expensive to compute and store estimating the diagonal of matrix functions 6 10x 10 Powers of L 8 6 NNZ 4 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Powers of L 12 / 24

  13. Problems With Probing-What We Address Methods for estimating the diagonal of matrix functions Probing vectors for A k not guaranteed to be a subset of vectors for A k +1 13 / 24

  14. Hierarchical Coloring Methods for What is Hierarchical Coloring? estimating the diagonal of – Colors must be nested matrix functions – Colors split into the same number of new colors – Ensures reusability of probing vectors 14 / 24

  15. Hierarchical Coloring via Multilevel How to color a arbitrary graph? Use multi-level strategy. Methods for estimating the diagonal of Problems if merging is done naively. matrix functions 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 0 4 1 5 2 6 3 7 0 4 1 5 2 6 3 7 Same color neighbor at distance−8 Two green nodes still at distance−2 after 3 levels 15 / 24

  16. Hierarchical Coloring via Multilevel Methods for estimating the Our strategy, merge distance 1 nodes, and distance 2 diagonal of matrix neighbourhoods functions N−1 N−1 N−2 N−2 16 / 24

  17. Hierarchical Coloring via Multilevel Methods for estimating the diagonal of Example Graph. One level of merging matrix functions 17 / 24

Download Presentation
Download Policy: The content available on the website is offered to you 'AS IS' for your personal information and use only. It cannot be commercialized, licensed, or distributed on other websites without prior consent from the author. To download a presentation, simply click this link. If you encounter any difficulties during the download process, it's possible that the publisher has removed the file from their server.

Recommend


More recommend