Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 10

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  sparse matrix
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
A novel asymmetric scheme for double image encryption, compression and watermarking based on QR decomposition in the Fresnel domain has been presented. The QR decomposition provides a permutation matrix as a ciphertext, and the product of orthogonal and triangular matrix as a key. The ciphertext obtained through this process is a sparse matrix that is compressed by the CSR method to give compressed encrypted data, which when combined with a host image, gives a watermarked image. Thus, a cryptosystem that involves compression and watermarking is proposed. The proposed scheme is validated for grayscale images. To check the efficacy of the proposed scheme, histograms, statistical parameters, and key sensitivity are analyzed. The scheme is also tested against various attacks. Numerical simulations are performed to validate the security of the scheme.
PL
Matematyczne metody optymalizacyjne służą jako narzędzie wykorzystywane przy podejmowaniu decyzji w działalności transportowej. Graf jest powszechnie stosowany do prezentacji problemów logistycznych. Znanym zagadnieniem w literaturze przedmiotu jest wyznaczanie najkrótszej ścieżki w grafie nie-skierowanym o nieujemnych wagach na krawędziach pomiędzy dwoma węzłami tej sieci. Odmianą tego zagadnienia jest problem znalezienia najkrótszych ścieżek pomiędzy wszystkimi parami węzłów grafu. Działanie takie w zakresie zagadnień transportowych ma na celu utworzenie pełnej macierzy odległości między wszystkimi węzłami grafu (wyznaczenie najkrótszych odległości między wszystkimi punktami na-dania i odbioru towaru). Współczesne techniki informatyczne pozwalają na przechowywanie w pamięci komputera pełnych danych zawierających informację obejmującą odległość między dwoma dowolnymi węzłami sieci i ciąg węzłów opisujących tą najkrótszą ścieżkę. W oparciu o taką istniejącą bazę można dokonywać optymalizacji procesów transportowych. Celem pracy jest wskazanie algorytmu, który na bazie wag przypisanych krawędziom grafu nieskierowanego (interpretowanymi jako odległości między dwoma węzłami) wyznacza macierz najkrótszych odległości między wszystkimi węzłami grafu oraz dodatkowo wyznacza ścieżki najkrótszych połączeń. Proces ten prowadzi m.in. do zastąpienia macierzy rzadkiej przez macierzą pełną. Równocześnie proces modelowania stanowi przejście pomiędzy zagadnieniami z zakresu teorii grafów a teorii przestrzeni metrycznych. Tak utworzona macierz pełna może stanowić podstawę do tworzenia bazy pełnych cykli Hamiltona lub innych zagadnień systemów transportowych. Wstępna analiza zaproponowanego tu algorytmu etapowego wskazuje, że jest on porównywalny ze znanymi algorytmami, a w niektórych przypadkach działa nawet szybciej. Kolejnym krokiem w następnej pracy będą czynności odwrotne do opisanych powyżej. Połączenie obu procedur pozwala na kontrolę procesu tworzenia minimal-nego grafu rozpinającego wszystkie najkrótsze ścieżki, ewentualnie tworzenie drzewa rozpinającego ścieżki, w których najkrótsze połączenia różnią się od najkrótszych dróg z zadaną z góry dokładnością. Wskazano możliwość wykorzystania wyników w optymalizacji transportu w przemyśle mleczarskim.
EN
A well-known issue in the professional literature is how to determine the shortest path in an undirected graph with non-negative weighted edges between two network nodes. A variation of this issue is to find the shortest paths between all the node pairs of a graph. Modern techniques allow one to store in the computer memory complete data containing information about the distance between any two network nodes and a sequence of nodes describing the shortest path. On the basis of such existing databases optimisation of transportation processes can be undertaken. This study aims at showing an algorithm that basing on the weights of an undirected graph edges (interpreted as the distance in some node pairs) determines the shortest distance matrix between all the nodes of the graph and additionally determines paths of shortest connections. This process leads to the replacement of a sparse matrix by a full matrix. The simultaneous modelling process forms transition between issues of the graph theory and the theory of metric spaces. The full matrix formed this way may lend itself to create the base of complete Hamilton cycles or other issues in transportation systems. An initial analysis of the stage-form algorithm proposed here indicates that it is comparable with known algorithms, and in some cases it works even faster. The next step in the subsequent study will consist in operations being reversed in comparison to the ones described above. Combining both procedures will allow for controlling the process of creating a minimal graph spanning all the shortest paths, and possibly creating a graph spanning paths, whose shortest connections differ from the shortest paths with pre-determined accuracy. The possibility of using the results for optimisation of transport in the dairy industry was shown.
EN
In order to perform larger scale physics research in the area of superconductivity, we have developed an application that can transform the Hubbard Hamiltonian into a matrix and diagonalize it to find the selected model’s energy spectrum. For that purpose we have used the Python language and its wide ecosystem. This paper proves that selected tools are capable of creating scientific applications in a general sense. After a short introduction into the physics problem and the designed algorithm we will present the computer science problems and their solutions in creating usual scientific programs, in particular: performance and parallelization issues, storage of input data and the results, bottlenecks detections, as well as optimization and testing. The most interesting examples of the developing cycle will be described to give a prepared solution for implementing the other scientific software.
PL
W artykule podano równoległą implementację metod rozwiązywania układu równań liniowych z macierzą rzadką w języku programowania UPC (Unified Parallel C). Uwzględniono możliwości środowiska programistycznego Berkeley UPC oraz format spakowanych wierszy CSR (Compressed Sparse Row).
EN
Paper described a parallel implementation of the iterative methods for solving linear equation systems with sparse matrix in the UPC programming language (Unified Parallel C). Possibilities of the Berkeley UPC development environment and the CSR packed rows format (Compressed Sparse Row) were included.
PL
Przedstawiono model semantyczny języka polskiego pochodzący z obróbki materiału językowego z polskiej Wikipedii. Model służy weryfikacji hipotez zdaniowych w systemie automatycznego rozpoznawania mowy. Przedstawiono metody filtracji i klasteryzacji dokumentów w celu przyśpieszenia obliczeń. Autorzy kładą nacisk na oddelegowaniu zadań do silnika bazy danych tam, gdzie jest to pożądane ze względu na szybkość.
EN
The article presents a semantic model of the polish language based on the polish Wikipedia texts. The model is a part of an automatic speech recognition system and verifies sentences hypotheses. Methods of filtering and clustering of the documents, which aim to accelerate the computations, are presented. The authors emphasize the delegation of the processing tasks to the database engine, where it is possible to gain the performance.
6
Content available Quick offline sparse matrices
EN
When dealing with large datasets, computer memory constraints are a common problem. With the volumes of data exceeding 1 GiB of size, storage of the whole datasets in RAM becomes infeasible. Since in most applications one deals with only a portion of dataset at a time, the rest may be kept offline on nonvolatile memory that provides larger capacities. The access to nonvolatile memory is typically a few orders of magnitude slower than of RAM, so an efficient method of storage should be proposed to keep the number of disc accesses count as small as possible. In the paper I describe the offline storage of sparse matrices that is built on top of Hierarchical Data Format (precisely, on the latest revision - HDF5) addressing the problem of matrix-vector multiplication.
PL
Ograniczenia pamięci komputera są powszechnym problemem przy obliczeniach przeprowadzanych na wielkich zbiorach danych. Przy danych roboczych przekraczających 1 GiB, składowanie całości w pamięci operacyjnej staje się utrudnione, a często nawet nieosiągalne. Ponieważ w większości aplikacji wykonuje się działania jedynie na fragmencie zbioru danych, reszta może być przechowywana w pamięci stałej, która zapewnia dużo większe pojemności. Dostęp do pamięci stałej jest zazwyczaj kilka rzędów wielkości wolniejszy niż do RAMu, zatem należy przedstawić metodę składowania ograniczającą do minimum ilość dostępów do dysku. W artykule opisuję format przechowywania macierzy rzadkich na dysku, zbudowanym na bazie formatu HDF5 (Hierarchical Data Format) pod kątem minimalizacji czasu mnożenia tej macierzy przez wektor.
7
Content available remote Biblioteka podstaw klas macierzowych. Część II
PL
Język C++ nie wspiera bezpośrednio realizacji operacji macierzowych na macierzach pełnych (implementacja każdej operacji wymaga zapisu bloku pętli); w ogóle też nie obsługuje technik rzadkiego zapisu macierzy. Skutkuje to niepotrzebnym powielaniem tych samych fragmentów kodu i koniecznością optymalizowania każdego z nich z osobna. Nieuniknione jest też pogorszenie czytelności kodu, spowodowane zastąpieniem czystego zapisu algebraicznego fragmentami kodu realizującego te operacje. Aby zlikwidować ten problem i przyspieszyć tworzenie oprogramowania optymalizującego rozpływ mocy w systemie elektroenergetycznym (intensywnie wykorzystującego operacje macierzowe), stworzono bibliotekę klas języka C++, standaryzującą zapis operacji algebraicznych na macierzach w tym języku. Biblioteka została stworzona w ramach projektu badawczego N511 001 32/0852.
EN
The C++ language does not directly support matrix algebra (implementing every operation requires open-coding a loop); it also does not support sparse matrix techniques. The end effect are code duplication and the necessity of optimising each independent code block separately. One cannot also avoid code readability degradation, caused by replacing a clean algebraic form with C++ code snippets. To solve this problem and improve code creation time (especially in case of the OPF-problem solving software, being developed as a part of a research project), a C++ class library was created. The library consists of classes implementing basic algebraic operations on simple and sparse matrices. The work was funded from the science budget as the research project No N511 001 32/0852.
8
Content available remote Biblioteka podstaw klas macierzowych. Część I
PL
Język C++ nie wspiera bezpośrednio realizacji operacji macierzowych na macierzach pełnych (implementacja każdej operacji wymaga zapisu bloku pętli) w ogóle też nie obsługuje technik rzadkiego zapisu macierzy. Skutkuje to niepotrzebnym powielaniem tych samych fragmentów kodu i koniecznością optymalizowania każdego z nich z osobna. Nieuniknione jest też pogorszenie czytelności kodu, spowodowane zastąpieniem czystego zapisu algebraicznego fragmentami kodu realizującego te operacje. Aby zlikwidować ten problem i przyspieszyć tworzenie oprogramowania optymalizującego rozpływ mocy w systemie elektroenergetycznym (intensywnie wykorzystującego operacje macierzowe), stworzono bibliotekę klas języka C++, standaryzującą zapis operacji algebraicznych na macierzach w tym języku. Biblioteka została stworzona w ramach projektu badawczego N511 001 32/0852.
EN
The C++ language does not directly support matrix algebra (implementing every operation requires open-coding a loop); it also does not support sparse matrix techniques. The end effect are code duplication and the necessity of optimising each independent code block separately. One also cannot avoid code readability degradation, caused by replacing a clean algebraic form with C++ code snippets. To solve this problem and improve code creation time (especially in case of the OPF-problem solving software, being developed as a part of a research project), a C++ class library was created. The library consists of classes implementing basic algebraic operations on simple and sparse matrices. The work was funded from the science budget as the research project No N511 001 32/0852.
PL
W niniejszym artykule przedstawiono metodę bezpośrednią rozwiązywania dużych układów równań liniowych algebraicznych z macierzami rzadkimi symetrycznymi, które powstają z zastosowaniem metody elementów skończonych do zadań mechaniki konstrukcji. W przeciwieństwie do znanych implementacji metody wielofrontalnej, podana metoda bazuje na agregacji podstruktur, na które została podzielona konstrukcja - na podstawie algorytmu uporządkowania, z jednoczesną eliminacją całkowicie zagregowanych równań. Tym sposobem faktoryzacja źródłowej macierzy rzadkiej o dużym rozmiarze doprowadzona zostaje do faktoryzacji sekwencji gęstych macierzy o stosunkowo niewielkim wymiarze. W artykule skoncentrowano się przede wszystkim na osiągnięciu wysokiej wydajności na wielordzeniowych komputerach PC.
EN
The direct method for solution of the large linear algebraic equation sets with sparse symmetrical matrices, which arise during application of the finite element method to the problems of structural mechanics, is presented. Proposed approach differs from well-known realizations of the multifrontal method because it is based on the assembling of substructures on which the whole structure is divided by means of application of reordering algorithm, with simultaneous elimination of the fully assembled equations. Thus the factorization of the source large sparse matrix is reduced to factorization of the series of dense matrices with respectively small dimension. The main attention in this article is paid to achievement of high performance on multi-core desktop computers.
10
Content available Efektywna metoda przetwarzania macierzy rzadkich
PL
Wiele problemów optymalizacyjnych sprowadzanych jest do przetwarzania macierzy rzadkich o bardzo dużych rozmiarach. Tradycyjne metody operacji na macierzach o tak dużych rozmiarach jest czasochłonne dlatego poszukiwane są rozwiązania gwarantujące większą efektywność i krótszy czas przetwarzania. W artykule omówiono wybrane metody i zaproponowano autorską metodę wykorzystania kompresji w poprawie efektywności przetwarzania macierzy rzadkich.
EN
Many optimization problems can be imported to processing of thin matrices about very large sizes. The traditional methods of operation on the matrices about so it is the large sizes time-consuming therefore the guaranteeing the larger efficiency solutions be in the demand and the shorter time of processing. This paper presented the author's method of utilization in improvement of efficiency the compression of processing of sparse matrix in presented study was introduced.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.