基于gpu的并行奇异值分解最小平方估计算法

对奇异值分解(svd)求解最小平方估计的问题进行了研究。提出迭代式分割与合并的算法(idmsvd),目的是解决奇异值分解在估计参数时非常耗费内存空间的问题。基于idmsvd提出了并行idmsvd算法,并使用gpu实现之。实验结果显示,idmsvd可以有效地解决svd求最小平方解耗费运行时间与内存空间的问题,并行idmsvd算法可进一步改善idmsvd的运行时间。