【課題】電力系統シミュレーション手法である動態安定度計算の回路網方程式の求解を高速に実行できる連立一次方程式の求解処理方式を提供する。
【解決手段】係数行列の三角分解を行い、その結果に基づいて前進消去処理と、これに続く後退代入処理とを実行する。その際、係数行列の三角化処理は三重ループの一番内側の処理対象を複数のＣＰＵに按分して独立して並列処理を実行し、次に前進消去処理は処理前に複数のＣＰＵによる並列処理の可否に関する並列処理フラグを作成し、処理中に上記並列処理フラグを参照して、並列処理が可能な要素は並列処理を実行し、並列処理が不可の要素は関連する要素の終了を確認して処理を実行する一方、後退代入処理は前後２つの処理に分け、前段の処理では処理対象を複数のＣＰＵに平均的に按分して独立して並列処理を実行し、後段の処理では一台のＣＰＵで直列処理を実行する。 （もっと読む）

【課題】処理演算量を少なくし、回路規模を小型化し、消費電力を削減するQL分解アルゴリズムの行列における数値分解方法を提供する。
【解決手段】入力される行列Hを行列Qと下三角行列Lとに分解するQL分解に関し、行列Hと該行列の複素共役転置行列H^Ｈと行列Hとを乗算して求めた正方行列Gを入力し、行列Hの各要素を、空行列Qに対して付与して行列Qとし、正方行列Gの下三角部分の各要素を空三角行列Lに対して付与して下三角行列Lとする過程と、下三角行列Lを読み出し、行ベクトル単位に、各行ベクトルにおける非ゼロ要素のみの部分行列に対して演算を行い、行列Lの各行ベクトルを算出する過程と、記憶部から行列Qを読み出し、列ベクトル単位に演算を行い、行列Qの各列ベクトルを求める過程と、行列L，Qを求める程を同一ループ内で、行列Hの列数に対応する回数繰り返す過程とを有する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、線形システムを解くためのアレイ処理の方法を提供する。
【解決手段】線形システムを解くためにＰＥ（５４〜５４Ｎ）を利用する。本発明の一実施形態（図３ｂ）では、コレスキーファクタを判定するため、行列の対角要素がスカラーＰＥに射影される。別の実施形態では、コレスキーファクタを判定するため、２次元スカラーアレイが使用される。限られたバンド幅をもつ行列の場合、使用するプロセッサの数を減らした、プロセッサ（５４〜５４Ｎ）を用いることができる。 （もっと読む）

【課題】 修正コレスキー分解法を用いた連立一次方程式の解法で使用される仮想記憶におけるページングの発生を抑制して、連立一次方程式の数値解の算出を高速に実行すること。
【解決手段】 修正コレスキー分解法に基づく三角分解演算において、メインメモリの空き容量を検出して、メインメモリの記憶容量を越えない範囲で分解済み係数値データの一部をメインメモリ内の分解済係数格納領域Ｌ１に記憶するとともに、分解済み係数値データの残りを２次記憶装置内の分解済係数格納ファイルＬ２に記憶する。 （もっと読む）

【課題】コンピュータによって実施される方法は、スパース線形判別分析の基数制約あり組み合わせ最適化問題に対する候補解を最大にする。
【解決手段】ｋの非ゼロ要素を有する候補スパース解ベクトルｘは、分類される２値入力データのクラス間共分散及びクラス内共分散を測定する共分散行列の対Ａ，Ｂ、最終解ベクトルの所望の基数を示すスパーシティパラメータｋと共に入力される。候補解ベクトルｘの変分再正規化は、共分散行列の対Ａ，Ｂ及びスパーシティパラメータｋに関して実施されて、スパーシティパラメータｋ及び候補スパース解ベクトルｘのゼロパターンについて局所的に最適であり、スパース線形判別分析最適化問題についての最終解ベクトルである基数ｋを有する分散最大化判別固有ベクトルｘハットが得られる。 （もっと読む）

【課題】 数値解析演算の収束判定、収束までの計算回数などの情報を計算中に取得することができる解析装置、解析プログラムおよび解析プログラムを記録した記録媒体を提供する。
【解決手段】 反復法計算ソルバー１は、反復法によって仮の解から残差を求め、残差と収束化パラメータとから次の新たな仮の解を計算する。収束判定手段２は、入力される反復法計算ソルバー１から出力された残差および繰り返し回数と、収束判定閾値、最大反復計算回数、短周期振動排除反復回数および長周期振動検知反復回数とに基づいて収束可能性を判定し、収束しないと判定した場合には、計算を強制終了させる。 （もっと読む）

【課題】多重格子法を用いて連立一次方程式を求解する場合に、格子の補間処理が不要な範囲でより多くの格子分割数を設定できるようにする。
【解決手段】設定された格子の分割数を素因数分解し、その分解に係る素数に基づいて、連立一次方程式に係る線型方程式の係数、変数に対して粗視化作用素、精細化作用素子を作用させる。 （もっと読む）

【課題】従来のQR分解のアルゴリズムに比較し、処理演算量を少なくし、回路規模を小型化し、消費電力を削減するQR分解アルゴリズムの行列における数値分解方法を提供する。
【解決手段】本発明の数値分解方法は、入力される行列Hを行列Qと上三角行列Rとに分解するQR分解に関し、行列H、及び該行列の複素共役転置行列H^Ｈと行列Hとを乗算して求めた正方行列Gを入力し、行列Hの各要素を、空行列Qに対して付与して行列Qとし、正方行列Gの上三角部分の各要素を空三角行列Rに対して付与して上三角行列Rとする過程と、上三角行列Rを読み出し、行ベクトル単位に、各行ベクトルにおける非ゼロ要素のみの部分行列に対して演算を行い、行列Rの各行ベクトルを算出する過程と、記憶部から行列Qを読み出し、列ベクトル単位に演算を行い、行列Qの各列ベクトルを求める過程と、行列R，Qを求める程を同一ループ内にて、行列Hの列数に対応する回数繰り返す過程とを有する。 （もっと読む）

【課題】同期処理の回数を削減し、ベクトル演算機能を有する並列計算機上で非ゼロパターンが不規則でスパースな係数行列に対する前処理付き反復解法における前処理を高速に実行できる前処理方法およびそれに用いる行列リオーダリング方法を提供する。
【解決手段】ステップＳ１で圧縮形式の係数行列、定数ベクトルを入力し、ステップＳ２で前処理の並列化に適した行列に変換するリオーダリング情報を作成し、更にステップＳ３〜Ｓ５で各プロッセッサにおいて独立に前処理を行なう行列の各部分をベクトル演算に適したものに変換するリオーダリング情報を作成する。次に、ステップＳ６でリオーダリング情報により、行列、定数ベクトルの各成分を並べ替え、リオーダリング及びその関連情報、リオーダリング後の行列、定数ベクトルを出力する。 （もっと読む）

【課題】線形連立方程式をガウス・ヤコビ法で求解する際に、専用ハードウェアによる並列化効果を大幅に向上させる。
【解決手段】セル３０１は、隣接セルとの複数の接続関係を記憶する手段３０４と、反復演算の回数を記憶する手段３０５と、線形連立方程式の係数行列の値を記憶する手段３０６と、乗算及び加算を行う手段３０８と、反復演算の演算結果を記憶する手段３０７と、隣接セルとの間で演算結果の受渡し及び演算順を制御する手段３０３とを有し、反復演算の一回分の演算結果を係数行列の対角部分に割り当てられた対角セルに係数行列の行ごとに集積する第一工程と、対角セルに得られた一回分の演算結果を対角セル以外のセルに係数行列の列ごとに伝播させる第二工程とを反復演算の回数だけ繰り返す。 （もっと読む）