Strassen-Algorithmus

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Der Strassen-Algorithmus (erfunden vom deutschen Mathematiker Volker Strassen) ist ein Algorithmus aus der Linearen Algebra und wird zur Matrizenmultiplikation verwendet. Der Strassen-Algorithmus realisiert die Matrizenmultiplikation asymptotisch effizienter als das Standardverfahren und ist in der Praxis schneller für große Matrizen (solche mit einem Rang größer als 1000).

Der Algorithmus

Vereinfachend wird der Spezialfall quadratischer Matrizen mit Zeilen bzw. Spalten betrachtet.

Seien also Matrizen über einem Ring und ferner ihr Produkt . Diese lassen sich auch als Blockmatrizen

betrachten, wobei sind.

Für die Multiplikation von Blockmatrizen gilt:

Die direkte Berechnung der benötigt also (aufwändige) Matrizenmultiplikationen. Um diese Anzahl zu reduzieren, berechnet der Algorithmus von Strassen folgende Hilfsmatrizen:

Zur Berechnung der sind lediglich Multiplikationen nötig, die lassen sich nun durch Additionen (und Subtraktionen) ermitteln:

Für die Multiplikationen in der Berechnung der wird obiges Verfahren rekursiv ausgeführt, bis das Problem auf die Multiplikation von Skalaren reduziert ist.

In der Praxis kann die gewöhnliche Multiplikation für kleine Matrizen durchaus schneller sein. Daher bietet sich ein Wechsel zur gewöhnlichen Multiplikation anstelle eines rekursiven Aufrufs an, sobald die Matrizendimensionen klein genug sind (Cut-Off).

Die linke Spalte repräsentiert eine Matrizenmultiplikation. Jede andere Spalte repräsentiert eine der Multiplikationen des Strassen-Algorithmus.

Aufwand

Der Standardalgorithmus zur Matrizenmultiplikation benötigt

Multiplikationen der Elemente des Ringes R. Die benötigten Additionen sind hierbei nicht in die Komplexitätsberechnung eingeflossen, weil sie abhängig von R, in Computerimplementationen viel schneller sein können als die Multiplikationen. Mit dem Strassen-Algorithmus wird die Anzahl der Multiplikationen auf

reduziert. Die Reduktion der Anzahl der Multiplikationen führt allerdings zu einer Verringerung der numerischen Stabilität[1].

Literatur

Weblinks

Einzelnachweise

  1. Webb Miller: Computational complexity and numerical stability. (PDF) In: SIAM News. 4, 1975, S. 97–107.