LAPROGNC(Linear Algebra PROGrams in Numerical Computation)
LICENSE

A new implementation of DQDS ALGORITHM WITH NEW SHIFT STRATEGIES as the offshoot of the implementation of the orthogonal QD algorithm
ddqds.f   sdqds.f

A new implementation of MDLVS ALGORITHM WITH NEW SHIFT STRATEGIES as the offshoot of the implementation of the orthogonal QD algorithm
dmdlvs.f

PARALLEL BISECTION METHOD for a symmetric tridiagonal matrix
dlaebz.f   dstebz.f

PARALLEL INVERSE ITERATION ALGORITHM with OpenMP-based classical Gram-Schmidt*2 reorthogonalization for a symmetric tridiagonal matrix
dstein.f

OpenMP-based PARALLEL BLOCKED INVERSE ITERATION ALGORITHM with DGEMM-based blocked classical Gram-Schmidt*2 reorthogonalization for a symmetric tridiagonal matrix
dstein3.f

PARALLEL INVERSE ITERATION ALGORITHM with compact WY reorthogonalization for a symmetric tridiagonal matrix
dsteinwy.f

PARALLEL BISECTION METHOD and INVERSE ITERATION ALGORITHM for a symmetric band matrix
BBiInv.tgz

A new implementation of dnrm2.f
dnrm2n.f

A new implementation of ORTHOGONAL QD ALGORITHM WITH NEW SHIFT STRATEGIES for thick Restart Golub-Kahan-Lanczos method
Our implementation of the orthogonal qd algorithm is more accurate than DBDSQR.

This code can compute singular values, left singular vectors and right singular vectors of a lower/upper bidiagonal matrix.
doqds1.f   soqds1.f
This code can compute singular values and left singular vectors of a lower/upper bidiagonal matrix.
doqds2.f   soqds2.f
This code can compute singular values and right singular vectors of a lower/upper bidiagonal matrix.
doqds3.f   soqds3.f
This code can compute only singular values of a lower/upper bidiagonal matrix.
doqdsv.f   soqdsv.f
Subroutines for ORTHOGONAL QD ALGORITHM WITH NEW SHIFT STRATEGIES
dlartg6.f   dlartg7.f   dfma0.c   slartg6.f   slartg7.f   sfma0.c

Thick Restart Golub-Kahan-Lanczos method

TRGKL2.tgz

Thick Restart Lanczos method

TRLAN2.tgz

SVD using ARPACK
dsvd_file.f   svd_make_test_file.c   ARmake.inc for Windows

LAPROGNCは, I-SVDライブラリを開発する段階で得られた数学的知見ならびに実装技術を利用しています
LAPROGNCは, 以下の外部資金の補助を受けています
(1)科学技術振興事業団戦略的創造研究推進事業, さきがけ研究, 平成15-17 年度, 「特異値分解法の革新による実用化基盤の構築」
(2)科学技術振興機構(JST)戦略的創造研究推進事業,発展研究, 平成18-20 年度, 「特異値分解法の革新による情報処理基盤の構築」
(3)基盤研究(A), 平成20-23 年度, 「マルチコアプロセッサに対応した革新的特異値分解ライブラリの開発」
(4)基盤研究(B), 平成24-27 年度, 「大規模スパース行列の高速特異値分解法の開発とその実装コード公開」
(5)九州大学マス・フォア・インダストリ(Mathematics for Industry,MI)研究所, 平成26年度共同利用研究「高速・高精度な特異値分解および正定値対称行列の固有値分解を実現するソフトウェアの開発」

開発者:
京都大学 中村佳正, 木村欣司, 山下巧, 石上裕之, 田中博基, 藤井祐貴, 荒木翔, 石田遊也, 大澤真之
奈良女子大学 高田雅美
九州大学 藤澤克樹, 脇隼人
京都府立大学 岩崎雅史
電気通信大学 山本有作
※上の所属は本研究参加時の所属を表します

ご質問等がございましたら,kkimur -*- amp.i.kyoto-u.ac.jp (-*-を@に変更してください)へお問い合わせください