Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Задача о порядке перемножения матриц

1154 байта убрано, 14:20, 2 ноября 2020
Опечатка
'''{{Задача о порядке перемножения матриц''' (англ. ''chain matrix multiplication'') — классическая задача, которая может быть решена с помощью динамического программирования. В этой задаче нам дается |definition = Дана последовательность из <tex>n</tex> матриц, в которой мы хотим требуется найти самый эффективный способ их перемножения.}}
У нас есть множество способов перемножить матрицы, потому что операция перемножения ассоциативна. Другими словами, нет разницы в каком порядке мы расставим расставляются скобки между множителями, результат будет один и тот же. Например, если у нас есть четыре матрицы ''A'', ''B'', ''C'' и ''D'', то существуют следующие варианты::(''ABC'')''D'' = (''AB'')(''CD'') = ''A''(''BCD'') = ''A''(''BC'')''D'' = ....
Таких [[Правильные скобочные последовательности | расстановок Расстановок скобок]] достаточно много и их количество очень быстро растет. Точное количество всевозможных вариантов равно ''<tex>n''</tex>–ому [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B0_%D0%9A%D0%B0%D1%82%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B0 [Числа Каталана | числу Каталана]]. Однако, порядок в котором мы расставим расставляются скобки между матрицами повлияет на количество арифметических операций, которые потребуются на вычисление ответа, или, другими словами, на ''эффективность''.
Например, предположим, что А <tex>\dim{A}= (10 &\times; 30)</tex>, <tex>\dim{B } = (30 &\times; 5)</tex>, <tex>\dim{C } = (5 &\times; 60)</tex>. Тогда:
:Для <tex> (''AB''A \times B)''\times C'' = </tex> будет <tex>(10&times;30&times;5\times30\times5) + (10&times;5&times;60\times5\times60) = 1500 + 3000 = 4500 </tex> операций:''Для <tex> A''\times(''BC''B \times C) = </tex> будет <tex>(30&times;5&times;60\times5\times60) + (10&times;30&times;60\times30\times60) = 9000 + 18000 = 27000 </tex> операций.
Как мы видим, первый способ гораздо эффективней.
=== Перебор всех вариантов ===
В данной задаче мы хотим нужно узнать минимальное количество операций (или минимальную стоимость), необходимых для перемножения матриц. Если мы перемножаем перемножить только две матрицы, то мы можем можно осуществить это едиственным способом, следовательно минимальная стоимость — это стоимость перемножения этих двух матриц. В общем, мы можем можно найти минимальную стоимость используя следующий [[Динамическое программирование | рекурсивный алгоритм]]:
* Взять взять последовательность матриц и разделить её на две части.,* Найти найти минимальную стоимость перемножения на каждой подпоследовательности.,* Сложить сложить эти две стоимости и прибавить к этому стоимость перемножения двух получившихся матриц.,* Сделать сделать это для каждой возможной позиции в последовательности, в которой она может быть разделена и взять минимум среди всех результатов.
Или другими словами, давайте обозначим через <tex>f(i, j)</tex> минимальное количество скалярных умножений для вычисления матрицы <tex>M_{i..j}</tex>, то мы получаем следующее рекуррентное соотношение:
<tex> f(i,j) = \left \{
\begin{array}{ll}
0, & i=j \\
\min\limits_{i \leqslant k < j}{(f(i,k) + f(k+1,j) + p_{i-1}p_kp_j | i \le k < j) } & i < j
\end{array}
\right.
</tex>
Объясняется оно просто: для того, чтобы найти произведение матриц <tex>M_{i..j}</tex> при <tex>i=j </tex> не нужно ничего делать — это и есть сама матрица <tex>M_i</tex>. При нетривиальном случае мы перебираем все точки разбиения матрицы <tex>M_{i..j}</tex> на матрицы <tex>M_{i..k}</tex> и <tex>M_{k+1..j}</tex>, ищем кол-во количество операций, необходимое чтобы их получить и затем перемножаем для получения матрицы <tex>M_{i..j}</tex>.(Оно будет равно кол-ву операций, потраченное на решение подзадач + стоимость умножения матриц <tex>M_{i..k}M_{k+1..j}</tex>). Считаем, что размеры матриц заданы в массиве <tex>p</tex> и размер матрицы <tex>M_i</tex> равен <tex>p_{i-1} \times p_i</tex>.
Чтобы привести пример, давайте вернемся к нашим матрицам. Если у нас есть четыре матрицы ''<tex>ABCD''</tex>, то мы посчитаем для <tex>(''A'')(''BCD'')</tex>, <tex>(''AB'')(''CD'')</tex>, и <tex>(''ABC'')(''D'')</tex>, делая рекурсивные вызовы на отрезках ''<tex>ABC''</tex>, ''<tex>AB''</tex>, ''<tex>CD''</tex>, и ''<tex>BCD''</tex>, чтобы найти минимальную стоимость. Потом среди них мы выбираем лучший вариант. Так же, этот алгоритм дает не только минимальную стоимость, но и показывает наилучший способ перемножения матриц: нужно только сгрупировать тем же образом матрицы, каким дается нам минимальная стоимость.
Однако, если мы применим применить этот алгоритм, то мы обнаружим, что он работает также медленно, как и наивный способ перебирания всех [[Правильные скобочные последовательности | скобочных последовательностей! Что пошло не так? Ответом на этот вопрос является то факт, что мы делаем ]]. Делается значительное количество ненужной работы. Например, в выше описанном алгоритме, мы делали осуществляется рекурсивный вызов, чтобы найти наилучшую стоимость для подсчета ''<tex>ABC'' </tex> и ''<tex>AB''</tex>. Но нахождение наилучшей стоимости для подсчета ''<tex>ABC'' </tex> так же требует нахождения лучшей стоимости для ''<tex>AB''</tex>. Так как рекурсия растет вглубь все больше и больше, то и число ненужных повторений увеличивается. Итоговая асимптотика, как было сказано выше, равняется ''<tex>n''</tex>–ому [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B0_%D0%9A%D0%B0%D1%82%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B0 [Числа Каталана | числу Каталана]], да плюс вычисление для каждой [[Правильные скобочные последовательности | правильной скобочной последовательности ]] ''затрат'' на перемножение (то есть <tex>O(n \cdot C_n)</tex>). <!--Так как <tex>N</tex>­-ое [[Числа Каталана | число Каталана ]] равняется <texdpi="163"> \frac{1}{n+1}{2 n \choose n} </tex> или асимптотически <texdpi="163"> \frac{4^n}{n^{3/2}\sqrt{\pi}} </tex>, а это быстро возрастающая функция, нам бы хотелось решение, которое работает быстрее.-->
=== Оптимизации динамическим программированием Псевдокод ===Одно из простых решений — это ''мемоизация''. Каждый раз, когда мы считаем минимальную стоимость перемножения определенной подпоследовательности, давайте мы будем запоминать ответ. Если мы когда либо ещё раз захотим посчитать это ещё раз, то мы уже будет иметь ответ и не будем пересчитывать. Поскольку существует всего <tex>O(n^2)</tex> подотрезков, где <tex>n</tex> — это количество матриц, то память занимаемая программой будет не так велика. Можно сказать, что с помощью этого простого трюка мы уменьшили асимптотику алгоритма (перебор) с <tex>O(n \cdot C_n)</tex> до <tex>O(n^3)</tex>, что является достаточно эффективным для реальных приложений.
=== Восстановление ответа ===
С помощью вышеописанного алгоритма мы можем восстановить порядок, в котором нам необходимо перемножать матрицы, чтобы достичь минимального количества арифметических операций, затрачиваемых на вычисление ответа. Когда мы узнаем, как нам нужно разбить отрезок на два подотрезка, то при восстановлении ответа мы заключаем эти два подотрезка(последовательности матриц) в скобки и передаем получившийся ответ выше по рекурсии.
'''int''' dp[][] <font color="green">// dp[i][j] — ответ на отрезке [i, j)</font> '''int''' v[] <font color="green">// Массив v[] — хранит все размеры матриц по порядку // Так как у нас размеры соседних матриц по вертикали и горизонтали совпадают, то они занесены в этот массив однократно // l — включая в отрезок, r — исключая из отрезка. Изначально l =0, r =n, где n {{---}} длина последовательности</font> '''int''' matrixChainMultiplication('''int''' l, '''int''' r) '''if''' dp[l][r] = Псевдокод =-1 <font color="green">// Если значение динамики не посчитано</font> '''if''' l == r - 1 dp[l][r] = 0 <prefont color="green"> // Если у нас подотрезок длины 1, то количество операций для перемножения равно нулю</font> '''else''' dp[l][r] = <tex>\infty</tex> '''for''' i = l + 1 '''to''' r - 1 dp[l][r] = min(dp[l][r], v[l] * v[i] * v[r] + matrixChainMultiplication(l, i) + matrixChainMultiplication(i, r)) '''return''' dp[l][r] == См. также ==
int dp*[][Задача о наибольшей общей подпоследовательности ];int v[];// dp[i][j] — меморизация на отрезке *[i, j)// Массив v[] — хранит все размеры матриц по порядку// Так как у нас размеры соседних матриц по вертикали и горизонтали совпадают, то они занесены в этот массив однократноint matrixChainMultiplication(int l, int r){ //l — включая Кратчайший путь в отрезок //r — исключая из отрезка if dp[lациклическом графе ][r] == -1 //Если значение динамики не посчитано if l == r - 1 dp*[l][r] = 0; //Если у нас подотрезок длины 1, то количество операций для перемножения равно нулю else dp[lЗадача о расстановке знаков в выражении][r] = infinity; for (int i = l + 1; i < r; i++) dp[l]*[r] = min(dp[l][r]Задача о выводе в контекстно-свободной грамматике, v[lалгоритм Кока-Янгера-Касами | Aлгоритм Кока-Янгера-Касами ] * v[i] * v[r - 1] + matrixChainMultiplication(l, i) + matrixChainMultiplication(i, r)); return dp[lПравильные скобочные последовательности | Правильные скобочные последовательности ][r];}</pre>== Источники информации ==
== Литература ==*[http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_chain_multiplication Wikipedia {{---}} Matrix chain multiplication]
* Английская википедиа [http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_chain_multiplication Matrix chain multiplication]
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]]
[[Категория:Динамическое_программирование]]
Анонимный участник

Навигация