Complexity Analysis of a Fast Directional Matrix-Vector Multiplication

Günther Of*, Raphael Watschinger

*Korrespondierende/r Autor/in für diese Arbeit

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem Konferenzband

Abstract

We consider a fast, data-sparse directional method to realize matrix-vector products related to point evaluations of the Helmholtz kernel. The method is based on a hierarchical partitioning of the point sets and the matrix. The considered directional multi-level approximation of the Helmholtz kernel can be applied even on high-frequency levels efficiently. We provide a detailed analysis of the almost linear asymptotic complexity of the presented method. Our numerical experiments are in good agreement with the provided theory.
Originalspracheenglisch
TitelHigh Performance Computing in Science and Engineering - 4th International Conference, HPCSE 2019, Revised Selected Papers
Untertitel4th International Conference, HPCSE 2019, Karolinka, Czech Republic, May 20–23, 2019, Revised Selected Papers
Redakteure/-innenTomáš Kozubek, Peter Arbenz, Jiří Jaroš, Lubomír Říha, Jakub Šístek, Petr Tichý
Herausgeber (Verlag)Springer, Cham
Seiten39-59
Seitenumfang21
ISBN (elektronisch)978-3-030-67077-1
ISBN (Print)978-3-030-67076-4
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2021
VeranstaltungHPCSE 2019: High Performance Computing in Science and Engineering - Karolinka, Tschechische Republik
Dauer: 20 Mai 201923 Mai 2019
http://hpcse.it4i.cz/HPCSE19/

Publikationsreihe

NameLecture Notes in Computer Science
Herausgeber (Verlag)Springer
Band12456
ISSN (Print)0302-9743
ISSN (elektronisch)1611-3349

Konferenz

KonferenzHPCSE 2019
LandTschechische Republik
OrtKarolinka
Zeitraum20/05/1923/05/19
Internetadresse

ASJC Scopus subject areas

  • Numerische Mathematik

Fields of Expertise

  • Information, Communication & Computing

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