8.4.8 pvgerc

a= PyPBLAS.pvgerc(alpha,x,y,a)

La función "PyPBLAS.pvgerc" implementa la siguiente operación entre vectores y matrices con elementos de tipo complejo:


\begin{displaymath}\alpha \cdot x \times y^{H} + A \to A \end{displaymath}

Se ha de tener en cuenta que $y^{H}$ será el vector transpuesto conjugado de y, mientras que $y^{T}$ se corresponde con la transpuesta de y implementado en la función anterior PyBLAS_pvgeru . Las dimensiones de los vectores x e y y de la matriz A han de ser las adecuadas para poder realizar la multiplicacion entre ambos. En el caso que las dimensiones de alguna de las entradas no sea correcta, la rutina PyPBLASpvgerc informará de ello y no podrá finalizar la operación.

Esta rutina se provee únicamente para matrices con elementos de tipo complejo.

Las características de cada uno de los parámetros son las siguientes:

A continuación mostramos un ejemplo en la utilización de esta rutina:

from PyACTS import *
import PyPBLAS
from RandomArray import *
from Numeric import *
#Dimension of Arrays
n=6
#Initiliaze the Grid
PyACTS.gridinit()
if PyACTS.iread==1:
        print "Example of using PyPBLAS 2: PvGERC"
        print "N=",n,";nprow x npcol:",PyACTS.nprow,"x",PyACTS.npcol
        print "Block's size:",PyACTS.mb,"*",PyACTS.nb
        alpha=5
        print "alpha=",alpha
        x=ones([n,1])+1.j*reshape(range(n),[n,1])
        print "x'=",transpose(x)
        y=reshape(range(n),[n,1])+1.j*ones([n,1])
        print "y'=",transpose(y)
        a=identity(n,Complex)
        print "a=",a
else:
        alpha,a,x,y=None,None,None,None
#We convert Numeric Array to PyACTS.Scalapack Array
ACTS_lib=1 # 1=Scalapack
alpha=Scal2PyACTS(alpha,ACTS_lib)
x=Num2PyACTS(x,ACTS_lib)
y=Num2PyACTS(y,ACTS_lib)
a=Num2PyACTS(a,ACTS_lib)
#We call PBLAS routine
a= PyPBLAS.pvgerc(alpha,x,y,a)
a_num=PyACTS2Num(a)
if PyACTS.iread==1:
        print "PvGERC=",transpose(a_num)
PyACTS.gridexit()
El resultado de este código es el siguiente:
[vgaliano@localhost EXAMPLES]$ mpirun -np 4 mpipython exPypvgerc.py
Example of using PyPBLAS 2: PvGERC
N= 6 ;nprow x npcol: 2 x 2
Block's size: 2 * 2
alpha= 5
x'= [ [ 1.+0.j  1.+1.j  1.+2.j  1.+3.j  1.+4.j  1.+5.j]]
y'= [ [ 0.+1.j  1.+1.j  2.+1.j  3.+1.j  4.+1.j  5.+1.j]]
a= [[ 1.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j]
 [ 0.+0.j  1.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j]
 [ 0.+0.j  0.+0.j  1.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j]
 [ 0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  1.+0.j  0.+0.j  0.+0.j]
 [ 0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  1.+0.j  0.+0.j]
 [ 0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  0.+0.j  1.+0.j]]
PvGERC= [[  1.  -5.j   5.  -5.j  10.  -5.j  15.  -5.j  20.  -5.j  25.  -5.j]
 [  5.  -5.j  11.  +0.j  15.  +5.j  20. +10.j  25. +15.j  30. +20.j]
 [ 10.  -5.j  15.  +5.j  21. +15.j  25. +25.j  30. +35.j  35. +45.j]
 [ 15.  -5.j  20. +10.j  25. +25.j  31. +40.j  35. +55.j  40. +70.j]
 [ 20.  -5.j  25. +15.j  30. +35.j  35. +55.j  41. +75.j  45. +95.j]
 [ 25.  -5.j  30. +20.j  35. +45.j  40. +70.j  45. +95.j  51.+120.j]]

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