具有Psi约化的迭代共轭梯度法的MoA解释——面向线性与张量代数识字者的教程：第一部分
其他计算机科学
2019-04-05 v1 性能
摘要
学习新数学通常在语义和句法上都很困难，即便在口头讨论时词语和含义存在相似之处。本文档的目标是通过联系我们共同数学知识的解释与定义，并突出新内容，来促进学习。它旨在成为一个活文档，将根据目标受众的反馈不断演进：那些在线性与张量代数方面具有数学素养的人、那些想学习MoA、Psi演算及其用途的人、那些想要且需要通过ONF（运算范式）在硬件或软件中证明设计的人，以及那些想要最优利用所有资源的人，尤其是在需要张量代数（即对其应用基础的算法）时：知识表示、机器学习、信号处理、AI、HPC等。
引用
@article{arxiv.1904.02612,
title = {MoA Interpretation of the Iterative Conjugate Gradient Method with Psi Reduction - A Tutorial to teach the Mathematically literate in Linear and Tensor Algebra: Part I},
author = {Lenore Mullin and Paul Sebexen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.02612},
year = {2019}
}