所以我正致力于Lanczos算法的融合。我用C语言实现它,我首先计算矩阵V,它是与Krylov子空间相关的标准正交,和三对角度对称矩阵T,之后我计算特征值和T和Ritz向量的特征向量来定义如果未达到容差,则即将进行的迭代的初始向量。
在while循环中,如果达到容差,我会在进行即将到来的迭代之前进行验证。程序编译,但是当我执行它时,我在3次迭代后得到一个segfault核心转储,我用-g编译,gdb告诉我在循环中有一个核心转储计算Ritz矩阵(或者Ritz向量是矩阵A本征向量):
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
Ritz[i][k] = temp[i];
我认为我正确编写了我的程序,但我不知道问题出在哪里。 我很感激你对这些家伙的帮助! P.S:编译gcc -g -Wall -std = c99 test.c -o test -llapacke -lm
代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <unistd.h>
#include <errno.h>
#include <float.h>
#include <lapacke.h>
double Absolute_value(double numb)
{
if(numb < 0)
return (double)((-1)*(numb));
else
return numb;
}
double Forbenius_norm(double ** A, int N)
{
double forbenius_norm = 0.000000;
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
{
for(int j = 0 ; j < N ; j++)
{
forbenius_norm += abs(A[i][j])*abs(A[i][j]);
}
}
forbenius_norm = sqrt(forbenius_norm);
return forbenius_norm;
}
double Norme_vector(double * v, int N)
{
double norme= 0.;
double somme = 0.;
int i;
for (i = 0; i < N; i++){
somme += (v[i] * v[i]);
}
norme = sqrt(somme);
return norme;
}
double * Prod_Scal_Vect(double * v, int t, double e)
{
double * prod =(double *) malloc ( t* sizeof( double));
int i;
for( i = 0; i < t ; i++){
prod[i] = e * v[i];
}
return prod;
}
double * Div_vect_scal(double * v, int t, double e)
{
double * prod =(double *) malloc ( t* sizeof( double));
int i;
for( i = 0; i < t ; i++){
prod[i] = v[i]/e;
}
return prod;
}
double Self_Dot_Prod(double *v,int t,double *w,int s)
{
double res = 0.;
int i;
if( t != s )
printf("Erreur : deux vecteurs non conformes au produit scalaire\n");
else
{
for( i = 0; i < t; i++)
{
res += v[i] * w[i];
}
//return res;
}
return res;
}
double * vect_Sub(double *v,int t,double *w,int s)
{
double * res = (double *) malloc ( s * sizeof(double));
int i;
if( t != s )
printf("Erreur : deux vecteurs non conformes à l'addition de vecteurs\n");
else
{
for( i = 0; i < t; i++)
{
res[i] = v[i] - w[i];
}
//return res;
}
return res;
}
double * Prod_Mat_Vect( double ** A, int nbl, int nbc, double * v, int t)
{
//double * res = calloc ( nbl, sizeof( double));
double * res =(double *) malloc ( nbl* sizeof( double));
double somme = 0.;
int i,j;
if(t != nbc)
{ perror(" erreur 4");
return NULL;
}
else
{
for( i = 0; i < nbl; i++)
{
somme = 0.;
for( j = 0; j < nbc; j++)
{
somme += v[j] * A[i][j];
}
res[i] = somme;
}
return res;
}
}
double * assign_vect(double * v, int n, double * w, int m)
{
if( n != m)
printf("Erreur: La taille des deux vecteurs doit être identique pour l'affectaion\n");
else
{
for(int i = 0 ; i < n ; i++)
v[i] = w[i];
//return v;
}
return v;
}
void print_matrix( double ** A , int m , int n) {
int i, j;
for( i = 0; i < m; i++ )
{
for( j = 0; j < n; j++ )
{
printf( " %lf", A[i][j] );
}
printf( "\n" );
}
}
int main (int argc , char ** argv)
{
int N=4;
int m = 2;
//int lda = m;
double ** A = (double **) malloc ( N * sizeof(double*) );
for( int i = 0 ; i < N ; i++ )
A[i] = (double*) malloc( N * sizeof(double) );
double ** T = (double **) malloc( m * sizeof(double*) );
for( int i = 0 ; i < m ; i++ )
T[i] = (double *) malloc ( m * sizeof(double) );
double ** Krylov = (double **) malloc (N * sizeof(double*) );
for( int i = 0 ; i < N ; i++ )
Krylov[i] = (double *) malloc( m * sizeof(double) );
double ** Ritz = calloc( N , sizeof(double*) );
for( int i = 0 ; i < N ; i++ )
Ritz[i] = calloc( m , sizeof(double*) );
double ** Eigenvect_matrix = calloc ( m , sizeof(double*));
for( int i = 0 ; i < m ; i++ )
Eigenvect_matrix[i] = calloc ( m , sizeof(double));
double * v = (double *) malloc(N * sizeof(double));
double * init = (double *) malloc (N * sizeof(double));
double * gamma = (double *) malloc(N * sizeof(double));
double * eigenvect = calloc(m,sizeof(double));
double * tab = calloc(m,sizeof(double));
double * temp = calloc(N,sizeof(double));
double * a = calloc(m*m,sizeof(double));
double * w = calloc(m,sizeof(double));
double beta = 0.000000;
double alpha = 0.000000;
int j=0;
int k=1;
int info = -1;
int n=m,lda=m;
int count = 0;
double test_tolerance = 999;
A[0][0]= 9; A[0][1]= 1;A[0][2]= -2;A[0][3]= 1;
A[1][0]= 1; A[1][1]= 8;A[1][2]= -3;A[1][3]= -2;
A[2][0]= -2;A[2][1]= -3;A[2][2]= 7;A[2][3]= -1;
A[3][0]= 1; A[3][1]= -2;A[3][2]= -1;A[3][3]= 6;
printf("\n\n\tOriginal Matrix A before Lanczos Algorithm\n\n");
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
{
for(int j = 0 ; j < N ; j++)
{
printf("%lf\t",A[i][j]);
}
printf("\n");
}
v[0] = 1.000000;
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
init[i] = 0.000000;
for(int i = 1 ; i < N ; i++)
v[i] = 0.000000;
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
Krylov[i][0] = v[i];
while(test_tolerance > 0.00001 || count != 50)
{
printf("iteration: %d\n",count+1);
for(int l = 0 ; l < m-1 ; l++)
{
gamma = Prod_Mat_Vect(A, N, N, v, N);
alpha = Self_Dot_Prod(v, N, gamma, N);
gamma = vect_Sub(gamma,N,vect_Sub(Prod_Scal_Vect(v, N,alpha),N,Prod_Scal_Vect(init, N,beta),N),N);
init = assign_vect(init, N, v, N);
beta = Norme_vector(gamma, N);
v = Div_vect_scal(gamma, N, beta);
for(int i = 1 ; i < N ; i++)
{
Krylov[i][k] = v[i];
}
k++;
T[l][l] = alpha;
T[l+1][j] = beta;
T[l][j+1] = beta;
j++;
}
gamma = Prod_Mat_Vect(A, N, N, v, N);
alpha = Self_Dot_Prod(v, N, gamma, N);
T[m-1][m-1] = alpha;
gamma = vect_Sub(gamma,N,vect_Sub(Prod_Scal_Vect(v, N,alpha),N,Prod_Scal_Vect(init, N,beta),N),N);
init = assign_vect(init, N, v, N);
test_tolerance = Norme_vector(gamma, N);
//printf("tolerance1 %lf\n",test_tolerance);
test_tolerance = Absolute_value(test_tolerance);
//printf("tolerance2 %lf\n",test_tolerance);
/*printf("\n\n\tTridiagonal Matrix T\n\n");
for(int i = 0 ; i < m ; i++)
{
for(int j = 0 ; j < m ; j++)
{
printf("%lf\t",T[i][j]);
}
printf("\n");
}*/
//printf("\n\n\tLinearied matrix\n\n");
for(int i = 0 ; i < m ; i++ )
{
for(int j = 0 ; j < m ; j++)
{
a[i*m+j] = T[i][j];
//printf("a[%d][%d]%lf ",i,j,a[i*m+j]);
}
//printf("\n");
}
/*printf("\n\n\tKrylov Matrix \n\n");
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
{
for(int j = 0 ; j < m ; j++)
{
printf("%lf\t",Krylov[i][j]);
}
printf("\n");
}
*/
info = LAPACKE_dsyev( LAPACK_ROW_MAJOR, 'V', 'U', n, a, lda, w );
/*printf("\n\n\tEigenvectors\n\n");
for(int i = 0 ; i < m ; i++ )
{
for(int j = 0 ; j < m ; j++)
{
printf("%lf\t",a[i*m+j]);
}
printf("\n");
}
*/
//printf("\n\n\tDelinearized a for eigen vetors\n\n");
for(int i = 0 ; i < m ; i++ )
{
for(int j = 0 ; j < m ; j++)
{
Eigenvect_matrix[i][j] = a[i*m+j];
//printf("%lf\t",Eigenvect_matrix[i][j]);
}
//printf("\n");
}
for(int i = 0 ; i < m ; i++)
tab[i] = w[i];
/*printf("\n\tEigenvalues\n\n");
for(int j = 0 ; j < m ; j++)
printf("%lf\t",tab[j]);
printf("\n");
*/
int index = 0;
for(int k = 0 ; k < m ; k++)
{
for(int i = 0 ; i < m ; i++)
{
eigenvect[i] = a[index];
index++;
}
test_tolerance *= Absolute_value(eigenvect[m-1]);
/*for(int j = 0 ; j < m ; j++)
printf("%lf\t",a[j]);*/
temp = Prod_Mat_Vect(Krylov, N, m, eigenvect, m);
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
{
Ritz[i][k] = temp[i];
printf("\ti=%d ,\tk=%d\n",i,k);
}
}
printf("tolerance : %lf\n",test_tolerance);
count++;
printf("\n");
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
{
init[i] = Ritz[i][0] + Ritz[i][1];
init[i] /= Norme_vector(init,N);
}
}
/*printf("\n\n\tRitz vectors\n\n");
for(int i = 0 ; i < N ; i++)
{
for(int j = 0 ; j < m ; j++)
{
printf("%lf\t",Ritz[i][j]);
}
printf("\n");
}*/
return 0;
}
答案 0 :(得分:0)
你有内存损坏。你正在覆盖&#34; Ritz [0]&#34;在一个点上。一旦发生崩溃,您可以通过在GDB中打印Ritz
,然后Ritz[0]
的值来找到它。
然后要弄清楚它被覆盖的位置,在分配之后设置一个断点(例如第183行)并运行程序。然后使用watch Ritz[0]
命令告诉GDB在某些内容写入该位置时中断。让gdb继续。它达到了这个循环:
for(int i = 1 ; i < N ; i++)
{
Krylov[i][k] = v[i];
}
i=3
和k=4
的位置。 Krylov有N
(4)个元素,但每个子数组只有m
(2)个元素。这就是你要走出界限的地方。
现在,我可以看到围绕for循环的循环正在检查l
,并且在k
进行检查时增加k = 1
。但是,我认为您在外部while循环内部(第236行)错过了somme += v[j] * A[i][j];
。
修复后,再次崩溃。您在第121行(i=0
),j=0
和A[0]
时崩溃。看起来A
已被覆盖,并再次在GDB中打印确认了这一点。
由于bt
是一个参数,我们需要找出它实际来自哪个变量,所以我们发现test.c:346
来自temp = Prod_Mat_Vect(Krylov, N, m, eigenvect, m);
的堆栈:
A
所以Krylov
有Krylov[0]
。看起来Ritz[0]
被覆盖了,所以让我们对T[l][j+1] = beta;
的观察点做同样的事情。
GDB将我们置于第256行(l=0
),j=4
和T
。同样,j
的子数组仅分配了2个元素,因此j = 0
的值显然是错误的。再次查看循环的结构,它与上次完全相同,但只是使用不同的变量。
在外部while循环开始时设置sizeof(double)
(同样是第236行)也修复了这个问题。
这似乎就是直接和灾难性的内存损坏,因为程序在此之后运行良好。
在一个不太重要的说明中,你在这里有一个错误,这应该是 for( int i = 0 ; i < N ; i++ )
Ritz[i] = calloc( m , sizeof(double*) );
:
<SkipWorkItemCreation>true</SkipWorkItemCreation>