Desde los años 70 del pasado siglo, se había descartado las aproximaciones polinómicas para calcular funciones de matrices. Ahora, investigadores de la Universitat Politècnica de València han demostrado que pueden ser más eficientes y precisas que las aproximaciones racionales, reduciendo el coste computacional. Las funciones de matrices tienen numerosas aplicaciones en campos como la robótica, la inteligencia artificial, mecánica cuántica, química cuántica, conectividad de redes, economía o aeronáutica, entre otras.
|
etiquetas: revolución matemática , upv , matrices
Al final nadie hara nada
Por otro lado las nueva generación GTX 5000 gracias a esto ahora será un 20% mas rápida que la anterior 4000 (sin esto hubiese sido un 10%) pero como es difícil de implementar en hardware, ahora cuestan el doble que la generación anterior.
(dos años después un hacer ruso consigue sacar una implementación que funciona en todas las generaciones desde la 1000 y encima es mas rápida que el de la propia NVIDIA)
( como han hecho con el DLSS que es compatible con todo )
www.mdpi.com/2227-7390/9/14/1600
#3 Consiguen evaluar aproximaciones de Taylor de nivel 15 usando 4 productos de matrices, mientras que con el método Paterson–Stockmeyer lo máximo que se consigue es una aproximación de nivel 9 usando los mismos productos de matrices.
No es coste, sino la precisión que consiguen usando el mismo número de operaciones.
Que conste que no me he leído el artículo, pero lo que digo es válido si sabes de ciencia independiente del contenido
La mejora es brutal, hay que tener en cuenta que un grado más de una matriz implica muchísimas operaciones adicionales.
La gracia del artículo es que el nuevo método proporciona precisión de grado 8 con 3 productos de matrices, mientras que el antiguo daba grado 9 con 4 productos. Si estás dispuesto a sacrificar un grado de precisión entonces puedes ahorrar un producto de matrices completo.
Al mismo coste, cuánto más puedes hacer entonces...
Menos mal. Ya hemos encontrado la forma de revertir el cambio climático. Todo el mundo tranquilo.
www.youtube.com/watch?v=7V4E_GK1dt8&ab_channel=DotCSV
en.wikipedia.org/wiki/Fast_inverse_square_root