报告人：李胜国（国防科技大学）

时间：2022年07月24日10:00

报告地点：理科楼LD202

报告摘要：In this talk, we will introduce some techniques for accelerating parallel direct methods for symmetric eigenvalue problems, and it is based on the techniques of rank-structure matrices. A parallel structured matrix multiplication algorithm is proposed, which can be used for Cauchy-like, Toeplitz-like, Vandermonde, and Hankel matrices, implemented in an open source package PSMMA. Based on PSMMA, a parallel structured DC (PSDC) algorithm is proposed for symmetric tridiagonal eigenvalue problem, which can be 40-60% times faster than the corresponding algorithm in ScaLAPACK. Numerous experiments are tested on Tianhe-2 supercomputer.

报告人简介：李胜国，男，计算数学博士，国防科技大学计算机学院助理研究员，2006-2013年获得国防科技大学的应用数学学士、计算数学硕士和博士学位，2010年在美国加州大学伯克利分校联合培养两年，2020年访问西班牙UPV大学10个月。2013年参加工作以来，主要从事并行算法设计、特征值计算、共性算法库研制、Benchmark程序测试与优化工作，参与天河2A、银河-X系统研制与调试，曾主持国家青年和湖南省面上自然科学基金1项，发表SCI论文30多篇，两篇进入ESI检索前10%，部分论文发表在SIAM J. Sci. Comput., SIAM J. Matrix Anal. Appl., Numer. Math., Numer. Linear Algebra Appl. Parallel Computing, IEEE TPDS等国际期刊。

邀请人：李寒宇

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