Как можно оптимизировать вычисления над побочной диагональю в матричных алгоритмах?

Для оптимизации вычислений над побочной диагональю в матричных алгоритмах можно использовать следующие подходы:

• Ограничить перебор элементов. intuit.ru В некоторых типовых алгоритмах обработки квадратного массива относительно диагоналей перебираются все элементы. intuit.ru Чтобы оптимизировать процесс, можно ввести зависимость начального или конечного значений управляющей переменной внутреннего цикла от значения счётчика внешнего цикла. intuit.ru
• Использовать дискретное преобразование Фурье. cyberleninka.ru Этот подход позволяет восстановить результат по полиномиальным модулям за меньшее количество операций. cyberleninka.ru
• Применять параллельные алгоритмы. cyberleninka.ru Например, можно использовать параллельную ЭВМ с несколькими процессорами, чтобы ускорить вычисления. cyberleninka.ru
• Использовать векторизацию и блокирование регистров. forum.sources.ru Это позволяет сократить количество перемещений данных между кэшем и регистрами. forum.sources.ru
• Обеспечить последовательный доступ к данным в памяти. forum.sources.ru Например, элементы матриц можно читать из строк, а не из столбцов. forum.sources.ru
• Использовать блокирование кэша. forum.sources.ru Можно загружать блоки матриц в кэш и эффективно их перемножать, при этом чтобы данные из одного или двух блоков максимально долго оставались в кэше и многократно использовались. forum.sources.ru