[논문]구식 싱글턴 혼합기수 고속푸리에변환 코드에 대한 간단한 동적메모리 할당방법 프로그래밍

김인기

doi:10.4283/jkms.2012.22.2.033

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구식 싱글턴 혼합기수 고속푸리에변환 코드에 대한 간단한 동적메모리 할당방법 프로그래밍
A Simple Implementation of Dynamical Memory Allocation in Old-fashioned Singleton's Mixed-radix Fast Fourier Transformation Code 원문보기

韓國磁氣學會誌 = Journal of the Korean Magnetics Society, v.22 no.2, 2012년, pp.33 - 36

김인기 (포항공과대학교 철강대학원)

초록
AI-Helper

1968년에 발표된 구식 싱글턴 혼합기수 고속푸리에 변환 포트란 서브루틴에 존재하는 일반적인 $N$ 문제에 대한 간단한 처치법을 제안하였다. 주어진 문제에 대한 간략한 검토를 마친 후에, 새로운 처치법을 동적메모리 할당방법의 입장에서 최악상황분석법을 통해 논의하였다. 본 논의를 통해 여기서 제시된 프로그래밍 기법은 최소한 다차원 데이터 집합에 대해 지금까지 제시된 여타 처치법보다 우월함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

We propose a simple prescription for resolving the general-$N$ problem existing in the old-fashioned mixed-radix fast Fourier transformation FORTRAN subroutine by Singleton in 1968. After a brief investigation on the problem, we discuss our prescription with the worst case analysis within the dynamical allocation. The analysis reveals that our implementation is superior, at least for multi-variate data set, than previously proposed data copying methods.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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가설 설정

However, the fixed-memory allocation functionality in old-fashioned FORTRAN languages limits on the dimension of the current data set values n: (i) the number of factors of n should be smaller than a given maximum number of factors maxn, (ii) the maximum prime factor of n has to be smaller than a given prime number maxf, and (iii) the square-free portion of n must be smaller than a given prime number multiple maxp minus one.

이론/모형

The suggested subroutine was coded in the full-potential linearized augmented plane wave (FLAPW) method implemented in the QMD-FLAPW package [8]. During the implementation, we modified the main Singleton’s FFT subroutine sfft within the modern structural programming paradigm, i.

후속연구

Since the Singleton’s code is applied for FFT of multi-variate−mostly in three dimensional complex data sets in most practical applications, this treatment will work in reasonable speed.

참고문헌 (10)

J. W. Cooley and J. W. Tukey, Math. Comput. 90, 297 (1965).
C. S. Burrus and T. W. Parks, DFT/FFT and Convolution Algorithms, Wiley, New York (1984).
C. Temperton, J. Comput. Phys. 52, 198 (1983).

상세보기
C. Temperton, J. Comput. Phys. 58, 283 (1985).

상세보기
R. C. Singleton, IEEE Trans. Audio and Electroacoust. 17, 93 (1968).
A. Miller, http://users.bigpond.net.au/amiller/fft.f90
J. F. Kirby, Computat. Geosci. 28, 999 (2002).

상세보기
M. Steffens, http://users.bigpond.net.au/amiller/singleton.f90
See http://www.flapw.com
S. W. Seo, Y. Y. Song, G. Rahman, I. G. Kim, M. Weinert, and A. J. Freeman, J. Magnetics 14, 137 (2009).

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