StreamGPU のアプリケーション候補： 相関異常の検出

StreamGPU プロジェクトの GPU へのポーティング対象。
IBM 井出さんの論文「疎な相関グラフの学習による相関異常の検出」 (PDF)

変化点検出を GLASSO アルゴリズムを用いて実現。行列の固有値分解 (Eigenvalue Decomposition) は重いため、Krylov subspace technique という技術によって、計算コストを下げている。GPU を用いると更に高速化が期待できる。