PyParSVD：一个流式、分布式和随机化的奇异值分解库
PyParSVD: A streaming, distributed and randomized singular-value-decomposition library
摘要：
我们介绍PyParSVD \footnote{https://github.com/Romit-Maulik/PyParSVD}，一个Python库，实现了一个流，分布式和随机算法的奇异值分解。为了证明其有效性，我们从科学数据中提取相干结构。此外，我们显示弱缩放评估高达256个节点的西塔机在阿贡领导计算设施，展示了潜在的大规模数据分析的实际数据集。
英文摘要：
We introduce PyParSVD\footnote{https://github.com/Romit-Maulik/PyParSVD}, a Python library that implements a streaming, distributed and randomized algorithm for the singular value decomposition. To demonstrate its effectiveness, we extract coherent structures from scientific data. Futhermore, we show weak scaling assessments on up to 256 nodes of the Theta machine at Argonne Leadership Computing Facility, demonstrating potential for large-scale data analyses of practical data sets.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
