矩阵连乘问题若矩阵A是一个p*q的矩阵,B是一个q*r的矩阵,则C=AB,是一个p*r的矩阵,需进行pqr次数乘计算。存在{A1,A2,A3}三个矩阵,维数分别为100*5,5*50,50*10。若直接相乘,A1*A2*A3,则需要进行n=100*5*50+100*50*10=25000+50000=75000次数乘计算。如果我们调整运算顺序,A1*(A2*A3),则需要进行n=5*50*10+1
# Python矩阵连乘实现教程 ## 1.整体流程 在实现矩阵连乘算法之前,我们首先需要了解整个算法的流程。下面是矩阵连乘算法的步骤表格: | 步骤 | 描述 | | ------------------ | --------------------------------------
原创 8月前
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矩阵连乘优化 前言从旭东的博客 看到一篇博文:矩阵连乘最优结合 动态规划求解,挺有意思的,这里做个转载【略改动】。问题矩阵乘法是这样的,比如\[ A_{ab} B_{bc} = C_{ac} \]两个矩阵,一个a行,一个c列,行列乘法次数为a*c。一行乘以一列得到C中的一个元素,乘法次数为b,故矩阵乘法AB需要的乘法次数是a*c*b。我们把b称
矩阵AB可乘的条件是矩阵A的列数等于矩阵B的行数计算时,加括号方式,对计算量的影响很大穷举搜索法:来搜索可能的计算次序,并计算出每一种计算次序相应需要的数乘次数,从中找出一种数乘最少的计算次序 1 分析最优解的结构 关键特征:计算A[1:n]的最优次序所包含的计算矩阵子链A[1:k]和 A[k+1:n]的次序也是最优的。 2 建立递归关系 当i=j时:m[i][j] = 0;当i<j时,m[i][j] = m[i][k]+ m[k+1][j]+pi-1pkpj ...
转载 2012-10-16 21:19:00
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### 实现Python矩阵连乘的步骤和代码解析 #### 引言 在计算机科学中,矩阵的乘法是一个常见且重要的运算。而当需要连乘多个矩阵时,我们需要考虑矩阵乘法的顺序,以获得更高效的计算结果。本文将介绍如何使用Python实现矩阵连乘,并提供详细的步骤和代码解析,以帮助刚入行的开发者理解和掌握这一技巧。 #### 步骤 下面是实现Python矩阵连乘的主要步骤,我们将通过一个表格展示每个步骤的
原创 2023-09-13 11:15:44
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摘要整理了矩阵链乘法的动态规划思路。题目给定n个要相乘的矩阵构成的序列<A1, A2, ... , An>,其中 i=1, 2, ..., n,矩阵 Ai 的维数为pi-1*pi。计算乘积 A1A2...An 的最小代价的矩阵相乘循序。补充:矩阵乘法满足结合律,例如,乘积 A1A2A3A4 共有五种不同加括号结合形式
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转载 2019-05-01 11:08:00
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一.问题描叙    给定n个矩阵{A1,A2,……,An},其中AiAi+1是可乘的,i=1,2,……,n-1。   例如:     计算三个矩阵连乘{A1,A2,A3};维数分别为10*100 , 100*5 , 5*50     按此顺序计算需要的次数((A1*A2)*A3):10X100X5
Not FibonaccidescriptionMaybe ACMers of HIT are always fond of fibonacci numbers, because it i
原创 2022-08-11 15:49:11
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矩阵连乘:给定n个矩阵:A1,A2,...,An,其中AiAi+1是可乘的,i=1,2...,n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。输入数据为矩阵个数和每个矩阵规模,输出结果为计算矩阵连乘积的计算次序和最少数乘次数。若A是一个p*q的矩阵,B是一个q*r的矩阵,则其乘积C=AB是一个p*r的矩阵。数乘次数是p*q*r.动态规划算法分治法类似,其基本
动态规划实现矩阵连乘问题一、动态规划动态规划和分治法十分相似,动态规划的基本思想是将待求解的问题分解为若干子问题的解得到原问题的解。动态规划算法通常适用于求解最优化问题。 动态规划的步骤如下: 1、找出最优解的性质,并刻画其结构特征。 2、递归地定义最优值。 3、以自底向上的方式计算最优值。 4、根据计算的最优值时得到的信息,构造最优解。二、矩阵连乘问题问题描述:给定n个矩阵:A1,A2,…,An
所谓矩阵连乘问题,就是用动态规划的方法来求出如何“分解”连乘式,例如A1A2A3可以分为两种计算方法,一种是(A1A2)A3,另一种是A1(A2A3),如果三个矩阵分别为10×100,100×5,5×50,则第一种所需要的乘法次数为7500,而第二种的乘法次数为75000。
原创 2021-07-16 13:35:36
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1 问题描述 2 问题解决 2.1 子问题提取和描述 m[i, j],下标
转载 2017-12-14 20:40:00
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1.       采用标准的矩阵乘法来计算M1、M2和M3三个矩阵的乘积M1M2M3,设这三个矩阵的维数分别是2 × 10、10 × 2和2 × 10。如果先把M1和M2相乘,然后把结果和M3相乘,那么要进行2× 10 × 2 + 2 × 2 × 10 = 80次乘法;如果代之用M2和M3相乘的结果去乘M1,那么数量乘法的次数为
/** * * @author YuYunTan(谭淇蔚) *定义数组P[i] *p[i]的含义有两层 *指的是: *1. 第i个矩阵的列 *2. 第i+1个矩阵的行 * *思路: *步骤: *划分阶段(子问题)并刻画 *将原问题划分成两个子问题。如果原问题获得最优值。则子问题的应该也是最优的。 *将矩阵连乘积A1A2A3A4简记为A(1:n) *设最优计算次序在矩阵
问题分析矩阵连乘问题是经典的动态规划问题,其主要是n个矩阵进行矩阵乘法运算时,通过括号改变运算的先后顺序,减少运算次数,找到最佳划分方法,求解最少运算次数。算法分析矩阵连乘问题中动态规划可以帮助我们找到从每个矩阵到另一个矩阵的最小运算次数以及对应的划分,我们用dp[i][j]存储从矩阵A[i]到矩阵A[j]的运算次数。每当对从矩阵A[i]连乘矩阵A[j]求解最小连乘括号划分时,我们引入A[i]到
文章目录动态规划基本概念动态规划分治法异同:举例说明动态规划的基本要素动态规划步骤矩阵连乘描述问题分析java代码 动态规划基本概念动态规划(DP:Dynamic Programming):是一种重要的程序的设计手段,其基本思想是在对一个多阶段决策的问题,按照某一顺序,根据每一步所选决策的不同会引起状态的转移,最后会在变化的状态中获取到一个决策序列。 动态规划是一种把多阶段过程转化为一系列单阶
先看问题描述:给定7个数字30、35、15、5、10、20、25,只能相邻的两个数字组成矩阵,即:30*35、35*15、15*5、5*10、10*20、20*25共计6个矩阵,且只能相邻的两个矩阵相乘。求矩阵最小的相乘次数。我们先解释下什么是矩阵相乘(Matrix Multiplication),即用矩阵1的每一行值按顺序分别乘以矩阵2的每一列(矩阵1的列数必须等于矩阵2的行数),再把各个乘积相
1.1构造最优值矩阵 ,并将断开位置记录在断开位置矩阵中def matrixChain():"""计算最优值关系矩阵:return: None"""for i in range(2, n + 1): #对角线for r in range(1, n - i + 2): #行c = r + i - 1 #列#找到m[r][c]的最小值并计...
转载 2021-11-12 14:13:33
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矩阵连乘Time Limit:1sMemory limit:32MAccepted Submit:260Total Submit:969给定n个矩阵{A1,A2,...,An},考察这n个矩阵连乘积A1A2...An。由于矩阵乘法满足结合律,故计算矩阵连乘积可以有许多不同的计算次序,这种计算次序可以用加括号的方式来确定
原创 2021-08-20 15:05:49
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