先介绍向量的两种运算,一个行向量乘以一个列向量称作向量的内积,又叫作点积,结果是一个数;一个列向量乘以一个行向量称作向量的外积,外积是一种特殊的克罗内克积,结果是一个矩阵,假设和b分别是一个行向量和一个列向量,那么内积、外积分别记作和,,为了讨论方便,假设每个向量的长度为2。注意:外积在不同的地方定义方式不太一样,这里不详细讨论定义了内积和外积以后,我们讨论矩阵的乘法。矩阵是由向量组成的,因此对矩
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2023-08-26 13:09:44
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//MultiplyMatrix by seabridge 2004-9-1public class Mul
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2022-05-16 12:52:39
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一、单个mapreduce的实现王斌_ICTIR老师的《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》,下面是对第二章提到的的单轮计算矩阵乘法进行的学习实现过程。(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有定义。一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积。若A为i×r矩阵,B为r×j矩阵,则他们的乘积AB(有时记做A · B)会是一个i×j矩阵。其乘积矩阵的元素如下面式子得
问题描述 输入两个矩阵,分别是ms,sn大小。输出两个矩阵相乘的结果。输入格式 第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。 接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j)。 接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j)。输出格式 m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後的矩阵C(i,j)的值。样例输入23210-111-3031231样例输出-32-
原创
2018-03-18 03:32:48
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矩阵乘法 1 3 1 1 = 10+4+14+6=34 2 4 * 3 1
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2017-08-23 17:30:00
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可乐 第一眼以为和概率期望什么的有关系,吓得不轻(我对那个东西有生理厌恶的),如果再来一个迷失游乐园之类的那就不好了。 不过定睛一看,蓝题。应该还好。朴素的想就是一个奇怪的分层图。然后玄学吸几口 \(O_2\) 就可以水过去。顺便提一下,由于脑残了,边数开的不是太大,忽略了有额外边的存在,调了好久【 ...
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2021-08-15 21:14:00
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由于矩阵乘法是本蒟蒻自学的,只学到了一点点皮毛。 矩阵乘法大法大大的好。 说实话,矩阵乘法相较于其它的“数学”部分的知识点要友好太多了,毕竟,现在依然记得当年周老师花了一个晚上时间来证明费马小定理…… 数学真他妈不是人玩的东西。但矩阵乘法至少没有那么阴间,个人观点。 如何计算矩阵乘法?举个例子: \ ...
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2021-08-15 20:44:00
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矩阵 矩阵的定义: 一个n*m的矩阵可以看作是一个二维数组 设A是$n * m$矩阵,B是 $m * p$矩阵 则C就是$n * p$ 矩阵 并且 \[ \sum _{k=1}^{m} A_{i,k}*B_{k,j} \] 矩阵乘法满足结合律,即$(A*B)*C$ =\(A*(B*C)\) 满足分配 ...
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2021-09-23 22:00:00
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矩阵乘法题目描述: 小明最近在为线性代数而头疼,线性代数确实很抽象(也很无聊)\
原创
2022-09-09 10:25:04
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用C++实现:// g++ multiply.cpp -Wall -std=c++11#include <iostream>#include <vector>#include <iomanip>using std::vector;using std::cout;using std::setw;vector< vecto...
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2021-08-13 09:53:52
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当矩阵A是n*m,矩阵B是m*p,可以运算代码for(int i=0;i<n
原创
2022-07-05 10:19:22
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矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log( n ),还可以求路径方案等,所以更是是一种应用性极强的算法。矩阵,是线性代数中的基本概念之一。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起,所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。矩阵乘法看起来很奇
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2014-03-14 14:23:00
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本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:def matrixMul(A, B):
res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]
for i in range(len(A)):
for j in range(len(B[0])):
for k in range(len(B)):
res[i][j] += A
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2023-06-02 23:00:40
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A=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] B=[[2,3,4],[5,6,7],[8,9,1]] C=[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] for i in range(3): for j in range(3): # C[i][j]=0 for k in range(3
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2021-05-25 22:57:04
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#include<iostream>#include<stdio.h>using namespace std;int a[200][200],b[200][200],c[200][20
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2022-07-05 14:50:18
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老规矩,我们先由题切入:矩阵链乘法问题(matrix-chain multiplication problem)可描述如下:给定n个矩阵的链<A1,A2,...,An>,其中,Ai和Ai+1是可乘的,( 矩阵Ai的规模为p(i-1)×p(i) (1<=i<=n) ),求完全括号化方案,使得计算乘积A1A2...An所需标量乘法次数最少。即:题干描述就是如此,除此之
老规矩,我们先由题切入:矩阵链乘法问题(matrix-chain multiplication problem)可描述如下:给定n个矩阵的链<A1,A2,...,An>,其中,Ai和Ai+1是可乘的,( 矩阵Ai的规模为p(i-1)×p(i) (1<=i<=n) ),求完全括号化方案,使得计算乘积A1A2...An所需标量乘法次数最少。即:题干描述就是如此,除此之
一、参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/65436463
https://github.com/flame/how-to-optimize-gemm/二、矩阵相乘优化方法 假设矩阵C = 矩阵A * 矩阵B; 矩阵A的shape为(M, K),矩阵B的shape为(K, N),矩阵C的shape