Matlab操作矩阵的相关方法下面这篇文章主要是对吴恩达老师机器学习中matlab操作的一个整理和归纳一、基本操作1.生成矩阵（ones、zeros）A = [1 2;3 4;5 6] #生成3行4列的矩阵B = [1 2 3] &nbs
1 例子 2算法思想 3代码 4 代码注释//教训，书写代码for循环中，要对齐
Status MultSMatrix(RLSMatrix M,RLSMatrix N,RLSMatrix &Q){
//求矩阵乘积Q=M*N,采用行逻辑链接存储表示
if(M.nu!=N.mu)
return error;//矩阵
rand：产生幅度在0~1之间的伪随机数rand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声randn(n)：生成0均值，方差为1的n阶随机数方阵randn(m,n)：生0均值，方差为1的m×n的随机数矩阵randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、
原创
2016-07-08 17:38:31
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矩阵分解是指根据一定的原理用某种算法将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积。常见的矩阵分解有LU分解、QR分解、Cholesky分解，以及Schur分解、Hessenberg分解、奇异分解等。 (1) LU分解矩阵的LU分解就是将一个矩阵表示为一个交换下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积形式。线性代数中已经证明，只要方阵A是非奇异的，LU分解总是可以进行的。MATLAB提供的l
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2024-07-19 14:06:22
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产生一个100 阶的随机矩阵，求出满足小于0.2 而大于0.1 的元素个数及它们在该矩阵中的位置分布图。MATLAB 的原代码为clear;a = randn(100);b = a>=0.1;c = a<=0.2;d = and(b,c);s = nnz(d);spy(d);
原创
2013-09-21 20:25:43
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1、rand()生成(0,1)区间上均匀分布的随机数 基本语法：rand([M,N,P…]) 生成排列成MNP*…多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。2、randn()生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数 基本语法：randn([M,N,P,…]) 解释同1 若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布
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2024-06-22 18:34:37
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一、矩阵、1、定义矩阵、2、转置矩阵、3、矩阵放到一列、4、逆矩阵、二、随机数函数、1、rand 随机数函数、2、randn 随机数函数、3、randi 随机数函数、三、生成矩阵、1、生成 0 矩阵、2、生成随机矩阵、
原创
2022-03-08 11:39:39
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实验介绍相对CPU来说，GPU更适合处理高度并行化的程序，此次实验借助CUDA架构，C++编码实现在GPU的矩阵快速相乘，实验中用到了CUDA的相关知识，如cudaMalloc，cudaMemcpy，cudaFree；clock_t，gettimeofday计算运行时间；线程块二维分布和一个线程块的线程数为256。与在CPU中的完成速度对比。采用内核函数，运用GPU的并行处理，对两个矩阵进行相乘（
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2024-04-05 18:47:26
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目录1 知识回顾2 随机矩阵理论入门代码3 结果展现1 知识回顾随机矩阵相关理论随机
原创
2022-08-16 08:01:07
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文章目录基本概念主机（host）设备（device）流式处理器（SP）流式多处理器（SM）线程（Thread）线程块（Block）线程格（Grid）线程束（wrap）函数修饰符GPU内存的分类全局内存（Global Memory）共享内存（Shared Memory）常量内存（Constant Memory）纹理内存（Texture Memory）固定内存CUDA程序计算原理CUDA程序执行过程
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2024-04-07 08:00:46
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本文主要介绍用CUDA实现矩阵运算(C = A x B)的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算,2D运算,共享内存,CUBLAS的使用文中的全部code:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix
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2024-05-13 14:47:24
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矩阵乘法(GEMM)优化算法在GPU上的实现矩阵乘法（Matrix Multiplication）是线性代数中最基本的计算之一，在深度学习、信号处理等领域广泛应用。在GPU中，由于其高并行性，可以实现矩阵乘法的高效计算。矩阵乘法算法简介矩阵乘法的基本思路是将两个矩阵相应位置的元素相乘，并累加得到结果矩阵的对应位置的元素。设 为形状为 的矩阵， 为形状为 的矩阵，则得到的矩阵 形状为 ，其中
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2024-04-06 20:38:26
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准备写一篇关于奇异值分解的文章，突然发现里面需要用到很多线性代数的知识。因此先介绍一下线性代数的基本概念和运算，有助于读者对奇异值分解的理解。1 基本概念 一个矩阵就是有若干行和列组成的数字，相当于一个表格。 特别地，如果矩阵的行和列个数相同，则该矩阵为一个方阵。在矩阵中A中的元素aij，代表第i行第j列的元素。自左上角元素向右下角元素的连线为主对角线，主对角线上元素的和称为矩阵的迹。 只有
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2024-01-12 13:18:30
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自有矩阵函数 zeros（2，3） 2x3全零矩阵 eye（3，3） 3x3 单位矩阵 | 函数 | 用处 | | : : | : : | | zeros | 全零矩阵 | | eye | 单位矩阵 | | ones | 全一矩阵 | | rand | 随机矩阵（均匀分布） | | randn | ...
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2021-08-14 22:03:00
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矩阵变换 对角阵 （1）对角阵 ① diag(A)：提取矩阵A主对角线元素，产生一个列向量； ② diag(A,k)：提取矩阵A第k条对角线的元素，产生一个列向量； （2）构造对角矩阵 ① diag(V)：以向量 V 为主对角线元素，产生对角矩阵。 ② diag(V,k)：以向量 V 为第 k 条对 ...
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2021-07-21 23:10:00
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矩阵乘计算GPU实现中通常为线程块计算一个较大的[m_tile, k] *[k, n_tile]的矩阵乘，最后分配到每个线程后同样为每个线程计算更小的一个[m_tile, k] *[k, n_tile]。这样存在的一个问题主要是在于m和n较小而k很大时，如下图所示的矩阵乘案例，只能分配很少的线程和线程块，并且每个线程内部的循环次数很大，GPU无法被充分利用，导致矩阵乘实现的性能比较差。这种情况可能
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2024-04-15 12:48:09
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Matlab矩阵矩阵求和、转置和对角矩阵您可能已经注意到，幻方矩阵的特殊属性与元素的不同求和方法相关。如果沿任何行或列求和，或者沿两条主对角线中的任意一条求和，您将始终得到相同数字。让我们使用 MATLAB 来验证这一点。尝试的第一个语句是sum(A)MATLAB 返回的结果为ans = 34 34 34 34如果未指定输出变量，MATLAB 将使用变量 ans（answer 的缩略形式）来存储计算结果。您已经计算包含 A 的列总和的行向量。每个列的总和都相同，即幻
原创
2022-01-22 17:51:55
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目录MATLAB矩阵MATLAB引用一个矩阵的元素MATLAB删除行或列矩阵详细例子MATLAB矩阵在MATLAB中创建矩阵有以下规则：矩阵元素必须在 “[ 4 5 6 7; 4 5 6
原创
2022-09-21 11:31:29
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l 矩阵的输入 I. 直接输入创建矩阵 输入方法是先键入左方括弧“[”，然后按行直接键入矩阵的所有元素，最后键入右方括弧“]”。注意：整个矩阵以“
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2024-01-21 10:01:11
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1、GPU与CPU结构上的对比2、GPU能加速我的应用程序吗？3、GPU与CPU在计算效率上的对比4、利用Matlab进行GPU计算的一般流程5、GPU计算的硬件、软件配置5.1 硬件及驱动5.2 软件6、示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比1、GPU与CPU结构上的对比原文：Multicore machines and hyper-threading technology h
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2024-04-25 11:04:51
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