最近学习C++，做了一个矩阵乘法的练习。先说一下功能，输入两个矩阵A，B，大小自己定，换行用；表示（matlab的习惯）。然后输出A*B的矩阵。1.思路首先，由于输入的矩阵维数是随机的，因此，我们要设计程序，手动把行和列算出来，这样方便后续乘法运算。并且把输入的数字提取出来，放入一个float型数组中，这样我们就完成了读入工作，之后就是利用乘法公式进行运算，并把结果放入一个二维数组中，最后把结果输
#include<iostream>using namespace std;int main(){ const int row1=2,column1=3; const int row2=3,column2=4; const int
原创
2022-08-03 17:03:01
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#include "stdio.h"#include "stdlib.h"typedef int datatype; /* 给 int 类型定义别名 datatype */FILE *fp;/* 定 个矩阵的行列大小 */int row_a, col_a;int row_b, col_b;int row_c, col_c;/*为矩阵动态分配内存的函数 */datatype
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2023-02-17 09:56:52
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定义4 设A=（aij) 是一个m×s矩阵，B=（bij) 是一个s×n矩阵，那么规定矩 阵 A 与矩阵 B 的乘积是一个 m×n 矩阵 C =（cij），并把此乘积记作 C = A B 矩阵的乘法不满足交换律，即在一般情形下，A B≠BA矩阵的乘法虽不满足交换律，但仍满足下列结合律和分配律（假设运算都 是可行的）：（i）（A B）C = A（B C）；（ii）λ（A B）=（λA）B = A（
原创
2022-01-25 11:57:39
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概述矩阵乘法是一个满足结合律的运算。显然，对于矩阵A、B、C来说，(AB)C 与 A(BC) 是等价的，我们可以根据自己的心情选择任意的运算顺序，总之，结果都是一样的。糟糕的是，对计算机来说可不是这么回事，若我们假定矩阵 A=[10,20], B=[20,30], C=[30,40]，那么在以下两种运算顺序中，标量相乘的次数是天差地别：(AB)C = 10*20*30 + 10*30*40 = 1
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2024-05-21 10:54:20
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很久没写blog了，感觉人都快变的抑郁了，换工作之后各种揪心，说好了是做Android的，结果让我搞各种算法，也罢，权当学习了一点知识吧。 今天说说矩阵相乘的算法，计算算法很简单，就是3个for循环。 首先还是说下矩阵相乘的概念，其实大学的时候线性代数中应该有讲到，不过到现在估计都还给老师了。
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2024-05-30 19:42:28
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《Python学习手册-第3版》中提到python可以进行复杂的数学计算，甚至堪比MATLAB，随便写了一个矩阵相乘计算的本来应该要导入numpy这个模块的，但一直在windows下没有弄好，暂时就木有导入强大的模块功能了，苦逼的只能自己写矩阵相乘……这里写的是一般通用的（m*n）×（n*k）矩阵相乘，这里的m*n代表m行n列矩阵，我们知道，矩阵相乘这里的n是一定要相同的！由于python的特性，
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2023-05-30 12:46:03
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问题描述 给定若干个矩阵，寻找最优的相乘次序，使得乘法运算的次数最少，并输出对应的最少运算次数。比如现有三个矩阵ABC，维数分别为A:2×10，B:10×2， C:2×10 。虽然(AB)C=A(BC) 结果是相等的，即与相乘次序没有关系。但是(AB)C乘法运算的次数为2×10×2+2×2×10=8
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2019-02-28 14:03:00
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matlab矩阵相乘 >> >> A=[1,2,3] A = 1 2 3 >> >> B=[3;2;1] B = 3 2 1 >> >> >> A*B ans = 10 >> >> >> >> B*A ans = 3 6 9 2 4 6 1 2 3 >> >>
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2020-08-15 13:03:00
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/*将连续的若干矩阵相乘，若从左向右依次相乘，那么效率比较低。因为矩阵乘法满足结合律，所以可
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2022-12-01 16:39:56
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1 矩阵乘法（二维数组） 2 3 Time Limit: 1800/600 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) 4 Total Submission(s): 633 Accepted...
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2015-05-23 15:23:00
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Java实现矩阵相乘package com.company;public class Matrix { public int row; public int col; public double[][] data; Matrix(double[][] array){ //获得矩阵的行与列数 this.row=array.length; this.col=array[0].length; //为data申请空
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2021-07-13 18:13:30
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#include #include #include #include using namespace std;int a[2][3] = {{100, 200, 300}, {400, 500, 600}};int b[3][2] = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}};int c[...
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2013-04-09 13:30:00
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摘要：在海量数据中淘金，已是各大互联网公司的既定目标，亚马逊是数据化运营的成功典范，Google、百度投巨资用于对海量数据进行深度学习研究，阿里把数据与平台、金融并列成为未来三大战略。想在海量数据中淘到金子，强大的挖掘工具是必不可少的，而诸如回归、聚类、主成分分析、决策树等数据挖掘算法常常涉及大规模矩阵运算。这其中，大矩阵乘法具有较大的时间消耗，是算法的瓶颈。所以将矩阵乘法移植
众所周知，Mat类型相比IPLImage有诸多优点，网上相关解释较多，此处不再赘述。本文总结了三种最常用的Mat类型数据访问方式，给出了标准写法，希望对大家有帮助。Mat 类型数据的访问 这个问题网上有很多资源，但是不太统一，实际使用时会感到混乱。在本博客的代码都是在VS2010 + opencv2.4.10运行后通过的，尽量确保代码的简洁性和正确性。CSDN的魏大神列举了13种访问方式[1
Java实现的矩阵乘法示例，本文实例讲述了Java实现的矩阵乘法。分享给大家供大家参考，具体如下：思路：矩阵乘法的前提是：前一矩阵的行数 == 后一矩阵的列数(rows == cols)在满足前提的情况下：前一矩阵的第一行 与 第二个矩阵的第一列 逐个相乘。将乘积求和 作为 结果矩阵的第一个元素类推刻得到：结果矩阵的 第 [row][col] 个元素 = 前一矩阵的第 row 行 与 后一矩阵的
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2023-06-02 23:43:51
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1、矩阵相乘的朴素算法 T(n) = Θ(n3) &n
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2023-11-17 20:27:30
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前言 我在《python数学实验与建模》这本书中发现了@运算符，这可真是个奇怪的符号！我大量的尝试与查资料后，终于揭开这个@的意义一、@运算符 1.仅仅支持数组运算 因此，必须用到numpy.array()才能使用这个运算符2.这是python3.5后的新运算符 它与numpy.dot（）的作用是一样的，矩阵乘法（就是线性代数里学的）！ 举个例子：from numpy import array,d
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2023-06-02 22:54:59
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Python的numpy矩阵乘法相关： 1.直接对array之间使用表示进行点乘，维度较低的array_x1最高纬度（设为n维）的数字，必须与纬度较高array_x2对应维度上的数字相同。x1和x2第i维度(i>n)的数字要不然相同，要不然其中一者为1，即可相加。【乘法要求矩阵最末端的唯独对齐，因此此处的维度是从右往左计算】并且矩阵点乘不分左右。（及要求对其末尾的维度即可） eg:可行的计算
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2023-06-02 23:02:10
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Q1：如何提高矩阵相乘效率？矩阵乘法是种极其耗时的运算。 以C = A • B为例，其中A和B都是 n x n 的方阵。根据矩阵乘法的定义，计算过程如下：A1: 简单分治法前提：假定A,B都是n等于2的次幂的方阵基本思路：计算C=A*B时，将C,A,B矩阵进行分块操作，对每个分块的矩阵进行乘法运 算，运算完毕后重新对得到的C11,C12,C21,C22进行组合操作。确定递归终止条件：当分块矩阵得到
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2024-05-15 09:11:00
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