1.问题描述 矩阵乘法问题描述如下: 给定矩阵A和B,其中A是m*p大小矩阵,B是p*n大小的矩阵.求C = A*B. 求解这个问题最简单的算法是遍历A的行和B的列,求得C的相应元素,时间复杂度O(mnp),空间复杂度O(1). // 矩阵乘法的C++实现 ; i<m; i++){ ; j<n; j++){ float temp = 0.0; ; k<p; k++){ temp += A[i*p + k] * B[k*n + j]; } C[i*n + j] = temp; } } 2.

以前没接触过MPI编程,对并行计算也没什么了解.朋友的期末课程作业让我帮忙写一写,哎,实现结果很一般啊.最终也没完整完成任务,惭愧惭愧. 问题大概是利用MPI完成矩阵和向量相乘.输入:Am×n,Bn×1  ,输出:Cm×1 附:程序中定义m=400,n=100,矩阵和向量的取值为随意整型数,为了便于显示并行效果,循环完成该计算任务100000次. 实现过程 1.实验环境:WINDOWS8.1 64位+ MPICH + VS2013   / kubuntu 14.04 + mpich 2.解题思路

今年10-11月份参加了EDA2020(第二届)集成电路EDA设计精英挑战赛,通过了初赛,并参加了总决赛,最后拿了一个三等奖,虽然成绩不是很好,但是想把自己做的分享一下,我所做的题目是概伦电子出的F题-快速电路仿真器(FastSPICE)中的高性能矩阵向量运算实现,下面我将给出自己的实现方案,仅供参考. 1.题目描述与分析 1.1.赛题叙述 首先先把题目写出来: 在晶体管级电路瞬态仿真过程中,仿真器需要根据电路连接关系并结合 KCL.KVL 定理建立微分方程,然后求解离散化的方程,中间每个步长输

在使用Breeze 库时,需要导入相关包: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Breeze创建函数 //全0矩阵 DenseMatrix.zeros[Double](,) res0: breeze.linalg.DenseMatrix[Double] = 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 //全0向量 DenseVector.zeros[Double]() res1: breeze.linalg.DenseVector[

Spark MLlib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现. 使用需导入: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ 1 2 Breeze创建函数 val m1 = DenseMatrix.zeros[Double](2,3) 1 DenseMatrix[Double] = 0.0 0

如何创建一个物体.着色.加入纹理,给它们一些细节的表现,但因为它们都还是静态的物体,仍是不够有趣.我们可以尝试着在每一帧改变物体的顶点并且重配置缓冲区从而使它们移动,但这太繁琐了,而且会消耗很多的处理时间.我们现在有一个更好的解决方案,使用(多个)矩阵(Matrix)对象可以更好的变换(Transform)一个物体. 向量 向量最基本的定义就是一个方向.或者更正式的说,向量有一个方向(Direction)和大小(Magnitude,也叫做强度或长度).你可以把向量想像成一个藏宝图上的指示:"向左

OpenCV 矩阵操作 CvMat 转自:http://hi.baidu.com/xiaoduo170/blog/item/10fe5e3f0fd252e455e72380.html 每回用矩阵都要查,这回查到一个比较正确齐全的,放在自己的博客上以后可查 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. 分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat

一．  矩阵乘法串行实现 例子选择两个1024*1024的矩阵相乘,根据矩阵乘法运算得到运算结果.其中,两个矩阵中的数为double类型,初值由随机数函数产生.代码如下: #include <iostream> #include <omp.h> // OpenMP编程需要包含的头文件 #include <time.h> #include <stdlib.h> using namespace std; #define MatrixOrder 1024 #def

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

//首先,感谢Q巨 题目链接 定义状态向量b[6] b[0]:三面临红色的蓝色三角形个数 b[1]:两面临红色且一面临空的蓝色三角形个数 b[2]:一面临红色且两面临空的蓝色三角形个数 b[3]:三面临红色的黄色三角形个数 b[4]:两面临红色且一面临绿+的黄色三角形个数 b[5]:一面临红色且两面临绿+的黄色三角形个数 转移矩阵: [3 1 0 0 0 0;0 2 2 0 0 0;0 1 3 0 0 0;3 2 1 0 0 0;0 0 0 6 3 0;0 0 0 0 2 4] 最朴素的TLE代

1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则.对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍. 2 加减运算 矩阵加减运算中必须要保证左右矩阵的行列对应相等.此外更重要的一点是,矩阵的类型也必须一致,这里的矩阵运算并不支持隐式的类型转换.矩阵运算中重载的运算符有: 二元运算符+:a+

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5434 Peace small elephant  Accepts: 38  Submissions: 108  Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)  Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) 问题描述 小明很喜欢国际象棋,尤其喜欢国际象棋里面的大象(只要无阻挡能够斜着走任意格),但是他觉得国际象棋里的大象太凶残了

http://spaces.ac.cn/archives/4122/   关于词向量讲的很好 上边的形式表明,这是一个以2x6的one hot矩阵的为输入.中间层节点数为3的全连接神经网络层,但你看右边,不就相当于在$w_{ij}$这个矩阵中,取出第1.2行,这不是跟所谓的字向量的查表(从表中找出对应字的向量)是一样的吗?事实上,正是如此!这就是所谓的Embedding层,Embedding层就是以one hot为输入.中间层节点维数为字向量维数的全连接层(每一列对应一个中间层节点)!而这个全连

每一个小步骤的源码都放在了Github 的内容为插入注释,可以先跳过 前言 在阅读本篇博客之前,你必须对向量和矩阵有基本的认识,并且能熟练进行向量和矩阵的运算 我们已经知道了如何创建一个物体.着色.加入纹理,但它们都还是静态的物体 我们可以尝试着在每一帧改变物体的顶点并且重配置缓冲区从而使它们移动 但是这样的操作太过复杂,而且消耗性能也很大 我们现在有一个更好的解决方案,使用多个矩阵(Matrix)对象变换(Transform)一个物体 如果你具备了我说到的向量和矩阵的数学基础,接下来的操作都很

title: [线性代数]7-2:线性变化的矩阵(The Matrix of a Linear Transformation) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Matrix Matrix for the Derivate Matrix for the Integral Construction of the Matrix ABABAB Match TSTSTS Multiplication Change of Basis Matri

Python 矩阵(线性代数) 这里有一份新手友好的线性代数笔记,是和深度学习花书配套,还被Ian Goodfellow老师翻了牌. 笔记来自巴黎高等师范学院的博士生Hadrien Jean,是针对"花书"的线性代数一章,初来乍到的小伙伴可以在笔记的辅佐之下,了解深度学习最常用的数学理论,加以轻松的支配. 把理论和代码搭配食用,疗效更好.笔记里列举的各种例子,可以帮初学者用一种更直观实用的方式学好线代.开始前,你需要准备好Numpy和Python. 然后来看一下,要走怎样一个疗程--

OpenCv矩阵操作 有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);// void cvAndS(const Cv

目录 1.1. Vectors and Linear Combinations向量和线性组合 REVIEW OF THE KEY IDEAS 1.2 Lengths and Dot Products向量长度和点积 REVIEW OF THE KEY IDEAS 1.3 Matrices矩阵 REVIEW OF THE KEY IDEAS 1.1. Vectors and Linear Combinations向量和线性组合 emmm,想写细一点,发现下面的概括很准确了,没必要 REVIEW OF

矩阵定义 数学上,一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列 使用Aij来获取矩阵中第i行j列的数据 向量的定义 向量就是n行1列的特殊矩阵 由于向量仅仅只有1行,那么通过一个变量i来指定获取第i行的数据,很容易理解. 矩阵运算 矩阵加法 矩阵的加法,要求两个矩阵或者是多个矩阵,要求所有的矩阵的列和行都是一样的,例如都是3X2的矩阵,或者是5x8矩阵.矩阵的加法就是将对应位置的数值相加即可. 矩阵的乘法 矩阵的乘法,就是使用数字和矩阵相乘,矩阵的乘法对矩阵没有要求.运算法则就是将乘数与

第一章 1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言,该书中的实例采取的是Thrust数据并行API,.cu作为CUDA源代码文件,其中编译器为ncvv.   1.3 CUDA提供多种API: 数据并行C++ Thrust API 可用于C或者C++的Runtime API 可用于C或者C++的Driver API 以上API自高层向低层.Thrust API 具有较高可读性.可维护性,并且提供了很多方法(如归约),但它与硬件相隔离,从而无法发挥硬件的全部功能:CUDA Runtime 使得C语言

一.科学计算或矩阵运算库 科学计算包: JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库.它是Matlab.Octave.FreeMat.Scilab的一个克隆,但完全采用纯Java实现. JSci:Java 科学对象(JSci)开放源代码项目是 Durham(英国 Durham)大学粒子理论中心的三年级研究生 Mark Hale 创立的.JSci 是一个包集合,包含数学和科学类. 使用 JSci,您既可以在 AWT 中也可以在 Swing 中创建简单的条形