Eigen 矩阵乘法的速度  < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒

此示例是利用Intel 的MKL库函数计算矩阵的乘法,目标为:\(C=\alpha*A*B+\beta*C\),由函数cblas_dgemm实现: 其中\(A\)为\(m\times k\)维矩阵,\(B\)为\(k\times n\)维矩阵,\(C\)为\(m\times n\)维矩阵. 1 cblas_dgemm参数详解 fun cblas_dgemm(Layout, //指定行优先(CblasRowMajor,C)或列优先(CblasColMajor,Fortran)数据排序 TransA

数学意义上的矩阵乘法 注意事项: 1.当矩阵A的列数(column)等于矩阵B的行数(row)时,A与B可以相乘. 2.矩阵C的行数等于矩阵A的行数,C的列数等于B的列数. 3.乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和. 乘积-哈达马积(hadamard product) 乘积-克罗内克乘积 MatLab中的乘法()和点乘(.) a * b 是进行矩阵相乘, a.*b是a矩阵的每一个元素乘以b矩阵对应位置的元素 形成的一个新矩阵. Numpy In [1

关于cuBLAS库中矩阵乘法相关的函数及其输入输出进行详细讨论. ▶ 涨姿势: ● cuBLAS中能用于运算矩阵乘法的函数有4个,分别是 cublasSgemm(单精度实数).cublasDgemm(双精度实数).cublasCgemm(单精度复数).cublasZgemm(双精度复数),它们的定义(在 cublas_v2.h 和 cublas_api.h 中)如下. #define cublasSgemm cublasSgemm_v2 CUBLASAPI cublasStatus_t CUBL

1.2 矩阵和向量的运算 1.介绍 eigen给矩阵和向量的算术运算提供重载的c++算术运算符例如+,-,*或这一些点乘dot(),叉乘cross()等等.对于矩阵类(矩阵和向量,之后统称为矩阵 类),算术运算只重载线性代数的运算.例如matrix1*matrix2表示矩阵的乘法,同时向量+标量是不允许的!如果你想进行所有的数组算术运算,请看下 一节! 2.加减法 因为eigen库无法自动进行类型转换,因此矩阵类的加减法必须是两个同类型同维度的矩阵类相加减. 这些运算有: 双目运算符:+,a+b

Eigen库矩阵运算使用方法 Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧: ——Core 有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作. ——Geometry 几何学的类,有关转换.平移.进位制.2D旋转.3D旋转(四元组和角轴相关) ——LU 逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU) ——Cholesky 包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法. (小科普:Chole

转置.伴随.行列式.逆矩阵 小矩阵(4 * 4及以下)eigen会自动优化,默认采用LU分解,效率不高 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Matrix2d c; c << , , , ; //转置.伴随 std::cout<<c<<std::endl<<std::endl

首先熟悉Eigen库的用途,自行百度. 引入头文件: // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> 定义变量: Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类. 它的前三个参数为:数据类型,行,列 Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型,不过底层仍是Eigen::Matrix 例如: Eigen::Matrix<, >

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

对这个题目的最初理解 开始看到这个题,觉得很水,直接写了一个最简单地动态规划,就是定义 f[i][j]为到了i节点路径长度为j的路径总数, 转移的话使用Floyd算法的思想去转移,借助这个题目也理解了为什么floyd要把k放在最外面,也是类似的道理. 这样就写了下面代码中的version1.但是连样例也无法通过. 我又重新仔仔细细读了一遍题,发现不可以走回头路. 然后我就一直在考虑如何避免走回头路,但是想了一个小时,也想不出一个合理的猜想,每一个猜想有非常大的局限性. 然后就上网翻题解,发现可以

上一篇,我已经阐述了如何创建一个简单的NDK实例: NDK 开发实例一(Android.mk环境配置下) 在上一篇的基础上,我们来添加Eigen库,然后做一个简单实例. Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法.下面我们介绍一下 如何添加Eigen库. 1.首先在Eigen官网(http://eigen.tuxfamily.org)下载最新的zip包,解压,获取Eigen源码库: 2.把Eigen文件夹的源码添加到 项目jni目录下.因为Eig

BZOJ_5015_[Snoi2017]礼物_矩阵乘法 Description 热情好客的请森林中的朋友们吃饭,他的朋友被编号为 1-N,每个到来的朋友都会带给他一些礼物:.其中,第 一个朋友会带给他 1 个,之后,每一个朋友到来以后,都会带给他之前所有人带来的礼物个数再加他的编号的 K  次方那么多个.所以,假设 K=2,前几位朋友带来的礼物个数分别是:1,5,15,37,83假设 K=3,前几位朋友带来的 礼物个数分别是:1,9,37,111现在,好奇自己到底能收到第 N 个朋友多少礼物,因

传送门(其实就是求斐波那契数列....) 累了 明天再解释 做这道题需要一些关于矩阵乘法的基础知识. 1. 矩阵乘法的基础运算 只有当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时,A与B可以相乘(A的行数不一定等于B的列数). 代码实现(重载运算符): struct matrix { int ma[][]; }; matrix operator * (const matrix &A,const matrix &B) { matrix C; ; i < ; i++) ; j < ; j++)

我诈尸啦! 高三退役选手好不容易抛弃天利和金考卷打场CF,结果打得和shi一样--还因为queue太长而unrated了!一个学期不敲代码实在是忘干净了-- 没分该没分,考题还是要订正的 =v= 欢迎阅读本题解! P.S. 这几个算法我是一个也想不起来了 TAT 题目链接 Codeforces 1106F Lunar New Year and a Recursive Sequence 新年和递推数列 题意描述 某数列\(\{f_i\}\)递推公式:\[f_i = (\prod_{j=1}^kf_

课程内容 OpenBLAS项目介绍 矩阵乘法优化算法 一步步调优实现 以下为公开课完整视频,共64分钟: 以下为公开课内容的文字及 PPT 整理. 雷锋网的朋友们大家好,我是张先轶,今天主要介绍一下我们的开源矩阵计算库OpenBLAS以及矩阵乘法的优化. 首先,什么是BLAS? BLAS是 Basic Linear Algebra Subprograms (基本线性代数子程序)的首字母缩写,主要用来做基础的矩阵计算,或者是向量计算.它分为三级: BLAS 1级,主要做向量与向量间的dot或乘加运

来自:http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/9066973 引言 何 为大矩阵?Excel.SPSS,甚至SAS处理不了或者处理起来非常困难,需要设计巧妙的分布式方法才能高效解决基本运算(如转置.加法.乘法.求逆) 的矩阵,我们认为其可被称为大矩阵.这意味着此种矩阵的维度至少是百万级的.经常是千万级的.有时是亿万级的.举个形象的栗子.至2012年12月底,新 浪微博注册用户数超5亿,日活跃用户4629万[1],如果我们要探索这4000多万用户可以分

Queuing Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1949    Accepted Submission(s): 911 Problem Description Queues and Priority Queues are data structures which are known to most computer s

矩阵乘法模板: #define N 801 #include<iostream> using namespace std; #include<cstdio> int a[N][N],b[N][N],c[N][N]; int n,m,p; int read() { ,ff=;char s; s=getchar(); ') { ; s=getchar(); } ') { ans=ans*+s-'; s=getchar(); } return ans*ff; } int main() {

题解 这题是一道非常好的插头题,与一般的按格转移的题目不同,由于m很大,要矩阵乘法,这题需要你做一个按列转移的插头DP. 按列转移多少与按格转移不同,但大体上还是基于连通性进行转移.每一列只有右插头是对下一列的转移有影响的,那么我们只需要记录每一列的右插头的连通情况,用最小表示法表示为当前列的状态.在转移的时候,我们只知道上一列的右插头,即本列的左插头的情况,而上插头还需要自己记一个标记. 那么我们具体分析: 1.不存在上插头 1.同时存在左插头和右插头,不需要修改当前插头,直接把上一列的右插头

历史性的时刻!!! 推了一晚上!和hyc一起萌萌哒地推出来了!! 被摧残蹂躏的智商啊!!! 然而炒鸡高兴!! (请不要介意蒟蒻的内心独白..) 设a[i]为扫到第i行时的方案数. 易知,对于一行1*4的格子,只有一种方案把它铺满. 首先,对于当前的第i行,如果它不和第i-1行有联系(也就是它是独立的一行),那么就有1*a[i-1]=a[i-1]种方案. 如果第i行和第i-1行有联系(2行间互相联系),那么共有一下四种方案: 如果第i行.第i-1行.第i-2行都有联系(3行间两两联系),那么共有两