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+

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

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5068 题意给的略不清晰 m个询问:从i层去j层的方法数(求连段乘积)或者修改从x层y门和x+1层z门的状态反转(更新只需更新一个节点的矩阵) 直接贴题解 我们可以把第i层跟第i+1层之间楼梯的通断性构造成一个2*2的通断性矩阵,1表示通,0表示不通.那么从第a层到第b层,就是将a到b-1的通断性矩阵连乘起来,然后将得到的答案矩阵上的每个元素加起来即为方案数.想到矩阵的乘法是满足结合律的,那么我们可以用线段树来

宜言饮酒,与子偕老.琴瑟在御,莫不静好. 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 在数学(特别是线性代数)中,Woodbury矩阵恒等式是以Max A.Woodbury命名的,它 可以通过对原矩阵的逆进行秩k校正来计算某个矩阵的秩k校正的逆.这个公式的另一个名字是矩阵逆引理,谢尔曼-莫里森-伍德伯里(Sherman–Morrison–Woodbury formula)公式或只是伍德伯里公式.然而,在伍德伯里发现之前,这一等式出现在其他文献中. 1. 伍德伯里矩阵恒等式 \[\di

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

1 使用矩阵作为函数参数介绍 文章来源Writing Functions Taking %Eigen Types as Parameters Eigen为了在函数中传递不同的类型使用了表达式模板技术.如果你传递一个表达式到函数时使用了Matrix作为参数,你的表达式会被隐含的作为Matrix模板传递给这个函数.这意味着你丢掉了表达式模板所带来的好处,这有如下两个缺点: 评估进模板的参数可能是无用或者无效的. 这只允许函数从表达式中读取而无法写入. 幸运的是这些表达式类型都有一个共同特点就是他们都

题意很简单,就是两个大矩阵相乘,然后求乘积. 用 Strassen算法 的话,当N的规模达到100左右就会StackOverFlow了 况且输入的数据范围可达到800,如果变量还不用全局变量的话连内存开辟都开不出来 #pragma comment(linker, "/STACK:16777216") #include <iostream> #include <stdio.h> #define ll long long using namespace std; ;

Matrix multiplication Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 1289    Accepted Submission(s): 568 Problem Description Given two matrices A and B of size n×n, find the product of them.

​上一期<高射炮打蚊子丨用Visual Studio 2017写最初级的C语言程序>中,我们用Visual Studio “全宇宙最强IDE”这门大炮,打了“C语言写Hello World!”这只小蚊子,那今天我们继续,来看看经典的“冒泡排序”算法,在VS 2017环境下用C语言实现的全过程~! 题目: 用起泡法对n个数从小到大排序,n不大于100. 思路分析: “起泡法”即我们经常听到的“冒泡排序”,其基本思路是:将相邻的两个数比较,将小的调到前头,如下图所示: 若有6个数.第一次将8和9对

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

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

题意:已知n个矩阵(下标从1开始),求下标x~y区间矩阵的乘积.最多m次询问,n ( 1 <= n <= 30,000) and m ( 1 <= m <= 30,000). 分析: 1.矩阵初始化为单位矩阵,因为要做乘积,E*A=A. 2.因为输出矩阵的所有值范围在0~r-1,所以要对r取余. #pragma comment(linker, "/STACK:102400000, 102400000") #include<cstdio> #inclu

Description Input Output Sample Input 1 2 3 4 2 3 1 1 3 1 4 5 2 2 1 3 1 2 1 2 2 2 1 1 3 1 2 3 2 4 1 2 2 1 3 3 2 1 1 2 2 2 Sample Output 12 题解 直接做$O(n^3)$是肯定过不了的 由于只要求最后的$(x,y)$的值, 那么对于第一个矩阵我们只要管第$x$行, 第三个矩阵只要管$y$列, 由于满足数的乘法的分配率,我们可以边输入边处理. 这道题比较麻烦的应该

题目描述 输入输出格式 输入格式: 第1行为:x y (第1行为两个正整数:x,y分别表示输出结果所在的行和列) 第2行为:m n o p(第2行给出的正整数表明A为m×n矩阵,B为n×o矩阵,C为o×p矩阵) 第3行为:i j a(第3行以后的每一行有三个整数分别是矩阵的三元组表示法中的一个元素的值,每个矩阵之间有一个空行.表示的顺序是矩阵A.B和C) … … … … … … 注:1≤m,n,o,p≤6000,三元数组的总个数不大于6000.数据之间用空格分开. 输出格式: 为 的第x行第y列

<input class="editinput" value="${detail.earlymoneyrmb}" name="earlymoneyrmb" id="earlymoneyrmb" type="number" onchange="uschangerate(this)"> function uschangerate(currentEle){ var rmb = cu

上来先一顿暴力,结果70分就超时了. 然后意识到稀疏矩阵,有很多0,如果c[i][j] != 0,那么一定存在至少一个k满足a[i][k] != 0 && b[k][j] != 0; 然后就一发水A啦 1675 稀疏矩阵乘积 AC G++ 35ms 15MB #include "bits/stdc++.h" using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<int, int> PII; const

Binet-Cauchy 公式 我们知道,方阵的行列式不是方阵的线性函数,即对 \(\forall \lambda\in F,A,B\in F^{n\times n}\),有 \(det(A+B)\neq detA+detB\) 和 \(det(\lambda A)\neq \lambda detA\):而方阵的行列式是方阵的可乘函数,即 \(det(AB)=detA\cdot detB\). 那么如果 \(A,B\) 不是方阵,而是长方矩阵,那么就可以推广得到 Cauchy-Binet 公式.

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有