MPI  和    MPI4PY   的搭建上一篇文章已经介绍,这里面介绍一些基本用法. mpi4py  的  helloworld from mpi4py import MPI print("hello world") mpiexec      -n     5    python3    x.py 2.   点对点通信 因为  mpi4py 中点对点的 通信  send 语句  在数据量较小的时候是把发送数据拷贝到缓存区,是非堵塞的操作,   然而在数据量较大时候是堵塞操作,由此如

Description HH有个一成不变的习惯,喜欢饭后百步走.所谓百步走,就是散步,就是在一定的时间 内,走过一定的距离. 但是同时HH又是个喜欢变化的人,所以他不会立刻沿着刚刚走来的路走回. 又因为HH是个喜欢变化的人,所以他每天走过的路径都不完全一样,他想知道他究竟有多 少种散步的方法. 现在给你学校的地图(假设每条路的长度都是一样的都是1),问长度为t,从给定地 点A走到给定地点B共有多少条符合条件的路径 Input 第一行:五个整数N,M,t,A,B.其中N表示学校里的路口的个数,M表

转载请注明出处. /* Function:C++实现并行矩阵乘法; Time: 19/03/25; Writer:ZhiHong Cc; */ 运行方法:切到工程文件x64\Debug文件下,打开命令行,输入以下指令: mpiexec -n N Project.exe NUM // N代表开启进程数量,NUM代表矩阵规模大小(size) 具体代码: 1.头文件: #include<stdio.h> #include <iostream> #include<math.h>

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

注意到$r<k$ 别问我为什么要强调. 考场上前30分水水. 然后写阶乘的时候大力$n\log {n}$预处理 本机跑的挺快的,然后稳稳的T掉了. 然后就是简单的矩阵乘法了. #include <map> #include <cmath> #include <queue> #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm

思路: 1.暴力出奇迹 n=1000 n^3矩阵乘法竟然能卡过...(Tips:不要乱写读入优化,这玩意儿加了超时,不加AC--) 2. 注意题目中的"最多只能有一个地方不一样,," 我就想到了 能不能用一行的和来优化一下..一次算一行 我们可以手动模拟一下.. 发现了一个规律-- (本人的草稿纸-- 略乱) 我就模拟了一下答案的第一行.. 发现: 先统计一个sumb[i] +=a[i][j](1<=j<=M) 这个是B数组第i行前M个数的和 sumc[i]是C数组第i行的

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

一.  np.dot() 1.同线性代数中矩阵乘法的定义.np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积. 对于一维矩阵,计算两者的内积. 2.代码 [code] import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2-D array: 3 x 2 two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4],

本文转载自:https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3two_dim_matrix_one = np.array([[1,

题目描述 [问题描述] 编写程序,完成3*4矩阵和4*3整数矩阵的乘法,输出结果矩阵. [输入形式] 一行,供24个整数.以先行后列顺序输入第一个矩阵,而后输入第二个矩阵. [输出形式] 先行后列顺序输出结果矩阵,每个元素的显示宽度为8格,屏幕一行只显示矩阵的一行. [样例输入] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 上面的输入,意味着要计算如下两个矩阵的乘积. 第一个矩阵 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 第二个矩阵:

使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘).使用matrix时,运算符 * 用于计算矢量积,函数 multiply() 用于计算数量积. 下面是使用array时: 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积. 2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 * 在

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

原理:矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积.它只有在第一个矩阵的 行数 和第二个矩阵的 列数 相同时才可进行.若A为m×n矩阵,B为n×p矩阵,则他们的乘积AB会是一个m×p矩阵. 若A=    a    b    c        d    e    f        g    h    i    B=    A    D        B    E        C    F    A*B=CC=    aA+bB+cC    aD+bE+cF        dA+eB+fC    dD+eE

1)点乘(即“ * ”) ---- 各个矩阵对应元素做乘法  若 w 为 m*1 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. 若 w 为 m*n 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. w的列数只能为 1 或 与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算: 2)矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵,x 为 p*n 的矩阵,那么通过矩阵相乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵

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.

传送门:HDU 5895 Mathematician QSC 这是一篇很好的题解,我想讲的他基本都讲了http://blog.csdn.net/queuelovestack/article/details/52577212 [分析]一开始想简单了,对于a^x mod p这种形式的直接用欧拉定理的数论定理降幂了 结果可想而知,肯定错,因为题目并没有保证gcd(x,s+1)=1,而欧拉定理的数论定理是明确规定的 所以得另谋出路 那么网上提供了一种指数循环节降幂的方法 具体证明可以自行从网上找一找 有

4386: [POI2015]Wycieczki Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 197  Solved: 49[Submit][Status][Discuss] Description 给定一张n个点m条边的带权有向图,每条边的边权只可能是1,2,3中的一种.将所有可能的路径按路径长度排序,请输出第k小的路径的长度,注意路径不一定是简单路径,即可以重复走同一个点. Input 第一行包含三个整数n,m,k(1<=n<=40,1&

目录: 1:一道简单题[树形问题](Bzoj 1827 奶牛大集会) 2:一道更简单题[矩阵乘法][快速幂] 3:最简单题[技巧] 话说这些题目的名字也是够了.... 题目: 1.一道简单题 时间1s 题目描述 Bessie正在计划一年一度的奶牛大集会,来自全国各地的奶牛将来参加这一次集会.当然,她会选择最方便的地点来举办这次集会.每个奶牛居住在 N(1<=N<=100,000) 个农场中的一个,这些农场由N-1条道路连接,并且从任意一个农场都能够到达另外一个农场.道路i连接农场A_i和B_i

问题描述 给定一个N阶矩阵A,输出A的M次幂(M是非负整数) 例如: A = 1 2 3 4 A的2次幂 7 10 15 22 输入格式 第一行是一个正整数N.M(1<=N<=30, 0<=M<=5),表示矩阵A的阶数和要求的幂数 接下来N行,每行N个绝对值不超过10的非负整数,描述矩阵A的值 输出格式 输出共N行,每行N个整数,表示A的M次幂所对应的矩阵.相邻的数之间用一个空格隔开 样例输入 2 2 1 2 3 4 样例输出 7 10 15 22     这道题题目很简单,而且数

题目描述: 如果A是个x行y列的矩阵,B是个y行z列的矩阵,把A和B相乘,其结果将是另一个x行z列的矩阵C. 输入: 1.第一个矩阵的行数 2.第一个矩阵的列数(也是第二个矩阵的行数) 3.第二个矩阵的列数 4.第一个矩阵的值 5.第二个矩阵的值 输出: 输出两个矩阵相乘的结果 样例输入 2 2 2 3 8 8 0 9 0 18 9 样例输出 171 72 72 0 思路: 题目意思很简单,只是实现两个矩阵乘法功能,要注意的一点是输出的格式. OJ平台中对输出的格式非常严格,经过多次尝试,验证此