问题如下 矩阵成积.jpg 我采用的是3重循环，先计算的列的结果，应该还可以先计算行的结果，然后求出矩阵的乘法。没有过多的技巧，就是循环的使用。...相关的code package day20180728; import java.util.Scanner; class Matrix{ private int m,n;...Scanner，它生成的值是从指定的输入流扫描的 */ Scanner sn=new Scanner(System.in); int count=0;...int i=0; i<m; i++) for(int j=0; j<n; j++) { System.out.print("请输入矩阵中的数字...Matrix.chenfaMat(mx1.getArr(), mx2.getArr()); print(arry); } } 结果 矩阵的乘法
文章目录 1、算法思想 2、代码实现 1、算法思想 最近老是碰到迭代问题，小数太多手算又算不过来，写个矩阵乘法辅助一下吧。 有两个矩阵A和B，计算矩阵A与B相乘之后的结果C。...A的列数必须等于B的行数 用矩阵A的第i行的值分别乘以矩阵B的第J列，然后将结果相加，就得到C[i][j]。...矩阵A的行等于C的行，矩阵B的列等于C的列，这两个数值用来控制循环的次数，但是每一步中需要把行和列中对应的乘机求和，所以再加一个内循环控制乘法求和就行。...下面我们进行矩阵乘法的测试 A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\\ 1 & 1& 1 \end{bmatrix} B= \...[lineLength][listLength];//相乘的结果矩阵 //乘法 for(int i=0;i<lineLength;i++){ for
乘数矩阵：也可以叫矩阵的乘数 就是说这个乘数是表示缩放这个矩阵 Xn[] /** * 矩阵乘数的函数 * * @param args * 参数a是个浮点型...; for (int i = 0; i < hang; i++) { result[i] = a[i] * b; } return result; } 行向量乘以列向量： 他们的结果作为向量乘法结果矩阵的某一个元素...： /** * 矩阵相乘的函数 * * @param args * 参数a，b是两个浮点型（double）的二维数组 * @return 返回值是一个浮点型二维数组...k++) { sum += a[i][k] * b[k][j]; } result[i][j] = sum; } } return result; } 二维矩阵和一维矩阵的相乘...-------------------------------- 23.0 16.010.0 矩阵相乘有个麻烦的事就是可能会遇到参数类型的影响，需要重载多次，各位还是自己写把，我这里把参数类型都写为
（1）算术乘法，整数、实数、复数、高精度实数之间的乘法。 ? （2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。 ?...如果两个数组是形状分别为(m,k)和(k,n)的二维数组，表示两个矩阵相乘，结果为(m,n)的二维数组，此时一般使用等价的矩阵乘法运算符@或者numpy的函数matmul()： ?...在这种情况下，第一个数组的最后一个维度和第二个数组的倒数第二个维度将会消失，如下图所示，划红线的维度消失： ? 6）numpy矩阵与矩阵相乘时，运算符*和@功能相同，都表示线性代数里的矩阵乘法。...7）连乘，计算所有数值相乘的结果，可以使用标准库函数math.prod()，Python 3.8之后支持。 ? 扩展库函数numpy.prod()提供了更强大的功能。 ?...8）累乘，每个数字与前面的所有数字相乘，可以使用扩展库函数numpy.cumprod() ? ?
学过线性代数的都知道矩阵的乘法，矩阵乘法条件第为一个矩阵的行数等与第二个矩阵的列数，乘法为第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第一列的对应元素的和作为结果矩阵的第一行第一列的元素。...（详解参见线性代数） 于是我们可以写出矩阵惩乘法的代码 struct JZ{ int m[maxn][maxn]; }; JZ muti(JZ a,JZ b) { JZ temp;...我们参考快速幂，将数字的乘法换成矩阵的乘法，可以得出矩阵快速幂的代码； #include using namespace std; const int MOD=1e8+5;...我们定义一个矩阵A |0 1| |1 1| 定义F(0)=0,F(1)=1。 构成矩阵F矩阵|0 1| A矩阵的N次幂，乘以F矩阵的第一项就是第N个斐波那契数列。...证明： F矩阵乘以A矩阵代表将右侧元素给左侧，右侧元素等于右侧加左侧。矩阵的乘法满足结合律，所以FXX*……N……X = F (XXX……*X） 所以定义不同的F矩阵可以得到不同的斐波那契数列。
矩阵运算基础知识参考：矩阵的运算及其规则注意区分数组和矩阵的乘法运算表示方法（详见第三点代码）1) matrix multiplication矩阵乘法： (m,n) x (n,p) --> (m,p)...# 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b2...) # '''# 1) matrix multiplication矩阵乘法...： (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b...(matrix_c, matrix_d) # 对应位置元素相乘print(method_1)#[[ 5 12 26]# [ 21 32 725]# [143 168 345]]3) 矩阵乘法和数组乘法
本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容的补充和扩展。通过本节内容，在原书简要介绍矩阵乘法的基础上，能够更全面、深入理解矩阵乘法的含义。...在2.1.5节中，给出了矩阵乘法最基本的定义，令矩阵 和矩阵 相乘，定义乘积 中 为： 这种定义的方法便于手工计算——手工计算，在计算机流行的现在，并非特别重要。...设线性变换 的矩阵为 阶矩阵 ，线性变换 的矩阵为 解矩阵 ，则： 所以，符合线性变换 的矩阵有 和 来决定。 若定义： ，即矩阵乘法。...以行列展开 对于两个矩阵的乘法 ，还可以表示成多个矩阵的和： 这种方式的展开计算，在矩阵分解中会有重要应用（参阅《机器学习数学基础》第3章3.5.2节特征分解）。...此处不单独演示分块矩阵的计算。 在以上几种对矩阵乘法的理解中，其本质是采用不同的计算单元。这有助于我们将其他有关概念综合起来，从而加深对矩阵乘法的含义理解。
题目 给你两个 稀疏矩阵 A 和 B，请你返回 AB 的结果。 你可以默认 A 的列数等于 B 的行数。 请仔细阅读下面的示例。...*B[k][j]; ans[i][j] = sum; } return ans; } }; 24 ms 8.4 MB 2.2 选取都不为0的行和列相乘
大数据计算中经常会遇到矩阵乘法计算问题，所以Mapreduce实现矩阵乘法是重要的基础知识，下文我尽量用通俗的语言描述该算法。...1.首先回顾矩阵乘法基础 矩阵A和B可以相乘的前提是，A的列数和B的行数相同，因为乘法结果的矩阵C中每一个元素Cij，是A的第i行和B的第j列做点积运算的结果，参见下图： 2.进入正题 在了解了矩阵乘法规则后...通过分析上述矩阵乘法过程我们可以发现，其实C矩阵的每一个元素的计算过程都是相互独立的，比如C11和C21的计算不会相互影响，可以同时进行。...这个所谓的“归到一组”，结合MR模型和矩阵乘法规则，其实就是Map将这些元素输出为相同的Key---C矩阵中元素的坐标，然后通过Shuffle就能把所有相同Key的元素输入到Reduce中，由Reduce...注意，这里是一对多的，每个A或者B的元素都会参与多个C元素的计算，如果不明白请再看第一遍矩阵乘法规则。
torch.matmul 函数功能强大，虽然可以使用其重载的运算符 @，但是使用起来比较麻烦，并且在实际使用场景中，常用的矩阵乘积运算就那么几种。...为了方便使用这些常用的矩阵乘积运算，PyTorch 提供了一些更为方便的函数。...二维矩阵乘法 神经网络中包含大量的 2D 张量矩阵乘法运算，而使用 torch.matmul 函数比较复杂，因此 PyTorch 提供了更为简单方便的 torch.mm(input, other, out...torch.matmul 函数支持广播，主要指的是当参与矩阵乘积运算的两个张量中其中有一个是 1D 张量，torch.matmul 函数会将其广播成 2D 张量参与运算，最后将广播添加的维度删除作为最终...批量矩阵乘法 image.png ? 同理，由于 torch.bmm 函数不支持广播，相对应的输入的两个张量必须为 3D。
内容很简单，就是在CPU上实现单精度矩阵乘法。看了一下，结果非常好：CPU的利用率很高。更可贵的是核心代码只有很短不到200行。 之前总觉得自己很了解高性能计算，无外乎就是“局部性+向量”随便搞一搞。...所以我们的问题如下：输入是棕色矩阵A和蓝色矩阵B，求红色矩阵C ? 我们知道一般矩阵乘法就是一堆循环的嵌套，这个也不例外。在代码里，最外层结果是输出矩阵的行遍历。...现在我们把它们都利用上：先来思考下我们能不能直接在A矩阵用ymm？如果用的话，那么我们会把A矩阵一行的连续数据存到一起。这些数据会和谁运算呢？是B的一列数据，也就是图中黑色的部分。...还剩一个，我们先把A的第一行第一列的数字读出来，把它复制8份拓展成一个ymm，然后和这三个B的ymm作element-wise的乘法，把结果累加到ymm0~ymm2里。 现在发现这个算法的精妙了么？...对的！他正好把16个ymm都用上了，一个不多一个不少 ? 之后我们该干嘛？其实有很多选择，比如我们把ymm12~ymm14往下移动一行，和第一行第二列的数字做乘法，如下图： ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 顾名思义，从数学意义推导最小二乘法公式： 一，解释 最小二乘法本质是寻找一组x，使Ax与b距离最近。...写成二范数的形式为： 最合适的x一般出现在函数的极值点，也就是导数为0的点，所以为求导计算方便，我们用二范数的平方作为计算公式： ---- 补充知识：设下列向量条件 （1）二范数 （2）标量对列向量求导...（3）特殊标量对列向量求导 证明过程： ---- 二，推导过程 因为 最小二乘法所需要的极小值点一般会出现在偏导为0的地方，所以 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
矩阵乘法和硬件模型 一般来说，矩阵乘法加速器中需要加速的计算可表示为 \[ C = A\times B + C \] 其中 (Ain R^{mtimes k}) , (Bin R^{ktimes n}...矩阵乘法加速器，一般至少包括计算单元，缓存（SRAM等构成）和内存（譬如DDR等）。其中缓存的读写速率较高，可以和计算单元的运算速度相匹配，但容量较小；内存的容量相对缓存较大，但读写速率较低。 ?...带宽优化的矩阵乘法加速器设计 和一般的处理器相比，特定的加速器可以设计数量巨大的计算单元（譬如Google TPU V1设计了65536个乘法器）；但是DDR的带宽的提升却是有限的。...矩阵乘法加速器的设计目的一般是为了加速大规模的矩阵乘法计算，为了简化分析过程，假设矩阵 (A,B,C) 的大小 (S_A,S_B,S_C) 均远大于 (M) ，即计算过程中每次只能在缓存中存放一部分数据...计算优化的矩阵乘法加速器设计 依据第二节的结果，每次计算的子矩阵为 \[C_{sub}^{p\times q} += A_{sub}^{p\times 1} + B_{sub}^{1\times q}
矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算，现有以下三种方法供参考。...数组c的第一列就是需要的计算结果。 spread(B,2,2)就是按列扩展，成为二维数组 ? 三)利用dot_product函数。...现在的软件发展趋势，越来越多的基础服务能够“开箱即用”、“拿来用就好”，越来越多的新软件可以通过组合已有类库、服务以搭积木的方式完成。...这是趋势，将来不懂开发语言的人都可以通过利用现有软件组件快速构建出能解决实际问题的软件产品。...对程序员来讲，在一开始的学习成长阶段，造轮子则具有特殊的学习意义，学习别人怎么造，了解内部机理，自己造造看，这是非常好的锻炼。每次学习新技术都可以用这种方式来练习。
”那一节已经知道向量也是一种特殊的矩阵，那这一节我们把后面的这个向量给一般化为矩阵，即矩阵和矩阵的乘法。...上图中两个矩阵，左边的这个是2×3的矩阵、右边这个是3×2的矩阵，我们可以把右边这个矩阵的第一列抽出来，就变成了2×3的矩阵和一个3×1的列向量的乘法，这就和上一视频讲到的一样了。...对于一般的情况，矩阵和矩阵的乘法的形式如下图： ?...从前面的示例我们可知，矩阵A和矩阵B的乘，可以简化为矩阵A和矩阵B的列向量的乘，然后再把结果拼成C。就完成了矩阵与矩阵的乘法。...我们小时候学乘法的时候知道有很多的运算法则可以使用，那么，矩阵和矩阵的乘法有没有这样的一些法则供我们使用呢？且听下回。
上篇笔记里(基于硅光芯片的深度学习)提到：深度学习中涉及到大量的矩阵乘法。今天主要对此展开介绍。 我们先看一下简单的神经元模型，如下图所示， ?...可以看出函数f的变量可以写成矩阵乘法W*X的形式。对于含有多个隐藏层的人工神经网络，每个节点都会涉及矩阵乘法，因此深度学习中会涉及到大量的矩阵乘法。 接下来我们来看一看矩阵乘法如何在光芯片上实现。...而对角矩阵Sigma也可以通过衰减器等方法实现。因此，矩阵M就可以通过光学方法实现。MIT研究组的深度学习光芯片如下图所示，其中红色对应幺正矩阵，蓝色对应对角矩阵。 ?...通过多个MZ干涉器级联的方法，可以实现矩阵M，矩阵元对应深度学习中的连接权与阈值。...时间仓促，文章中如果有任何错误或不准确的地方，烦请大家指出！ 参考文献： 1. 周志华 《机器学习》 2. Y.
在推荐系统中，我们通常使用非常稀疏的矩阵，因为项目总体非常大，而单个用户通常与项目总体的一个非常小的子集进行交互。...前者非常简单，但对于后者，确保程序不消耗所有内存非常重要，尤其是在处理大型数据集时，否则会遇到著名的“内存不足”错误。 ? 我们PC上的每个程序和应用程序都使用一些内存(见下图)。...实现背后的思想很简单:我们不将所有值存储在密集的矩阵中，而是以某种格式存储非零值(例如，使用它们的行和列索引)。...在我们深入研究CSR之前，让我们比较一下在使用DataFrames和使用稀疏矩阵时在时间和空间复杂度上的效率差异。...为了有效地表示稀疏矩阵，CSR使用三个numpy数组来存储一些相关信息，包括: data(数据):非零值的值,这些是存储在稀疏矩阵中的非零值 indices(索引):列索引的数组,从第一行(从左到右)开始
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。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级...结构体为: struct timeval{ long tv_sec; /*秒*/ long tv_usec; /*微秒*/ }; 来看下使用的小栗子: struct timeval...所以用的基础for循环...., 解析可以看之前的文章....其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...for(int j=0;j<cols;j++) 6 result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; 7 } 8 } 若两个矩阵要做乘法运...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...例如，有下述一个3×3矩阵： 1 2 3 6 7 8 4 5 9 那么它的转置矩阵为： 1 6 4 2 7 5 3 8 9 让我们从程序员的角度仔细地考察一下这一现象。
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