当我尝试在MATLAB中使用定义为其自身函数的变量omega绘制函数h时,我从控制台得到Inner matrix dimensions must agree, error using _*_响应。
当我在h的独立函数组件之间使用+时,该函数起作用;当我尝试将h中的两个内部函数相乘时,该函数不起作用,根据我的猜测,这是导致矩阵模糊错误的原因。
function h = freqp(omega)
k = (1:1024-1);
hh = (1:1024-1);
omega = zeros(length(k),1);
omega = (k-1)*((2*pi
我正试图在Julia中做一些矩阵乘法,将其与numpy的矩阵相乘。
我的朱莉娅代码如下:
function myFunc()
A = randn(10000, 10000)
B = randn(10000, 10000)
return A*B
end
myFunc()
python版本是:
A = np.random.rand(10000,10000)
B = np.random.rand(10000,10000)
A*B
Python版本需要100 to以下的时间才能执行。朱莉娅版本超过13s!!考虑到他们在引擎盖下使用几乎相同的BLAS技术,朱莉娅版本的问题是什么?!
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?
在MATLAB中有没有一种方法可以将两个向量组合在一起,从而:
mat = zeros(length(C),length(S));
for j=1:length(C)
mat(j,:)=C(j)*S;
end
使用标准的MATLAB语法,如下所示:
mat = C * S(1:length(S))
这给出了一个“内部矩阵维数必须一致的错误”,因为它正在尝试进行正常的矩阵运算。这不是一个标准的线性代数运算,所以我不确定如何在MATLAB中正确地表达它,但它似乎不需要循环就可以实现,这在MATLAB中太慢了。
我是一名从事地球物理反演的研究员。它需要求解线性系统:Au = rhs。这里A通常是稀疏矩阵,但rhs和u可以是稠密矩阵,也可以是向量。为了进行基于梯度的反演,需要进行灵敏度计算,需要大量的矩阵矩阵和矩阵向量乘法。最近,我在矩阵(稀疏)-矩阵(稠密)乘法中发现了一种奇怪的行为,下面是一个例子:
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
n = int(1e6)
m = int(100)
e = np.ones(n)
A = sp.spdiags(np.vstack((e, e, e)), np.array([-1, 0, 1]), n, n)
A
嗨,对于我的代码,我必须将一个点/向量(1,0)乘以矩阵1.00583,-0.087156,0.087156,1.00583。结果应该会给我一个新的点(x,y)这是我到目前为止得到的:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
A = np.array([[1],[0]])
B = np.array([[1.00583, -0.087156], [0.087156, 1.00583]])
test =np.multiply(A, B)
print (test)
结果仍然是一个(2x2)矩阵,而不是我可以用作点的(2x1)矩阵。有没有其
我尝试将这些1维矩阵(或向量)彼此相乘,如下所示: a = np.array([1,2,3]).reshape(1,3)
b = np.array([4,5,6]).reshape(1,3)
c = np.dot(a,b) print(c)输出的错误为'shapes (1,3) and (1,3) not aligned‘,根据矩阵乘法法则是正确的。 但是当我做c = a*b和print(c)时,我得到了一个1 x 3的矩阵- array([[ 4, 10, 18]])。 我的问题是,1X3*1X3矩阵乘法是如何产生1X3矩阵的?第一个矩阵的列应该等于第二个矩阵的行。难到不是么?
使用@将稠密的numpy矩阵与稀疏的枕叶向量相乘是非常低效的。它似乎完全没有利用矢量的稀疏性。
说我们有
A = np.eye(5000)
x = np.eye(5000)[333]
x = scipy.sparse.coo_matrix(x).T # make it a sparse vector
然后使用@进行乘法:
%timeit A @ x
8 ms ± 78.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
让我们自己写一个极其糟糕的稀疏乘法:
def mult_dense_with_sparse(A, x):