我读了floyd warshall算法1 let dist be a |V| × |V| array of minimum distances initialized to ∞ (infinity) 2 for each vertex v 3 dist[v][v] ← 0 4 for each edge (u,v) 5 dist[u][v] ← w(u,v) // the weight of the edge (u,v) 6 for k from 1 to |V| 7 for i from 1 to |V| 8 for j from 1 to |V| 9
我想要计算向量,
S=A B u,
其中s和u是N维复向量,A是N×M复矩阵,B是M×N复矩阵。当A、B和u的元素表示为浮点数时,以下哪两种方法具有更好的准确性(更有效的数字)?
(1)先计算B。
首先做矩阵向量乘法,
Y=B u
然后,另一个矩阵向量乘法
S=A y
(2)先计算A、B。
首先做矩阵-矩阵乘法,
C=A B
然后,矩阵向量乘法
S=C U
有什么已知的一般规则吗?
顺便说一下,我知道方法(1)比方法(2)效率高得多。
我偶然发现了这个库,。它使用外部矩阵库,并在包装它们时使用多重继承;例如
class Matrix: public Matrix_Wrapper, public Boost::Matrix
{
//some implementation
}
与组合相反
是否有很好的原因(性能等),或者仅仅是一段糟糕的代码?
我对dfs的理解是使用堆栈(bfs使用队列)。但是,如果我想遍历dfs中的矩阵。我该怎么做?
假设我有一个矩阵,我想找到一条从左上角到右下角的路径,它只能向下和向右移动。
public void dfsHelper(int[][] matrix, int i, int j ){
if (i >= row || j >= col) return;
if (i == row - 1 && j == col - 1) {
return;
}
dfsHelper(matrix, min, i,
我有一个矩阵M x N x 2,我想对它应用PCA。我知道,通常你只取MxN矩阵,但我正在尝试从内田诚一的这篇论文中做一些工作: https://www.researchgate.net/publication/3973917_Using_eigen-deformations_in_handwritten_character_recognition (特别是2.1和2.2) 矩阵在向量的帮助下表示变形。每列都是一个向量(dimension=像素),其中包含向量(dimension= 2,表示坐标) 我只需要连接这些向量,或者我如何解决这个问题?