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fsharp中的矩阵和向量乘法

F#是一种函数式编程语言，它在.NET平台上运行，并且具有强大的类型推断和模式匹配功能。在F#中，可以使用矩阵和向量乘法来进行数值计算和线性代数运算。

矩阵乘法是指将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵的操作。在F#中，可以使用内置的Matrix类型来表示矩阵，并使用*运算符进行矩阵乘法。下面是一个示例：

open System.Numerics

let matrix1 = matrix [[1.0; 2.0; 3.0]; [4.0; 5.0; 6.0]] // 创建一个2x3的矩阵
let matrix2 = matrix [[7.0; 8.0]; [9.0; 10.0]; [11.0; 12.0]] // 创建一个3x2的矩阵

let result = matrix1 * matrix2 // 进行矩阵乘法运算

printfn "%A" result // 输出结果

向量乘法是指将一个矩阵和一个向量相乘得到一个新的向量的操作。在F#中，可以使用内置的Vector类型来表示向量，并使用*运算符进行向量乘法。下面是一个示例：

open System.Numerics

let matrix = matrix [[1.0; 2.0; 3.0]; [4.0; 5.0; 6.0]] // 创建一个2x3的矩阵
let vector = vector [7.0; 8.0; 9.0] // 创建一个长度为3的向量

let result = matrix * vector // 进行向量乘法运算

printfn "%A" result // 输出结果

矩阵和向量乘法在数值计算和线性代数中具有广泛的应用。例如，在机器学习和数据分析中，矩阵和向量乘法常用于特征提取、模型训练和预测等任务中。

腾讯云提供了一系列与数值计算和线性代数相关的产品和服务，例如腾讯云弹性MapReduce（EMR）和腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云的相关产品和服务：

请注意，以上答案仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行评估和决策。

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python中数据基本操作、向量乘法、矩阵乘法、广播详解

强烈建议读者朋友在自己的电脑上测试上述代码，以便加强理解。其中广播的仅用到了 + 运算符，而这些广播规则对于任意二进制通用函数都是适用的，大家可以再试试乘法、除法之类的操作。...它适用的场景非常多，尤其是在矩阵运算时候，非常方便，体现了巨大优势。

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Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算

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详解Python中的算术乘法、数组乘法与矩阵乘法

（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。 ?...、要么其中一个为1、要么其中一个对应位置上没有数字（没有对应的维度），结果数组中该维度的大小与二者之中最大的一个相等。...数组与标量相乘，等价于乘法运算符或numpy.multiply()函数： ? 如果两个数组是长度相同的一维数组，计算结果为两个向量的内积： ?...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。

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Python numpy tensorflow 中的点乘和矩阵乘法

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； ?

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MATLAB 向量和矩阵

本文内容：MATLAB 向量和矩阵 ---- MATLAB 向量和矩阵 1.输入数组 2.创建等间距向量 2.1 通过间距创建等间距向量 2.2 通过元素数目创建等间距向量 2.3 等间距列向量 3....数组创建函数 ---- 1.输入数组 MATLAB 中的每个数值变量都是一个数组，单个称为标量的数值实际上是一个 1×1 数组，也即它包含 1 行 1 列。...2.1 通过间距创建等间距向量我们可以用冒号运算符:生成一个等间距的向量： x = 2:12 仅指定起始值和最终值来生成一个等间距的向量，同时注意，使用冒号运算符时，不需要方括号。...为 rand 函数提供两个参数，来分别指定它的行数和列数： x = rand(2,3) 这里 x 将会是一个 2×3 的随机数矩阵。...其他的数组创建函数也具有相同的用法： x = zeros(4) y = ones(6,3) 这里的 x 和 y 分别是一个 4×4 的全0矩阵和一个 6×3 的全1矩阵。

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③matlab向量和矩阵

x = [1;3] x = 1 3 任务创建一个名为 x 的数组，其中包含两个元素 7 和 9，且两个元素位于同一列中。...5.任务创建一个名为 x 的列向量，其中依次包含值 8、2 和 -4。 6.您可以组合使用空格和分号来创建一个矩阵，即包含多行多列的数组。输入矩阵时，您必须逐行输入它们。...例如，可通过以下几种有效方法来创建同一数组： x = [7 9] x=[7,9] x = [7, 9] 试着用空格、逗号和分号来创建以下矩阵：创建等间距向量 1.我们经常需要创建一些包含等间距数值的向量...x = (1:2:5)' x = 1 3 5 任务在一条命令中，创建一个名为 x 的列向量，该向量以 5 开头，以 9 结尾，并且元素之间的间隔为 2。...x = rand(2) x = 0.8147 0.1270 0.9058 0.9134 请注意，rand(2) 命令中的 2 指定输出将为一个 2×2 的随机数矩阵。

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java矩阵类，矩阵的乘法

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

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常用向量和矩阵的范数

#向量的范数任意x \in C^n，设x=(\xi _{1}, \xi _{12}, ... , \xi _{n})^{T}，常用的范数有 2-范数\|x\|_{2}=(\sum _{i=1}^{n}..._{i=1}^{n}|\xi _i| \infty-范数\|x\|_{\infty}=\max _{1 \leqslant i \leqslant n}|\xi _i| 以上三种范数都是以下p-范数的特例...：\|x\|_{p}=(\sum _{i=1}^{n}|\xi _i|^p)^{\frac{1}{p}}, \quad 1 \leqslant p \leqslant +\infty 1-范数和2-范数显然是...p-范数在p=1和p=2的特殊情形....#矩阵的范数与向量x \in C^n的几种范数相对应，矩阵A=[a_{ij}] \in C^{m \times n}有范数 \| A \| _1=\sum _{i=1} ^{m}{\sum _{j=1

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矩阵和向量组的区别

一直没有对向量组做一个总结矩阵：矩阵是一个由 m × n 个数按矩形排列成的数组，其中 m 表示行数，n 表示列数。矩阵中的元素可以是数字、符号或其他数学对象。...矩阵通常用大写字母表示，例如 A、B、C。矩阵可以表示线性变换、坐标变换等。在几何上，矩阵可以看作是空间中的一个线性变换。矩阵之间可以进行加法、减法、乘法等运算。...向量组：向量组是由一组具有相同维数的向量构成的集合。每个向量可以看作是一个特殊的矩阵，即只有一列的矩阵。向量组通常用小写字母加下标表示，例如 a1, a2, a3。...就是这样的矩阵的列向量：矩阵的每一列都可以看作是一个向量，因此，矩阵可以看作是一个由列向量组成的向量组。向量组对应的矩阵：将向量组的每个向量作为矩阵的一列，就可以得到一个矩阵。...向量可以看作是一特殊的矩阵，只有一列。向量组张成的空间就是一个线性空间。矩阵的秩等于其列向量组中线性无关向量的个数。

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矩阵相乘法则和技巧

一、向量矩阵只有单行或者单列的矩阵，称为行或者列向量；二、矩阵相乘运算只有当第一个矩阵（左矩阵）的列数等于第二矩阵（右矩阵）时，两矩阵才能相乘。...因为得到的结果矩阵的i一行的第j个元素（Cij）是左矩阵第i行所有元素分别与右矩阵第j列的所有元素分别相乘后再相加，所以结果矩阵的行数等于左矩阵的行数，结果矩阵的列数等于右矩阵的列数。三、齐次方程

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机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...向量对向量求导，以分子布局为默认布局。如遇到其他文章中的求导结果和本文不同，请先确认使用的求导布局是否一样。另外，由于机器学习中向量或矩阵对标量求导的场景很少见，本系列不会单独讨论这两种求导过程。...用定义法求解标量对矩阵求导　　　　现在我们来看看定义法如何解决标量对矩阵的求导问题。其实思路和第一节的标量对向量的求导是类似的,只是最后的结果是一个和自变量同型的矩阵。　　　　...同时，标量对矩阵求导也有和第二节对向量求导类似的基本法则，这里就不累述了。 4.用定义法求解向量对向量求导　　　　这里我们也同样给出向量对向量求导的定义法的具体例子。　　　　...{\partial A_{ij}x_j}{\partial \mathbf{x_j}}= A_{ij}$$ 　　　　可见矩阵 $\mathbf{A}$的第i行和向量的内积对向量的第j分量求导的结果就是矩阵

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吴恩达机器学习笔记15-矩阵与向量的乘法

一个示例如下图，让一个3×2的矩阵和一个2维的列向量相乘，会得到什么样的结果呢？ ? 其运算的规则如下图， ? 从上图可知，矩阵和向量的乘法规则比较有意思，一个矩阵和一个向量乘得到一个新的列向量。...而结果列向量的维数就是矩阵的行数，等式左边的矩阵和向量的形状也比较有意思，矩阵的列数必须等于向量的维数，只有这样才能进行矩阵和向量的乘法。...一个列向量和矩阵乘，矩阵必须在前面、列向量必须在后面。比如： ? 那么，我们费事巴拉地规定这种矩阵和向量的乘法有啥用呢？...上图中，如果把左边四套房的面积代入右边的式子中，就可以得分别得到四套房的售价。如果我们用刚刚讲到的矩阵和向量的乘法表示上面这个事，写出来的式子会非常漂亮。如下图： ?...如果没有这样的规定，我们可能需要for循环在代码中实现这个事情，这就有点麻烦了。下一讲将介绍更一般的矩阵和矩阵的乘法。

2.3K1 1

机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...使用微分法求解矩阵向量求导　　　　由于第一节我们已经得到了矩阵微分和导数关系，现在我们就来使用微分法求解矩阵向量求导。　　　　...4) 加减法：$tr(X+Y) =tr(X)+tr(Y), tr(X-Y) =tr(X)-tr(Y)$ 　　　　5) 矩阵乘法和迹交换：$tr((A\odot B)^TC)= tr(A^T(B \odot...比起定义法，我们现在不需要去对矩阵中的单个标量进行求导了。　　　　...微分法求导小结　　　　使用矩阵微分，可以在不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质熟练运用。

1.7K2 0

机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...矩阵对矩阵求导的微分法，也有一些法则可以直接使用。主要集中在矩阵向量化后的运算法则，以及向量化和克罗内克积之间的关系。...4) 逐元素乘法：$vec(A \odot X) = diag(A)vec(X)$, 其中$diag(A)$是$mn \times mn$的对角矩阵，对角线上的元素是矩阵$A$按列向量化后排列出来的。...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

3.1K3 0

矩阵乘法的java实现

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。...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...//3*3 int[][] x2={{1,0,0},{0,1,0},{0,0,1}}; multiplyMatrix(x1,x2); } } 我们用一个4*3的矩阵去和一个

1.8K2 0

深度学习中的矩阵乘法与光学实现

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。...线性代数中，可以通过奇异值分解（singular value decomposition)，将一个复杂的矩阵化简成对角矩阵与幺正矩阵相乘。具体来说，m*n阶矩阵M可以写成下式， ?...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。...3) 光芯片可以实现深度学习，但是光芯片的优势是什么？功耗低？公众号中编写公式不太方便，目前都是通过截图的方法实现，不太美观，大家见谅。

2.5K2 0

算法系列-----矩阵（四）-------------矩阵的乘法

：他们的结果作为向量乘法结果矩阵的某一个元素 /** * 行向量乘以列向量的函数 * * @param args * 参数a，b是两个浮点型（double）...b的长度是相等的，所以这里只是单独的抽出来而已列向量乘以行向量： /** * 列向量乘以行向量的函数 * * @...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...System.out.println("--------------------------------"); print(result2); System.out.println("二维矩阵和一维矩阵相乘...20.0 24.036.0 32.0 二维矩阵和一维矩阵相乘 -------------------------------- 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

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矩阵和向量求导入门

本文主要介绍在机器学习公式推导过程中经常会用到的矩阵和向量求导入门知识。...通常，为了便于表达和交流我们会把矩阵当着一个整体，而在具体针对矩阵的计算时，其实还是对其元素分别进行计算，比如两个矩阵的加法，实质上是对两个矩阵中对应位置元素做加法，最后形成一个新的矩阵。...矩阵的导数也一样，也是对矩阵中各元素进行求导然后得到一个新的矩阵。机器学习中最常用的矩阵求导有：标量对矩阵的求导，矩阵对标量求导以及向量对向量的求导。下面分别对这几种求导方式进行介绍。...下面看一个例子：设A是一个m×n的矩阵，x是一个n维列向量，求根据矩阵乘法，我们可得 Ax是一个m维列向量，根据向量对向量的求导，可得因为对求导时，其它的，都看作常数，所以有其它的各项类推...，于是得到总结本文主要介绍了矩阵和向量最基础最常见的几种求导法则，这些法则对于我们理解矩阵求导很重要，但其求导过程比较繁琐，所以我们在实际应用过程中多数时候并不会按这些法则对矩阵的每个元素进行逐个求导

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矩阵向量的范数

平方L2L_2L2范数也经常用来衡量向量的大小，可以简单地通过点积x⊤xx^⊤xx⊤x 计算。平方L2L_2L2 范数在数学和计算上都比L2L_2L2范数本身更方便。...例如，平方L2L_2L2范数对x 中每个元素的导数只取决于对应的元素，而L2L_2L2范数对每个元素的导数却和整个向量相关。...L1L_1L1 norm 在某些机器学习应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L1L_1L1 范数。...每当x 中某个元素从0 增加ϵ，对应的L1L_1L1范数也会增加ϵ。 L0L_0L0 norm 有时候我们会统计向量中非零元素的个数来衡量向量的大小。...这个范数表示向量中具有最大幅值的元素的绝对值： ∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣||x_{\infty}||=max_i|x_i|∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣ Frobenius norm 有时候我们可能也希望衡量矩阵的大小

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向量的范数和矩阵的范数_矩阵范数与向量范数相容是什么意思

1} yn×1=An×mxm×1，这里矩阵的角色就好比函数中的函数体 f ( x ) f(x) f(x) 研究矩阵的性质有助于我们理解这个矩阵是如何作用于输入的，从而揭露了从输入到输出之间的规律...比如：矩阵的秩反映了映射目标向量空间的维数，比如对于变换 y = A x y=Ax y=Ax，如果 A A A的秩分别1，2，3，那么表示新的向量 y y y的维数分别是1,2，3，所以秩其实就是描述了这个变换矩阵会不会将输入的向量空间降维...矩阵范数常用的矩阵范数： F-范数：Frobenius范数，即矩阵元素绝对值的平方和再开方，对应向量的2范数， ∥ A ∥ F = ( ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n ∣ a i j ∣ 2...1-范数：列和范数，即矩阵每列向量元素绝对值之和中取最大值， ∥ A ∥ 1 = max ⁡ j ∑ i = 1 m ∣ a i , j ∣ \|A\|_{1}=\max _{j} \sum_{i=1}...\infty ∞-范数：行和范数，即矩阵每行向量元素绝对值之和中取最大值， ∥ A ∥ ∞ = max ⁡ i ∑ j = 1 n ∣ a i , j ∣ \|A\|_{\infty}=\max _{

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