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矩阵相乘详解

首先要知道矩阵是怎么相乘的 首先,两个矩阵要是想相乘需要满足,第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了 举个例子嗷: 矩阵a: 1 2 3 3 2 2...那我们就可以相乘了 一个m*n的矩阵和一个n*p的矩阵相乘,将会得到一个m*p的矩阵 相乘得到的矩阵c是3*2的: 14 7 16 10 11 7 其实就是矩阵a的第一行每个元素分别与b的第一列相乘再求和...,得到c矩阵的第一个数,然后a矩阵的第一行再与b矩阵的第二列相乘,得到第二个数,然后是a矩阵的第二行与b矩阵的第一列… 不明白的看下边吧: 1 * 2 + 2 * 3 + 3 * 2 = 14 1 *...1<=n,m,p<=100 -10000<=矩阵元素<=10000 输出 输出相乘后的n×p的矩阵 样例输入 2 3 1 2 3 3 2 1 2 1 1 2 2 3 3 样例输出 14...需要注意的是,只有规模匹配的矩阵才可以相乘。即若A有R​a行、C​a​​ 列,B有R​b 行、C​b​​ 列,有C​a​与R​b 相等时,两个矩阵才能相乘。 输入格式: 输入先后给出两个矩阵A和B。

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矩阵转置与矩阵相乘

今天说一说矩阵转置与矩阵相乘[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!! 前言 写这篇博客的原因是为了记录一下矩阵转置与矩阵相乘的实现代码,供日后不时之需。...直接原因是今晚(2016.09.13)参加了百度 2017 校招的笔试(C++岗),里面就有一道矩阵转置后相乘的在线编程题。考虑到日后笔试可能会用到,特此记录,也希望能够帮助到需要的网友。...int j=0;j<column;++j){ matrixR[j][i]=matrix[i][j]; } } return matrixR; } 2.矩阵相乘...A 与 B 的乘积,记作 C=AB ,其中矩阵 C 中的第 i 行第 j 列元素可以表示为: 示例如下: 矩阵相乘的特点: (1)当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时,A 与 B 才可以相乘...2.2 示例代码 /******************************************** *@para:A:矩阵A;B:矩阵B;C:相乘结果矩阵;rowA:A的行数;columnB:

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矩阵转置与矩阵相乘

前言 写这篇博客的原因是为了记录一下矩阵转置与矩阵相乘的实现代码,供日后不时之需。...直接原因是今晚(2016.09.13)参加了百度 2017 校招的笔试(C++岗),里面就有一道矩阵转置后相乘的在线编程题。考虑到日后笔试可能会用到,特此记录,也希望能够帮助到需要的网友。...int j=0;j<column;++j){ matrixR[j][i]=matrix[i][j]; } } return matrixR; } 2.矩阵相乘...A 与 B 的乘积,记作 C=AB ,其中矩阵 C 中的第 i 行第 j 列元素可以表示为: 示例如下: 矩阵相乘的特点: (1)当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时,A 与 B 才可以相乘...2.2 示例代码 /******************************************** *@para:A:矩阵A;B:矩阵B;C:相乘结果矩阵;rowA:A的行数;columnB:

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矩阵转置与矩阵相乘

前言 写这篇博客的原因是为了记录一下矩阵转置与矩阵相乘的实现代码,供日后不时之需。...直接原因是今晚(2016.09.13)参加了百度2017校招的笔试(C++岗),里面就有一道矩阵转置后相乘的在线编程题。考虑到日后笔试可能会用到,特此记录,也希望能够帮助到需要的网友。...2.1矩阵相乘简介 设A为m×pm\times p的矩阵,B为p×np\times n的矩阵,那么称m×nm\times n的矩阵C为矩阵A与B的乘积,记作C=AB,其中矩阵C中的第 i行第j列元素可以表示为...: image.png 示例如下: image.png 矩阵相乘的特点: (1)当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时,A与B才可以相乘。...2.2示例代码 /******************************************** *@para:A:矩阵A;B:矩阵B;C:相乘结果矩阵;rowA:A的行数;columnB:B

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不同维度矩阵相乘

总体原则:在高维矩阵中取与低维矩阵相同维度的子矩阵来与低维矩阵相乘,结果再按子矩阵的排列顺序还原为高维矩阵相乘结果的维度与原来的高维矩阵一致。...实例:下面我们从低维到高维,依次演示不同维度矩阵相乘的结果。...,分别将这两个二维矩阵与一维矩阵相乘(乘积为一维),结果按原来的顺序拼接起来,构成一个二维矩阵 #三维乘一维 import numpy as np a = np.linspace(1,8,8).reshape...('ab:\n',c) 三维乘三维 两个三维矩阵中对应位置的二维子矩阵分别相乘,结果按第0维分量更多的那个矩阵的结构拼接。...注意:,并不是任意两个三维矩阵都能相乘,其必须满足两个条件: 1:两个矩阵的后两个维度构成的二维矩阵之间必须满足二维矩阵相乘的条件,即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 2:两个矩阵的第0维分量数必须相等

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并行计算——OpenMP加速矩阵相乘

(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)         并行计算的一个比较麻烦的问题就是数据同步,我们使用经典的矩阵相乘来绕开这些不是本文关心的问题。...内存:16G 操作系统:Windows7 64bit         测试的程序是: 32位Release版 4096*2048和2048*4096两个矩阵相乘 非并行版本直接计算 并行版本使用OpenMP...result[i * right->get_width() + j] = x; } } }         result用于保存矩阵相乘的计算结果...RowMatrix和ColumnMatrix是我将矩阵分拆出来的行矩阵和列矩阵。这么设计是为了方便设计出两者的迭代器,使用std::inner_product方法进行计算。        ...矩阵代码         用于测试的代码比较短小,但是为了支持这个短小的测试代码,我还设计了5个类。

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学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量,矩阵、向量相乘,单位矩阵、逆矩阵

标量和矩阵相乘或相加,与矩阵每个元素相乘或相加,D=aB+C,Di,j=aBi,j+c。 深度学习,矩阵和向量相加,产生另一矩阵,C=A+b,Ci,j=Ai,j+bj。向量b和矩阵A每一行相加。...无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。隐式复制向量b到很多位置方式,称广播(broadcasting)。 矩阵、向量相乘。...两个矩阵A、B矩阵乘积(matrix product)是第三个矩阵C。矩阵A列数必须和矩阵B行数相等。如果矩阵A的形状mn,矩阵B的形状是np,矩阵C的形状是mp。两个或多个矩阵并列放置书写矩阵乘法。...Ax=b,A∊ℝ⁽mn⁾是已知矩阵,b∊ℝ⁽m⁾是已知向量,x∊ℝⁿ是求解未知向量。向量x每个元素xi都未知。矩阵A第一行和b中对应元素构成一个约束。 单位矩阵、逆矩阵。...矩阵逆(matrix inversion)。单位矩阵(identity matrix),任意向量和单位矩阵相乘,都不会改变,保持n维向量不变的单位矩阵记In。In∊ℝ⁽n*n⁾。

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西电数据结构上机题——对称矩阵相乘

这道题拿到是懵逼的 本题最为关键的是对称矩阵相乘的算法 幸好有老哥之前探索出了 对称矩阵M的第i行和第j列的元素的数据存储在一维数组a中的位置k的计算公式: 1、当i大于或等于j时,k = (i...有时间可以去研究一下是怎么推出来的) 链接: https://blog.csdn.net/xiezhi123456/article/details/86607261 在他的基础上顺利解决 //对称矩阵相乘的程序代码...A的下三角:\n"); input(pa->A);//以行为主序输入矩阵A的下三角 printf("以行为主序输入矩阵B的下三角:\n"); input(pa->B);//以行为主序输入矩阵...B的下三角 mult(pa); output(pa->C);//输出矩阵C } //对称矩阵的输入 void input(datatype x[]) { for(int i=0;i<size;i...) { if(i>=j) return a[(i*(i+1))/2+j]; else return a[(j*(j+1))/2+i]; } //添加对称矩阵相乘算法

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im2col:将卷积运算转为矩阵相乘

目录 im2col实现 优缺点分析 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现 如何将卷积运算转为矩阵相乘?...上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果。...相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式,所以可以将每个窗口内的元素拉成向量,通过向量内积进行运算,多个窗口的向量放在一起就成了矩阵,每个卷积核也拉成向量,多个卷积核的向量排在一起也成了矩阵,于是,卷积运算转化成了矩阵运算...逻辑上虽然为矩阵乘法,实现时两个矩阵逐行内积即可。...优缺点分析 将卷积运算转化为矩阵乘法,从乘法和加法的运算次数上看,两者没什么差别,但是转化成矩阵后,运算时需要的数据被存在连续的内存上,这样访问速度大大提升(cache),同时,矩阵乘法有很多库提供了高效的实现方法

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numpy基础属性方法随机整理(8):矩阵乘法 及 对应元素相乘矩阵乘法

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)...) element-wise product : 矩阵对应元素相乘1种用法:np.multiply(matrix_c, matrix_d) 对于nd.array()类型而言,数组 arrA * arrB...matrix_d)#[[ True True True]# [ True True True]# [ True True True]]'''# 2) element-wise product : 矩阵对应元素相乘...1种用法:np.multiply(matrix_c, matrix_d)对于nd.array()类型而言,数组 arrA * arrB 只能element-wise produt(对应元素相乘) '''...12 23]]#[[ 5 6 2]# [ 7 8 29]# [13 14 15]]method_1 = np.multiply(matrix_c, matrix_d) # 对应位置元素相乘

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矩阵乘法的Strassen算法+动态规划算法(矩阵相乘和硬币问题)

先来看看咱们在高等代数中学的普通矩阵的乘法 两个矩阵相乘 上边这种普通求解方法的复杂度为: O(n3) 也称之为暴力求解或者朴素求解 这是暴力求解的代码,三重循环,显然复杂度是O(n3) 、 voidMul...ABCDEFGH原来两个相乘矩阵里边划分好的八个小矩阵 图三 或者看这个图,总之七个矩阵变量是要求的(PPT上和这差不多,只是变量顺序换了) 图四 求出则七个矩阵,就能求出A*B的值 这个图就是...矩阵链乘法 如果要求n个给定序列的矩阵相乘的乘积(比如ABCDEFG),矩阵具有结合律,所以计算的步骤有很多种选择,但如果结合律用的不好会产生比较大的代价 在了解这个咱们要研究算法是干啥的之前,先了解几个概念...1、矩阵相容:也就是两个矩阵要能够相乘,即A的列数等于B的行数 2、标量乘法:若A是p*q,B是 q*r,则A*B的代价就是其标量乘法,也就是pqr 所以要求n个给定序列的矩阵相乘的乘积,我们要研究使得该成绩代价最小...i个矩阵乘到第j个矩阵的最小代价 int t= m[i][k]+ m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j] : 上边这个算法的意思是,第i个矩阵到第k个矩阵相乘的代价+第k个矩阵到第j个矩阵相乘的代价

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字符串相乘

JavaScript实现LeetCode第43题:字符串相乘 题目描述 给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2,返回 num1 和 num2 的乘积,它们的乘积也表示为字符串形式。...解题方法 最开始的思路是把字符串分别转成数字,然后相乘,会出现数字溢出的情况。同时题目要求不能使用现成的api来处理。所以放弃这个一开始就能想到的思路。 分析竖式相乘的步骤,转成代码的思维来解决。...num1的第 i 位(高位从0开始 和 num2 的第 j 位相乘的结果在乘积中的位置是 [i + j, i+ j + 1]; 例如 123 45, 123的第1位 2和 45的第0位4乘积 08存放在结果的第...6 1 5 1 2 0 8 0 4 ---------- 0 5 5 3 5 这样我们就可以单独对每一位进行相乘计算把结果存入相应的

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