我要做这样的评估
D=跟踪(ABC)
A和C是不变的常数矩阵。矩阵一直在变化。我想要的是找到一种方法来存储来自A和C的一些值,这样我就不必一直计算乘积ABC。B会发生变化,我会使用B的元素和AC的缓存版本的乘积,或者类似的东西。
我知道trace(ABC) = trace(BCA),所以我可以预计算出乘积CA,但是CA的维数非常高,所以它不适合放在内存中。因此,我不能这样做。ABC被证明是低维的,所以它很好。
C is of size 40000x10 and dense
B of size 80000x40000 but B is sparse so it is fine
A is of
最近,我在我的C++代码上遇到了一个问题,我想知道我是否对编译器如何处理长时间操作产生了误解.只需查看以下代码:
#include <iostream>
int main() {
int i = 1024, j = 1024, k = 1024, n = 3;
long long l = 5;
std::cout << i * j * k * n * l << std::endl; // #1
std::cout << ( i * j * k * n ) * l << std::endl; // #
所面临的挑战是在任何开放源码中编写代码,这些代码可以在linux上使用,这是您选择的执行模块化幂运算的语言。输入将是两个随机选择的2048位正整数,数字x和y和2048位素数z。
def pow_mod(x, y, z):
n = 1
while y:
if y & 1:
n = n * x % z
y >>= 1
x = x * x % z
return n
代码应该接受一个文件,其中的三个数字分别放在不同的行上,并将结果输出到标准输出。当然,您也不能使用任何库进行模幂运算。
我试图使用tf.matmul()来执行稀疏矩阵乘法。
然而,与密集矩阵乘法相比,推理速度要慢得多。
根据tf.sparse_matmul()中的描述:
在一个平台上使用这个与密集矩阵相乘的盈亏平衡是稀疏矩阵中30%的零值。
因此,我用7/8的零值来构造稀疏矩阵。
这是我的代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
a = tf.Variable(np.arange(1000).reshape(250,4) ,dtype=tf.float32) #dense matrix
b = tf.Variable(np.
有人知道ddx和ddy值在AABB光线相交算法中的作用吗?摘自以下站点 (如下所示)。
Local txmin#,txmax#,tymin#,tymax#
// rox, rdx are the ray origin on the x axis, and ray delta on the x axis ... y-axis is roy and rdy
Local ddx# =1.0/(rox-rdx)
Local ddy# =1.0/(roy-rdy)
If ddx >= 0
txmin = (bminx - rox) * ddx
txmax = (bmaxx -
我试着做一个通用的多项式函数,它给出了计算它的时间周期,最高的多项式幂powr,以及每个常数a;,其中a和powr的长度相同。 我的代码方法如下:time的每个元素都从powr转换为一个向量,然后当使用a将元素与元素相乘时,然后计算结果向量的和,使其成为一个元素。 for i=1:length(time)
result(i)=sum((time(i).^[powr]).*[a]);
end 问题是做这个计算的时间太长了,time的元素越多,和/或a和powr越长。有没有一种方法可以更快地完成这项计算?
在网站上,我遇到了的任务。
这个问题有一个递归的解决方案,但是我很难理解代码。实际上,我在代码的某一行上遇到了问题。
首先是代码:
#include <stdio.h>
#include <limits.h>
//Matrix Ai has dimension p[i-1] x p[i] for i = 1...n
int MatrixChainOrder(int p[], int i, int j)
{
if(i == j)
return 0;
int k, min = INT_MAX, count;
for(k=i; k
我有html格式的表格:
ab=[24,56,78]
<table >
<tr><th>ab</th>
{% for d in ab %}
<td>{{ d }}</td>
{% endfor %}
</tr>
</table>
我知道{{d|add:100}},但它是加法,我怎么做乘法呢?我需要以百分比表示的数字
ab
我编写了两个函数来计算组合。第一个使用for循环,另一个使用递归阶乘函数。为什么第一个比第二个更快?
def combinations(n: int, k: int) -> int:
# Collection >= Selection
if n < k:
raise ValueError(
"The size of the collection we are selecting items from must be "
"larger than the size of th
为什么这个表达式的输出是20? 我尝试了不同的计算,但总是得到24的输出。 能给我解释一下Javascript是如何计算这个表达式的吗? 谢谢。 let A = 2;
let B = 4;
let result = B + B * A + 8;
console.log(result); Output: 20
我们做复数乘法如下:
(a + i * b) * (c + i * d) = (a * c - b * d) + i * (a * d + b * c)
结果的实部和虚部是
real part = (a * c - b * d)
imag part = (a * d + b * c)
这涉及四个真正的乘法。我们怎样才能用三个真正的乘法来完成它呢?
我正在做一个建造牛顿盆地的老项目,我正努力使它尽快完成。我要加快的第一件事是如何在给定的复点x0上求多项式函数。我想出了4种不同的方法,并用timeit对它们进行了测试。我使用的代码如下:
import timeit
import numpy as np
import random
from numpy import polyval
class Test(object):
re = random.randint(-40000, 40000)/10000
im = random.randint(-40000, 40000)/10000
x0 = complex(re,