matrix-multiplication

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これは2つの行列を掛けるプログラムの一部です。 int m1, m2, n1, n2; int first[m1][n1], second[m2][n2], result[m1][n2]; cout<<"Please enter no.of rows and columns of the 1st Matrix, respectively :"; cin>>m1>>n1; そして、この学校

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Matlab/Octaveの2つの合計計算のうち、ローベクトルで最適なものはどれですか？

私はMatlab/OctaveとMachine learningにかなり関心がありますが、これまでのところ、加算とベクトル化を可能な限り反復するループを避けたいと思っています。私の腸は、私たちに教えてくれますが sum(x) x * ones(length(x),1) ：のような行ベクトルを考える：x = [ 1,2,3,4,5] 次の2つの方法で合計を計算することができます第2のオプションは、

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Pythonでの行列操作のValueError

未定義の可能性のある行列に対して行列演算を実行しようとしています。（つまり、Aは2×2で、寸法3×2とBと乗算することはできません。）この作品 print '3.1) ', try: a + c except ValueError: print 'Not Defined' が、私はそうのような関数を作成してみましたので、複数の操作を持っている： def matrix(math):

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Pythonでv7.3の.matファイルを作成する

pythonまたはmatlabのいずれかで60000X70000行列を含む乗算を実行する必要があります。私は16GBのRAMを持っていて、行列の各行を簡単に読み込むことができます（これは私が必要とするものです）。私はMatlabではなく、Pythonで全体として行列を作成することができます。とにかく、h5pyまたはscipyを使ってv7.3の.matファイルとして配列を保存できるので、各行を別々

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OpenCLどのようにcl_memのメモリアドレスを変更するには？

私は部分行列乗算をしたいと思います。 I機能を持っていると言う： void MatMul(cl_mem A, cl_mem B, cl_mem C, int M, int K, int N) AはM * K、BはK * Nである場合、CはM * Nであり、そしてA、B、Cは、ホストメモリfloat *h_A, *h_B, *hCによって渡されるすべての行の主要な1次元アレイであります以下の機能

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この行列乗算コードはどのように機能しますか？

このコードは、2つの行列を掛け合わせることになっています。これは、私の仲間が私を助けてくれたので、私は100でそれを得た宿題のためだった。しかし、私は実際にどのように動作するのか理解しようとしており、何らかの理由で混乱し続けています。私はループの3番目のループが何をしているのか本当に分かりません。 int mA = matrix1.length; int nA = matrix1[

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OpenCVのテンソル積

は、私は2つの2×2の行列を持っていると私はOpenCVのを使用してそれらのテンソル積を取得したい、例えば： { {0, 1}, {1, 0} } x { {1, 0}, {0, 1} } = { {0, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 1}, {1, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 0} } だから私のようなものがあります： cv::Mat

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Pythonマルチプロセッシングで浮動小数点配列に同時に書き込む

私は行列の乗数をしばらく前にコード化して、高速化しようとしました。同じプロセスでスレッドが実行されていることを発見するために試みました..後でマルチプロセッシング私が以下のコードで実装したライブラリ。さて、私は、結果が共有メモリにないので、生成されたプロセスによって行われた作業をどのようにマージするのか分かりません。分散計算を「final_multi」変数にマージするにはどうすればよいですか？

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MATLABで3次元配列を2次元配列に効率的に操作する方法

Aがn_1でn_1の対称行列、Bがn_2でn_2の対称行列とすると、一般にn_1> n_2、n_1は10^3から10^5。私はCの各ブロックがC_ {ij} = \ exp（A \ text {。^} 2/B_ {i、j}）であるような（n_1 * n_2）^{1.5}）/ B_ {i、j}（i = 1、...、n_2; j = 1、...、n_2である。これをMATLABで計算するには2通りの

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効率的に行列を転置するには、cuBlasを使用します。

大規模な高密度行列に転置を掛けるとき、効率的なcuBlasの使用方法はありますか？具体的には、結果の行列が対称であるため、乗算の数を約2倍に減らすという事実を利用する関数があります。