matrix-multiplication

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単純な乗算でエラーに遭遇し、むしろ私を驚かせました。ここで何が起こっている、私はいつも*はmatrix multiplicationのためだと仮定した。 x = 2; y = zeros(1,4); y(1) = 1 *x; y(2) = x* 1; y(3) = (x *1); y(4) = x *1; y x *1 は、次のような出力が得られます： y = 2

5熱

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転置行列をより効率的に乗算するにはどうすればよいですか？

私はこれで頭の中で自分自身を倒し続けます。行列Aに行列Bを乗ずるためのSSEベースのアルゴリズムがあります。私は、A、B、またはその両方が転置される場所の操作も実装する必要があります。私はそれを素朴な実装、4x4マトリックスコード（これはかなり標準的なSSE操作ですが、私は思う）を示しましたが、A*B^T操作は約の2倍の時間がかかります。 ATLASの実装では、A*Bの類似の値が返されます。これは

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動的プログラミング - 最適なブレークポイント

ダイナミックプログラミングを使用すると、マトリックスチェーンの乗算問題はn^3時間で解くことができますが、最適なバイナリツリー問題ではn^3時間も得られることを学びました。それをn^2に最適化する。これはなぜですか？私は、行列の乗算の問題では、チェーンM（i、n）の最適なブレークポイントがチェーンM（i + 1、n）の最適なブレークポイントよりも大きくなる可能性があるという声明を得ました。誰かが

5熱

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行列の計算を行って変数のクロス積を得る方法

かなりの数の列を持つRのデータがあります。以下の例を参考にしてください x = replicate(5, rnorm(10)) colnames(x) = c('a','b','c','d','e') 私はすべての組み合わせのクロスプロダクトと比率を計算し、それらをテーブルの最後に付けたいと思います。私はまた、彼らは彼らのようなEXTAの列を持っている必要があり結果で計算されているものに関

7熱

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幾何行列の乗算

私は幾何学的な（算術とは対照的に）ニューラルネットを構築するプロジェクトに取り組んでいます。伝達関数を構成するには、算術和の代わりに幾何学的な和を使用したいと思います。、物事をより明確にするために、私はコードで記述するつもりです：あなたが見ることができるように def arithmetic_matrix_multiplication(matrix1, matrix2): new_mat

21熱

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配列を使った行列乗算

多次元配列（[2][2]）を使って簡単な行列乗法を作ろうとしています。私はこれでちょっと新しいです、そして、私はそれが私が間違っていることを見つけることができません。私はそれが何であるかを教えてくれて本当に助けに感謝します。私はむしろライブラリなどを使用しないで、私は主にこれをどのように動作するかを学ぶためにやっています。事前にありがとうございます。次のように私はmainメソッドで私のarays

6熱

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二重等高線と二次誤差関数

私は、私の目的のために二重輪郭線が必要であることを知るために、マーチングキューブ、デュアルマーチングキューブ、適応マーチングキューブをC＃で実装しました。私は二重輪郭線に関するすべての作業を読みましたが、二重輪郭線自体のコアを除いて、二次輪郭関数（QEF）を最小限に抑えています。今は、その単一の頂点（3〜6辺）を共有するすべてのedgePoint間の平均を見つけるだけで内部ボクセルの頂点位置を

6熱

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MATLABの行列乗算時間の複雑さ

MATLABが行列の乗算に使用するアルゴリズムとその時間の複雑さは誰にも分かりますか？

13熱

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なぜ行列乗算はhmatrixよりもRepaで高速ですか？

興味深いことに、Data.Array.Repaはhmatrixより高速ですが、hmatrixはLAPACKを使用して実装されているため予期せぬことです。これは、Repaがボックス化されていないタイプを使用しているためですか？ 1つのコアとの時間を実行している import Data.Array.Repa import Data.Array.Repa.Algorithms.Matrix mai

5熱

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ベクトルの部分行列との乗算が遅い

私は背の高い行列（以下の例は10000 x 3000です）を持ち、行のサブセット（たとえば500行）で内側の製品を取りたいと考えています。これは、何回も何回も（実際には100回、実際にはさらに多くの時間）ランダムに選択された異なる行で繰り返されます。インデックスのA(sub,:)はかなり遅いことが判明しました。私の例では、実際に必要とされる500を選択して乗算するのではなく、フルマトリクスのA（つ