matrix-multiplication

2熱

1答えて

私は、次の放射状の勾配を有する： <radialGradient inkscape:collect="always" xlink:href="#linearGradient2454" id="radialGradient2460" cx="4022.8572" cy="5451.2656" fx="4022.8572" fy="

4熱

2答えて

レンダリング後のOpenGLのポイント位置（3d - > 2d）

私はいくつかの数字でOpenGLのシーンを持っています。「レンダリング」の後、数字の頂点の位置を計算するために必要なことを教えてください。私はおそらく手動でいくつかの行列を乗算する必要があることを知っているが、私はそれらとどのようにわからない。ありがとうございました！

3熱

5答えて

行列の乗算：Strassenの対標準

私はC++での行列の乗算にStrassen algorithmを実装しようとしたが、結果は私が期待したもの、それはないです。ご覧のように、strassenは常に標準実装より時間がかかり、2の累乗からの次元のみが標準実装と同じくらい速くなります。何が悪かったのか？ matrix mult_strassen(matrix a, matrix b) { if (a.dim() <= cut)

43熱

1答えて

Rの多次元対応rbindとcbindとは何ですか？

Rで行列を扱う場合、cbindとrbindをそれぞれ使用して、行列を並べて並べるか、重ねて重ねることができます。他の次元の行列や配列を積み上げるための同等の関数は何ですか？例えば、以下では、それぞれが4つの要素を有する、2×2行列のペアを作成： x = cbind(1:2,3:4) y = cbind(5:6,7:8) 8つの要素を有する2×2×2配列にそれらを結合するためのコードは何です

5熱

3答えて

numpy：計算する。x *大きな行列の場合はx

numpyでは、 xは大きな（200,000 x 1000）の高密度 float32行列で、 .Tは転置演算子ですか、 x.T * xを計算する最も効率的な方法は何ですか？疑問を避けるために、結果は1000 x 1000です。：：私の元の質問では、np.dot(x.T, x)は数時間かかると述べました。 NaNsがいくつかの理由でnp.dotのパフォーマンスを完全に無駄にしていたことが判明しま

41熱

4答えて

CUDAブロックごとのスレッド、グリッドあたりのブロック数

CUDAパラダイムが新しくなりました。私の質問は、ブロックあたりのスレッド数とグリッドあたりのブロック数を決定することです。これに少しの芸術と試練がありますか？私が見いだしたことは、これらの事柄のために多くの例が一見任意の数を選択していることです。どのようなサイズの行列を乗算の方法にも渡すことができる問題を考えています。したがって、Cの各要素（C = A * Bのように）は単一のスレッドによって