matrix-multiplication

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    私は今、HadoopのMapReduceを練習しています。 と私は行列の乗算のコードを得ました。 それを実行する質問はありませんが、output formatは私が望むものではありません。私は現在持っている: 00 66 01 78 02 90 どのように私はcodeを変更できます 0,0,66 0,1,78 0,2,90 ように私がしたい形式は?

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    行列の各要素のexp()はどのように取ることができますか?私はmymatrix = matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7), 3,2)を持っていて、res<-expm(mymatrix)を使ってみましたが、mymatrixが正方形であることが必要です。各要素を計算する別の方法はありますか? resはmatrix(c(exp(2), exp(4), exp(3), exp(1), ex

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    この:中 import numpy as np a = np.array([1, 2, 1]) w = np.array([[.5, .6], [.7, .8], [.7, .8]]) print(np.dot(a, w)) # [ 2.6 3. ] # plain nice old matrix multiplication n x (n, m) -> m import tenso

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    "do while loop"を使用して2次元の動的乗算表を作成しようとしていますが、このコードで1行しか取得できません。私は別のループではなくwhileループを使用する必要があります。 Sub multp_doWhileLoop() Dim i As Long Dim j As Long Dim k As Long Dim l As Long k = Range("b1").Value

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    私はパターンの再設定についての記事を読んでいます。私はこの8列がどうなっているのか理解していません。その出力がどのように生成されているかを示します。 私はコンセプトを得ようとしましたが、最初のマトリックスに8列ある方法が得られませんでしたか?どのようにその計算出力? 図1のネットワークは は以下に示すように、関連するパターンは、それぞれ、すべての白と黒のすべてされているパターンとT H. を認識す

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    ブロック行列の乗算を実装し、より並列化しようとしています。 これは私のコードです: int i,j,jj,k,kk; float sum; int en = 4 * (2048/4); #pragma omp parallel for collapse(2) for(i=0;i<2048;i++) { for(j=0;j<2048;j++) { C[i][j]

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    私は、親に適用されたものと子供に適用されたものの2つのcss 3d変換を組み合わせて、パフォーマンスを向上させるために子供に適用される単一の統合されたものに結合しようとしています。だから、私の質問はこれです:私は以下の計算で何が欠けています。 parent { transform-style: preserve-3d; transform: translateY(50vh) t

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    サイズ10,000×800,000の行列Xについて、行列積Y = XX^Tを計算しようとしています。行列Xはディスク上のh5pyファイルに格納されます。結果として得られるYは、同じh5pyファイルに格納された10,000 * 10,000の行列でなければなりません。ここに再現可能なサンプルコードがあります。 import dask.array as da from blaze import in

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    私は、Callable(スレッドプール)を使用して行列乗算を行うことができるプログラムを実装しようとしています。私は以下のプログラムを持っています。しかし、これを1スレッドまたは8スレッドで実行すると、実行時間に大きな違いはありません。 5433.982472、6872.947063、6371.205237、6079.367443、5842.946494 8スレッド - - 5260.792683

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    ランダムな接続情報行列を作成しました。それから、私は3Dグラフのx、y、z軸の点をプロットしました。今では、対応する接続​​にz軸値を適用したいのですが、接続に1が存在する場合、対応するz軸値で乗算する必要がありますconn行列(1,3)の場所= 1では、特定のz軸値をとり、乗算する必要があります)。しかし、私はすべての場所で同じ値を得ています。提案。 %Conncectivity Matrix