matrix-multiplication 相关问题

与矩阵乘法有关的问题，尤其是实现。数学问题应该考虑线性代数标签。

Eigen3：将 MatrixXd 映射到 Matrix4d 的乘法

使用 eigen3 将连续布置的多个 Vector3d 乘以 Matrix4d。显然，我对矩阵的不同大小有疑问。为了解决这个问题，我将磁盘上的 w 部分添加到 o...

c++ matrix-multiplication eigen3

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谁能发现这段代码中的错误，输出文件没有显示内容

#包括 int main() { int r1、r2、c1、c2； printf("输入mat1的行数和列数-"); //矩阵1// scanf("%d %d", &r1, &c1); int m1[r1][c1...

arrays c matrix-multiplication

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在pytorch中并行乘以N个矩阵

我有一个 L 矩阵 A_1、A_2、... 的列表，大小为 N x N。我想计算乘积 A_1 @ A_2 @ ... A_L。我可以通过使用 torch.matmul 迭代计算乘积来计算这个值...

pytorch parallel-processing matrix-multiplication

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你能帮我找到CUDA内核中的错误吗？

首先，我编写了以下列表，它将两个矩阵相乘。 A =B= [[1 2 3 4], [5 6 7 8]， [9 10 11 12]， [13 14 15 16]] A*B = [[90 100 110 120], [202 228 254 280]...

cuda matrix-multiplication

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问题声称我的矩阵对于矩阵乘法彼此不兼容，但长度相同

我正在调用我的函数：函数 [h,y,e] = f_adap(x,d,h0,mu) h=h0; P=长度(h)； N=长度(x)； y=零（1，N）；e=y； rP = 0:-1:-P+1; 对于 k=P:N xx=x(k+rP); 显示（长度...

matlab matrix-multiplication

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两个矩阵的平铺乘法如何工作？

我的老师写道：为矩阵积实现 CUDA 内核作为外积向量。在这个版本中，每个 K 个线程块通过实现计算大小为 KxK 的结果矩阵的一个正方形...

matrix-multiplication

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在 PyTorch 中，x[i]A^T 不等于 (xA^T)[i]

当我尝试重现结果时，我发现在放大批量大小后，线性层的输出有所不同。我试图找到错误的确切位置，结果发现 ((输入@我们...

deep-learning pytorch matrix-multiplication numeric

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矩阵算法的矩阵乘法/标量除法的问题[已关闭]

我正在执行一些矩阵运算，看看计算机如何处理它们。这就是我的矩阵乘法、转置和标量除法算法的样子： #包括我正在执行一些矩阵运算，看看计算机如何处理它们。这就是我的矩阵乘法、转置和标量除法算法的样子： #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<vector<long double>> trans(vector<vector<long double>> A){ int columns = A[0].size(); int rows = A.size(); vector<vector<long double>> B = {}; vector<long double> sample = {}; for(int i = 1;i<=columns;i++){ sample.clear(); for(int j=1;j<=rows;j++){ sample.push_back(A[j-1][i-1]); } B.push_back(sample); } return B; } vector<vector<long double>> multiply(vector<vector<long double>> A,vector<vector<long double>> B){ int sum = 0; vector<vector<long double>> transed_one = trans(B); vector<vector<long double>> C = {}; vector<long double> sample = {}; for(vector<long double> &i : A){ sample.clear(); for(vector<long double> &j : transed_one){ sum = 0; for(int k =1;k<=i.size();k++){ sum += i[k-1]*j[k-1]; } sample.push_back(sum); } C.push_back(sample); } return C; } string std_output(vector<vector<long double>> A){ string output = "\n"; for(int i = 1;i<=A.size();i++){ for(int j = 1;j<=A[0].size();j++){ output = output+to_string(A[i-1][j-1])+=" "; } output += "\n"; } return output; } vector<vector<long double>> divide(vector<vector<long double>> A,long double scalar){ vector<vector<long double>> B = {}; vector<long double> sample = {}; for(vector<long double> &i: A){ sample.clear(); for(long double &j: i){ sample.push_back(j/scalar); } B.push_back(sample); } return B; } int main(){ vector<vector<long double>> A = {{1,2},{3,4}}; vector<vector<long double>> B = {{5,6},{7,8}}; cout<<"Result 1:"; cout<<std_output(divide(multiply(A,B),2));//division using a scalar after multiplication of a and b cout<<"Result 2:"; cout<<std_output(multiply(divide(A,2),B));//multiplication after division using a scalar } 两者预计会给出相同的输出，但是。我得到的输出是： Result 1: 9.500000 11.000000 21.500000 25.000000 Result 2: 9.000000 11.000000 21.000000 25.000000 我们在进行二阶运算时会失去精度。为什么会发生？我该如何解决它？将 int sum = 0; 更改为 long double sum = 0;。如果没有这个，临时单元积将四舍五入为 int，因此在您的代码中，许多 v+0.5 就变成了 v。

c++ algorithm math matrix-multiplication

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CUDA 环境中通过外积进行的矩阵乘法与通过转置进行的矩阵乘法

向量外积的矩阵乘法的工作原理如下： A= [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] B= [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] C(1,1) = [1 2 3] ⨂ [1; 4； 7] = [1 2 3； 4 8 12； 7 14 21] * [1； 4...

c cuda matrix-multiplication

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需要根据加速度计算航向然后相应地旋转加速度

我目前正在为模型火箭构建一个简单的遥测计算机。我正在使用标准的 6 轴 IMU，它可以提供角速率和线性加速度。我希望，在启动时。检测初始

math embedded trigonometry matrix-multiplication

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矩阵与其转置矩阵的乘法不对称且psd

我想使用下面的代码计算一批特征向量的协方差矩阵（这里用 torch.randn 代替）：进口手电筒 a = 火炬.randn(64, 512) cov_mat = (a.T @ a) / (a.size(0) - ...