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。
框 II 显示了矩阵运算符的定义,表示为 $\odot$。它有名字吗? 更新:我找到了,“劈脸产品”。另请参阅 https://www.slyusar.kiev.ua/FACE.pdf
我有以下使用 Go 例程进行矩阵乘法的代码 函数主() { var wgsync.WaitGroup 变量列 = 100 变量行 = 150 var randMatrixA [][]int var randMatrixB [][]in...
我想知道是否有一种简单的方法可以找到多个向量(两个或更多)中的所有重复向量元素(两个或更多)。 例如,给定以下字符向量: 法国&l...
我正在尝试并行化矩阵乘法。我遇到了 Fox 算法,它可以将整个过程分为 3 个步骤。你可以查一下算法。我已附上图像。输入图像
我一直在尝试理解汉明码并编写了一个程序,可以正确编码和解码汉明 7,4 的给定输入。当尝试对 15,11 执行此操作时,我无法获得正确的输出
这个问题出现在我的R脚本中。我想将 1000by1000 矩阵乘以 1000by1 矩阵(向量),以便输出是 1000by1 矩阵。 1000×1000 矩阵有一个独特的属性。以上...
如何在TensorFlow2.0中实现稀疏矩阵与3D张量的张量乘法?
我有一个形状为 (60400, 32600) 的稀疏矩阵 A 和一个形状为 (32600, 60400, 64) 的 3D 张量 B。我想做的是将 A 和 B 相乘以获得形状为 (60400, 60400, 64) 的张量 C,然后生成...
托普利茨矩阵和正确长度的向量乘积的 O(n log n) 算法是众所周知的:将其放入循环矩阵中,将其乘以向量(以及后续的零),然后 。 ..
考虑下表中显示的四元组 (x1, x2, x3, y) 的集合。其条目四舍五入后,多元回归的“影响矩阵”是多少
我有两个像这样的numpy数组a,B。 >> 一个 [1 2 3] >> 类型(一) >> 乙 [[1 2 3] [2 2 7] [3 4 6]] >> 类型(B) ...
为什么当矩阵维度太大(在ifort中)时,我会在这个程序中遇到分段错误问题?
我正在使用 Fortran 中的矩阵和向量进行基本的线性代数计算。我已将编译器从 gfortran 更改为 ifort,我发现当我的矩阵变得太大时(特别是当
这是否可以降低 N*N 矩阵中子矩阵相加的 O(N^3) 时间复杂度?
有一个 N * N 矩阵 M,它用随机值初始化。 并且有输入Row1、Row2、Col1、Col2、Value。 下面有一个伪代码。 对于开始 = 1 到 N: 输入(行1,行2,...
仅包含 -1 或 +1 的 3D 数组的数组 (einsum) 的乘积
令 X 为形状 (M, k, g) 的数组,Q 为形状 (m, k, g) 的数组,其中 m、M、k 和 g 可以“非常大”。假设 X 和 Y 的条目是 -1 或加 +1。我有兴趣...
我需要通过SQL生成(40000 x 20000)矩阵并像A'A一样执行矩阵运算。然后我需要获取特征值和特征向量。 你能建议我用 Perl 实现这个的方法吗? (妈...
我想创建一个数据框,用于计算其他两个相关数据框的特征丰度,但不知道什么代码会给我所需的输出。 第一个数据框,物种丰富...
我试图了解多个轴上的方差是如何工作的以及它是否可以通过使用单独的操作来实现。 让我们有一个形状为 (2,2,3) 的输入 3d 矩阵,我们感兴趣的是
为什么我的 2d 和 1d 数组之间的矩阵乘法给出这个结果?
示例: 将 numpy 导入为 np x = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) y = np.ones(3) np.dot(x, y) 结果: 数组([ 6., 15.]) 当我有 (2x3) x (1x3) 的矩阵时,这怎么可能?它...
在此示例中: 将 numpy 导入为 np x = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) y = np.ones(3) np.dot(x, y) 和 出去: 数组([ 6., 15.]) 当我们有一个矩阵时,这种乘法如何可能......
我用C++编写了一个简单的矩阵乘法程序,并且它有效。我只是 C++ 的初学者,但我已经成功地让它工作了。 让我困惑的是它比 NumPy 慢得多。我...
假设我在 Pandas 中有以下两个 DataFrame。 将 Pandas 导入为 pd 数据1 = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]} df1 = pd.DataFrame(data1) 数据2 = {'col3': [2,3]} df2 = pd.DataFrame(dat...