matrix-multiplication

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如果M是一個密集的m×n矩陣並且v是一個n分量向量，那麼產品u = Mv是由u[i] = sum(M[i,j] * v[j], 1 <= j <= n)給出的m分量向量。一個簡單的實現該乘法是 allocate m-component vector u of zeroes for i = 1:m for j = 1:n u[i] += M[i,j] * v[j] e

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使用動態分配的內存C++乘以矩陣

我想在C++中編寫一個函數，它將兩個已經動態分配的矩陣A，B相乘。我目前正試圖讓乘法代碼工作，然後我會嘗試把它變成一個函數。現在我正在得到各種各樣的錯誤; 「分段故障（核心轉儲）」。我已經縮小到了代碼的乘法部分，但我不知道它有什麼問題。有人能幫助我嗎？我的代碼如下所示。 #include <iostream> #include <cassert> int main()

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使用lapack/blas將矩陣的一個子集乘上另一個矩陣

我想使用dgemm或任何其他lapack/blas函數將矩陣A的子集乘以另一個矩陣。我認爲，由於子矩陣的元素可能不是連續的，我不能直接使用dgemm而不將子矩陣複製到另一個空間。所以，當這個子矩陣本身很大時，我認爲在C中爲這個特定問題編寫乘法代碼可能會更好，因此效率可能非常低。由於複製並使用lapack/blas本身，可能效率不高。我在matlab中使用lapack/blas作爲mex文件。我的

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For循環的矩陣乘法函數

我有一段可怕的時間試圖做這個看似簡單的函數。我不明白爲什麼這不起作用。我的代碼： C = matrix(0 , dim(matrixA)[1] , dim(matrixB)[2] , TRUE) mat_mult = function(matrixA, matrixB){ for (ii in 1:dim(matrixA)[1]) { for (jj in 1:dim(matrix

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哪個着色器階段更有效矩陣轉換

我有兩個關於glsl效率的問題。在完全用戶定義着色器管線 VS - > TCS - > TES - > GS - > FS 第一4個階段都能夠被用於這樣的操作： gl_Position = MPV_matrices * vec4(in_pos, 1); 哪個階段更有效率呢？它是硬件還是版本相關？有關使用GLSL是示出了正在傳遞的着色器之間的頂點位置，而不是使用內置變量僅gl_Positio

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等級3的張量相乘

我有兩個等級爲3的張量，換句話說就是兩個3D矩陣。我想要拿這兩個矩陣的點積。我很困惑繼續這個問題。幫助我用公式來做到這一點。

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如何乘以C++中的4x4浮點矩陣？

我有一個簡單的結構「mat4」，由float [4] [4]和* =組成，用於乘以4x4矩陣。這需要一個const MAT4 &「RHS」如下： this->m[0][0] = this->m[0][0] * rhs[0][0] + this->m[0][1] * rhs[1][0] + this->m[0][2] * rhs[2][0] + this->m[0][3] * rhs[3][0];

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R：根據人名

我已經看了一些答案的矩陣乘法（如R: matrix by vector multiplication）乘以矩陣向量但仍無法找到答案，我的問題：我賣的四種類型的水果，用每個項目的價格在這個載體： prices <- c(2.25, 0.42, 0.85, 1.24) names(prices) <- c("pomegranate", "banana", "apple", "mango") >

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使用mllib時的矩陣乘法錯誤

我使用Spark 1.6與YARN，我有一個工作，使用Spark mllib做一些計算，其中之一是矩陣乘法，我使用CoordinateMatrix來做。該代碼是這樣的： def coordinateMatrixMultiply(leftMatrix: CoordinateMatrix, rightMatrix: CoordinateMatrix): CoordinateMatrix = {

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MPI主進程不等待其他進程計算

您好，我是MPI編程新手。我試圖將兩個矩陣相乘（一個NxN矩陣（A）和一個Nx1（B）矩陣）以得到一個結果C矩陣（Nx1）。每個進程都應該計算矩陣C中的一行（元素），但只有進程0（我的主進程）可以正確計算，因爲它似乎沒有等待其他進程完成計算。我也不確定非主過程是否正確地發回結果（或者他們甚至需要？）。這裏是我的代碼： #include <stdio.h> #include <stdlib.h>