列表中各种矩阵的矩阵乘积
矩阵乘积是指两个矩阵相乘的运算，结果是一个新的矩阵。在云计算领域中，矩阵乘积常用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。下面是对不同类型矩阵乘积的解释：
- 方阵乘积：方阵乘积是指两个方阵相乘的运算。方阵是行数和列数相等的矩阵。方阵乘积在线性代数、图论等领域有广泛应用。腾讯云提供了弹性MapReduce（EMR）服务，可以用于大规模数据处理和分析，适用于方阵乘积等计算密集型任务。
- 非方阵乘积：非方阵乘积是指两个矩阵中至少一个不是方阵的情况下进行的矩阵乘积运算。非方阵乘积在图像处理、神经网络等领域有广泛应用。腾讯云提供了弹性图像处理（EIP）服务，可以用于图像处理任务，包括非方阵乘积等计算密集型任务。
- 稀疏矩阵乘积：稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。稀疏矩阵乘积是指两个稀疏矩阵相乘的运算。稀疏矩阵乘积在推荐系统、网络分析等领域有广泛应用。腾讯云提供了弹性分布式矩阵（EDM）服务，可以用于大规模稀疏矩阵乘积等计算密集型任务。
- 并行矩阵乘积：并行矩阵乘积是指利用并行计算技术进行的矩阵乘积运算。并行矩阵乘积可以提高计算效率，适用于大规模数据处理和分析。腾讯云提供了弹性高性能计算（EHPC）服务，可以用于并行矩阵乘积等计算密集型任务。
总结起来，矩阵乘积在云计算领域有广泛的应用，包括方阵乘积、非方阵乘积、稀疏矩阵乘积和并行矩阵乘积等。腾讯云提供了相应的服务和产品，如弹性MapReduce（EMR）、弹性图像处理（EIP）、弹性分布式矩阵（EDM）和弹性高性能计算（EHPC），可以满足不同类型矩阵乘积的计算需求。
参考链接：
- 弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 弹性图像处理（EIP）：https://cloud.tencent.com/product/eip
- 弹性分布式矩阵（EDM）：https://cloud.tencent.com/product/edm
- 弹性高性能计算（EHPC）：https://cloud.tencent.com/product/ehpc
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获取一个字节缓冲区序列，散列每个缓冲区，将散列摘要解释为带有8位无符号int元素的方阵，并(矩阵)按顺序乘以它们。将最后一个矩阵定义为元素列表的“散列”。
这个定义有一些有用的属性。具体而言，矩阵乘法的关联属性使计算两个列表的级联的列表散列能够独立地计算每个列表的散列，然后通过乘法减少它们以得到最终的列表-散列。这适用于任意分区。非交换性规定，不同的元素顺序会为列表创建不同的散列，就像人们对列表所期望的那样。
(我更详细地研究了这个定义，包括在我发表的题为Merklist的python笔记本中的工作代码示例。您还可以自己在谷歌Colab上使用它，并在文章中添加hypothes.is注释以获得一
浏览 0提问于2021-07-09得票数 0
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我被要求实现矩阵乘法。到目前为止，我拥有的代码是：(define mult (λ (m1 m2) (if (or (empty? m1) (empty? m2)) '() (map vec-mult m1 m2))))
仅生成列表列表。每个内部列表必须相加才能得到沿对角线相加的值，以便生成元素。我被困在应该如何做2D乘法的部分，以便m1中的每一行乘以m2中的每一行(因此是向量矩阵乘法)。我还实现了"transpose“和"vec-mult”。请给我一个关于我该如何处理这个问题的提示。教授希望我们使用转置和映射，但我就是不明白该怎么做。
谢谢
浏览 0提问于2017-02-02得票数 0
1回答
如果类似的问题已经得到了回答，我很抱歉，但我仔细研究了一下，还没有找到解决方案。我是Pyhton的新手。
我正在尝试创建一个索引/坐标矩阵，以处理所有可能的元素组合，并创建一个二维列表(一组不同大小的子列表，一个列表)。
如果我的列表是[[A, B, C]]，那么要创建的矩阵是[[0], [1], [2]]，其中每个列表的第一个也是惟一的元素指代列表中的子列表的位置。如果我的列表是[[A, B, C], [A, B, C, D]]，那么矩阵应该生成：
[[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3],
[1, 0], [1, 1], [1, 2], [1, 3],
[2, 0
浏览 1提问于2014-12-16得票数 1
3回答
这是我第一个这么问的问题。请让我知道，如果我能更好地要求:)
我试图找到一种方法，将稀疏矩阵的列表拼接到一个更大的块矩阵中。
我有python代码，它生成方阵稀疏矩阵的列表，逐个矩阵。伪码：
Lx = [Lx1, Lx1, ... Lxn]
Ly = [Ly1, Ly2, ... Lyn]
Lz = [Lz1, Lz2, ... Lzn]
由于每个单独的Lx1、Lx2等矩阵都是按顺序计算的，所以它们被附加到一个列表中--我无法找到一种方法来“动态”填充类似数组的对象。
我正在优化速度，瓶颈特性是逐项计算笛卡儿产品，类似于伪代码：
M += J[i,j] * [ Lxi *Lxj + Ly
浏览 3提问于2016-04-08得票数 2
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5回答
昨天，我需要Python中的一个矩阵类型。
显然，这一需求的一个简单的答案是使用numpy.matrix()，但我还有一个问题是，我想要一个矩阵来存储具有混合类型的任意值，类似于一个列表。numpy.matrix不执行此操作。一个例子是
>>> numpy.matrix([[1,2,3],[4,"5",6]])
matrix([['1', '2', '3'],
['4', '5', '6']],
dtype='|S4'
浏览 3提问于2009-04-04得票数 6
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1回答
需要一些关于艾根的建议。
我想用这种方式从向量系数(一列矩阵) 'a‘和'b’创建矩阵：
| a0*b0 | a0*b1 | a0*b2 | ... | a0*bn |
| a1*b0 | a1*b1 | a1*b2 | ... | a1*bn |
| a2*b0 | a2*b1 | a2*b2 | ... | a2*bn |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| am*b0 | am*b1 | am*b2 | ... | am*bn |
如果简单的话，我想创建由两个向量组成的乘法表，并将它添加到另一个矩阵中。
我怎样才能以最有效率
浏览 6提问于2020-02-06得票数 1
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我有一个矩阵m，它有一些float数。当我把它与恒等矩阵相乘时，当得到的矩阵变成零的时候，一些元素。实际上，矩阵不应该有变化。有谁可以帮我？
在上面的图像中，在矩阵中没有0.013。
浏览 1提问于2021-01-03得票数 0
1回答
我试图在Julia中建立一个随机稀疏对称正定矩阵。
我尝试过的一种方法是：
n = 10
density = 0.1
X = sprand(n,n,density)
X = 0.5*(X+X') + n*eye(n)
@test isposdef(X) == true
这是可行的，但它给你一个对角占优矩阵，我不想要。所有条目都应该来自相同的随机分布。
浏览 8提问于2017-12-11得票数 0
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我有两个矩阵4x2。如何实现这样的乘法:输出应该是一个矩阵4x1，其中每个元素都是原始矩阵中行中元素的乘积之和。如下所示：
[1 2;
A = 3 4;
5 6;
7 8]
[1 2;
B = 3 4;
5 6;
7 8]
结果C矩阵将为：
[1*1 + 2*2;
C = 3*3 + 4*4;
5*5 + 6*6;
7*7 + 8*8]
浏览 2提问于2012-05-29得票数 3
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1回答
特征稀疏矩阵行列式为零
、、、
我试图计算我所操作的稀疏矩阵是否是正定的。为此，我试图使用西尔维斯特标准，这意味着领先的未成年人是积极的。
为了计算矩阵的行列式，我构造了一个矩阵的每个块的sparseLU求解器，它可以给出矩阵的行列式。但从某个维度(约130*130)开始，我得到的结果是，所有决定因素都是0。这不是我问题中的一些特殊维数(矩阵的块为32*32)，因此我认为这个问题与本征元所应用的某些截断算法有关，其行列式只是低于某个阈值。
我对这样一个机制的探索没有取得好的结果。我的矩阵的维数约为16k*16k，所有非零元素都在对角线附近的96个元素上。
是否有任何截断机制在本征中实现，我能以某种方式控制它的阈值吗？
浏览 1提问于2018-12-20得票数 4
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1回答
行和列的点积
、、
我有两个矩阵，a (mxn)和b (nxp)。对于每个n，我想用b的第n行乘以a的第n列，给出n (mxp)矩阵。然后，我想通过取矩阵中每个元素的平均值，将这些矩阵“折叠”成一个(mxp)矩阵。在numpy中，是否有一种合理有效的方法(就像在无循环中那样)来做到这一点？
浏览 2提问于2015-01-31得票数 0
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1回答
假设我有4个不变的矩阵和1个可变的矩阵：
Eigen::MatrixXf M,N,O,P; // Fixed
Eigen::MatrixXf Q; // Value changes
我有一个想要计算的表达式：
auto myExpression = M*N*O*P*Q;
如果我执行以下操作：
for (int i = 0; i<5; ++i) {
Q = MatrixXf::Random(SomeSize,SomeSize);
MatrixXf result = myExpression.eval();
}
这会像预期的那样工作吗？这意味着我从Q的新值中得到了正确的结果？
浏览 10提问于2016-09-25得票数 0
2回答
我必须有两个大小均匀的非常大的向量(列)A和B。我想把向量A除以向量B。这将给我一个包含零的大矩阵AxB，除了最后一列。本专栏包含我感兴趣的值。当我简单地在Matlab脚本中对向量进行除法时，内存就用完了。可能是因为矩阵AxB变得非常大。也许我可以通过重复以下步骤来防止这种情况发生：
计算矩阵AxB的第一行
过滤最后一个值，并将其放入另一个向量C中。
删除使用的矩阵AxB行
对向量A中的所有行重做步骤1-4
我怎么才能做一个循环来做这个呢？
浏览 3提问于2013-02-12得票数 0
在python中，有没有什么优雅的方法可以在单行矩阵和两行或多行矩阵的每一行之间生成点积呢？我使用列表或列表的列表来表示矩阵。
浏览 0提问于2017-04-26得票数 1
我有两个矩阵，每个矩阵有300列；M1和M2我对它们应用了一个简单的ifelse函数，如下所示：
result<-ifelse(M1[-nrow(M1),]<M2[-nrow(M2),],1,4)
tail(result)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17
2017-06-26 04:00:00 4 1 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
2017-06-26 05:00:00
浏览 19提问于2017-07-09得票数 1
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我需要在Scilab中创建一个块三对角矩阵。更明确地说，我想设置一个M^2 X M^2矩阵，格式如下：
B C 0 ... 0 0
D B C 0 ... 0
0 D B C ... 0
0 ... ... ... ...
0 0 ... D B C
0 0 0 ... D B
其中B、C和D是M×M矩阵。
我知道如何在"sysdiag“函数的帮助下创建块对角矩阵，但我还没有找到任何参考资料来轻松创建块三对角矩阵。
顺便说一下，给定矩阵B，C和D，我知道如何创建上面的矩阵。
auxA = sysdiag(B,B
浏览 1提问于2014-12-17得票数 0
我不知道如何解释我想做什么，这样才能从谷歌的搜索中得到有意义的答案。由于这个原因，我也不确定标题这个问题的最佳方式，所以如果标题不清楚，我很抱歉。
假设我有两个矩阵列表，名为a和B。a是一个列矩阵列表，大小相同。B是一个方阵的列表，大小相同。每个列表都有相同的长度。
> a <- list( t(t(c(1,2,3))), t(t(c(-2,1,2))) )
> a
[[1]]
[,1]
[1,] 1
[2,] 2
[3,] 3
[[2]]
[,1]
[1,] -2
[2,] 1
[3,] 2
> B <-
浏览 2提问于2020-06-13得票数 2
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1回答
我试图用Python创建K MxN matrices，它存储在一个(M,N,K) numpy数组C中，由两个矩阵( A和B )组成，形状分别为(K, M)和(K,N)。第一个矩阵被计算为C0 = a0.T x b0，其中a0是A的第一行，b1是第一行B，第二个矩阵是C1 = a1.T x b0等等。
现在我用一个for循环来计算矩阵。
import numpy as np
A = np.random.random((10,800))
B = np.random.random((10,500))
C = np.zeros((800,500,10))
for k in range(10):
浏览 1提问于2019-04-21得票数 2
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假设我只对矩阵积的单个(i，j)元素感兴趣，所以我做了(A * B)(i, j)。本征是计算A和B的全部乘积，然后访问(i，j)元素，还是它是聪明的，只计算所需的？如果没有，我能做些什么？
由于内存的原因，我目前正在做基于SVD的有损矩阵压缩，所以我想存储SVD的U、S和V矩阵，并动态地计算原始矩阵的元素：aij = (U * S.asDiagonal() * V.transpose())(i,j)这里是我的问题。
浏览 1提问于2015-12-06得票数 1
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2回答
C语言中的稀疏矩阵乘法
、、、
我有两个矩阵市场格式的稀疏矩阵文件：
row col val
1 1 3.0
1 2 1.0
2 3 2.0
etc...
目前，我已经将文件分成了6个数组：
row_A[], col_A[], val_A[], row_B[] …
它们分别包含行索引、列索引和值。
我想轻松地将这两个矩阵相乘，而不必首先将它们转换为密集矩阵格式。有没有这样做的算法？
我在Quora上找到了这个伪代码，但我不确定它是不是最好的实现，或者它将如何在C：中实现
multiply(A,B):
for r in A.rows:
for c in A.rows[r]:
fo
浏览 1提问于2018-10-26得票数 2
1回答
使用pd.crosstab，我可以从我预测的数据中产生一个混淆矩阵。我使用下面这行代码来生成混淆矩阵：
pd.crosstab(test_data['class'], test_data['predicted'], margins = True)
类似地，在R中，我可以使用下面的代码行生成一个混淆矩阵
confusion_matrix <- table(truth = data.test$class, prediction = predict(model, data.test[,-46], type = 'class'))
在R中，我可以使
浏览 38提问于2021-02-14得票数 1
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1回答
我正在尝试获得一个矩阵，该矩阵由向量和行向量中的各个元素之间的乘积组成，如下所示：
Eigen::Vector3f vec;
vec << 1,
2,
3;
Eigen::RowVectorXf val;
val.setLinSpaced(5, 1, 5); //val = [1,2,3,4,5]
//result should be
//1,2,3,4,5
//2,4,6,8,10
//3,6,9,12,15
在看过之后，我试着
val.array().colwise()*vec.array()
和
vec.array().rowwise()*va
浏览 4提问于2017-12-17得票数 0
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讨论了乘积算子与矩阵算子的区别。
与许多矩阵语言不同，产品运算符*在NumPy数组中按元素操作。矩阵积可以使用@运算符(在python >=3.5中)或点来执行。
问:在矩阵上扮演元素的操作符与矩阵上的操作符有什么区别？
它将如何改变结果？
浏览 7提问于2022-07-02得票数 -1
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3回答
我必须要矩阵，我想把它们当作一个一维列表，做一个点积。I以下各点，但不起作用：
Eigen::MatrixXf a(9,9), b(9,9);
float r = a.array().dot(b.array());
最好的办法是什么？
浏览 13提问于2014-03-26得票数 1
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如果在matlab中定义变量a为a = [1 2]，则a表示为维数1x2 double的矩阵。现在，如果在matlab中定义变量b为b = 3，则b表示为维数1x1 double的矩阵。现在，如果我们使用标准乘法运算符“mtime”a*b，则结果是[3 6]。我希望它会抛出一个维度不一致的错误，但是它是工作的，尽管如果我们尝试[1 2]*[3 4]，它会给出一个维度不一致的错误。为什么matlab在执行a*b时在第一种情况下不抛出一个错误。
谢谢。
浏览 6提问于2016-09-09得票数 0
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在Maxima中，如何得到两个矩阵的元素积(Hadamard)？
e.g
a b
c d
*
e f
g h
->
a*e b*f
c*e d*h
浏览 1提问于2019-01-25得票数 1
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我目前正在网上学习数据科学的基础知识。在关于使用Python的多元线性回归的一个会话中，导师执行了下面的步骤，将一个数组添加到特性矩阵中；我不明白为什么要添加它。从在线论坛中可以看到，它被添加，所以模型(方程)有一个恒定的偏移量。但是为什么1而不是任何其他值。自变量数(3)对此值有影响吗？
X ->特征矩阵；数据集中行数: 50；
X = np.append(arr = np.ones([50,1]).astype(int), values = X,axis=1)
浏览 1提问于2018-04-07得票数 0
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我有一个平方矩阵，并希望使用svd通过消除某些行/列来减少矩阵的条件数。
我使用了numpy/scipy，两者都给出了单数值的排序列表。
使用排序列表，我可以很容易地通过丢弃一些小的奇异值来重建一个较小的矩阵。但是，很难映射到原始矩阵，哪些值已被删除，哪些值被保留。我还需要更多。
是否有任何方法可以确定以后的原始矩阵，哪些索引被保留，哪些被丢弃。
浏览 1提问于2019-05-03得票数 0
1回答
两个Toeplitz矩阵的乘积？
、、、、
Toeplitz矩阵与长度正确的向量的乘积的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(以及随后的零)，然后返回乘积的顶部n元素。
我发现很难找到最好的(时间)算法来乘以两个相同大小的Toeplitz矩阵。
谁能给我一个解决这个问题的算法？
浏览 1提问于2013-04-09得票数 6
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1回答
我有以下矩阵：
[
[
16.0,
23251143833701.0,
3.3788480598465756e+25,
4.9101301394821435e+37
],
[
23251143833701.0,
3.3788480598465756e+25,
4.9101301394821435e+37,
7.135383882205603e+49
],
[
3.3788480598465756e+25,
4.9101301394821435e+37,
7.13538388220560
浏览 0提问于2016-02-15得票数 2
1回答
我有两个密集的矩阵M，N，并且我想计算M*N，但在对元素进行运算时，我不使用规则乘法，我希望*表示取这两个矩阵中的最小值(但+仍然是加法)
例如，如果
M =
(1 2)
(3 4)
然后
M*M =
(1+2 1+2)
(1+3 2+4)
=
(3 3)
(4 6)
因为根据点积的执行方式，(1 2)*(1 3) = min(1,1) + min( 2，3) =1+2，依此类推。
这有可能吗？也许有一个模板类，其中定义了二元运算*，或者别的什么？
谢谢。
编辑:按照建议，我尝试定义我自己的标量类型，但它不起作用。
试试这个：
#include <iostream>
#i
浏览 0提问于2017-06-28得票数 0
2回答
我想要计算向量，
S=A B u，
其中s和u是N维复向量，A是N×M复矩阵，B是M×N复矩阵。当A、B和u的元素表示为浮点数时，以下哪两种方法具有更好的准确性(更有效的数字)？
(1)先计算B。
首先做矩阵向量乘法，
Y=B u
然后，另一个矩阵向量乘法
S=A y
(2)先计算A、B。
首先做矩阵-矩阵乘法，
C=A B
然后，矩阵向量乘法
S=C U
有什么已知的一般规则吗？
顺便说一下，我知道方法(1)比方法(2)效率高得多。
浏览 2提问于2011-09-26得票数 3
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2回答
我试图为矩阵中的每个单元格条目编写最小的值，无论是它的行和值还是同维新矩阵中的colsum值。
例如：
假设我有矩阵c，如下所示：
x <- matrix(seq(1:6),2)
x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
它的龙和钶钽铁矿石是：
rowSums(x)
[1] 9 12
colSums(x)
[1] 3 7 11
基于这一信息，新的矩阵应该如下所示：
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 7 9
[2,] 3 7 11
我一直在考虑
浏览 3提问于2013-12-28得票数 3
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1回答
我有一个75000 x 75000稀疏矩阵，我对计算完整的SVD很感兴趣。无论何时我使用：
[U,D,V] = svds(A,k)
对于大于200的k，我得到一个内存不足错误。在这种情况下，有没有一种可追踪的方法来计算矩阵U，V和D？
浏览 0提问于2014-11-22得票数 1
3回答
N个数列的矩阵最大积
、、、
你好，我有一个小程序，我想写的麻烦。问题是，如果给我任何矩阵大小(本例中为4x4 )，则在一行中找出n个数的最大乘积(假设n= 3)。一行中的3个数字可以是水平的、垂直的或对角的。下面是一个矩阵：
1 1 2 5
1 5 2 4
1 7 2 3
1 8 2 1
如果n等于3，那么我的最大乘积是280 (5*7*8)。现在我把我的矩阵加载到二维向量中。我对程序的工作方式不太挑剔(蛮力很好)，到目前为止，我知道我需要至少有两个嵌套的for循环来遍历矩阵的每个凝视位置，但我没有成功地找到当前的答案。任何建议都会有帮助的，谢谢。
浏览 2提问于2014-02-04得票数 0
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1回答
虽然我使用的是C语言，但我认为编程语言和代码是不相关的。
我想用CSR格式表示一个对称矩阵，用于快速矩阵-向量积。
我读取的输入流只给出了矩阵的上三角部分，一个数字接一个数字，从左到右，行到行。
示例：
0 2 3 5
2 0 1 4
3 1 0 9
5 4 9 0
输入流：
0 2 3 5 0 1 4 0 9 0
比方说，如果我要从二维数组中构建一个常规矩阵，那就很容易了。我需要的只是我得到的数据。但CSR代表的情况并非如此。
浏览 9提问于2017-05-05得票数 0
2回答
我在一个项目上工作，对于这个项目，我需要生成一个正方形随机可逆矩阵。
我发现了如何生成一个平方随机矩阵，但我仍然希望确保这是一个可逆矩阵，而不需要计算行列式或多次生成这个矩阵，您能给我一个提示吗？
浏览 1提问于2016-03-07得票数 2
2回答
如何使用Cholesky分解计算矩阵的逆的行列式。我发现直接计算矩阵的行列式不是一个好主意。那么，有人能提供一些见解吗？
浏览 0提问于2012-05-04得票数 2
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1回答
将矩阵扩展为块矩阵-索引问题
、、、、
我希望用两种方式展开矩阵，但我无法计算出它的代码；我不需要精确的代码，而只是在文献中寻找一个指针。下面的问题涉及量子力学中换位方程的线性化，我从物理学的角度了解理论，但我不知道我的问题在编程世界中的名字。
我有矩阵A，它是NxN矩阵，在这个例子中，设为N=3；所以A是：
A=[a11 a12 a13
a21 a22 a23
a31 a32 a33]
我想做一个矩阵B，它是N^2xN^2大小。B有块状：
B=[A11 A12 A13
A21 A22 A23
A31 A32 A33]
A11=[a11 0 0
0 a11 0 ...
0
浏览 1提问于2016-07-28得票数 2
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1回答
我有一个包含事务数据的dataframe。每一行代表一个事务，列表示产品是否已从类别(类别为and )购买(一个=是，零=否)。现在，我想计算每个类别中的事务对。我的数据文件如下所示：
A B C D E F
1 1 0 0 0 0
1 0 1 1 0 0
输出应该是一个矩阵，用于计数数据中的每一对类别，如下所示：
A B C D E F
A 4 2 1 0 4 2
B 5 6 7 3 5 1
C 1 6 5 8 7 9
D ...
E ...
F ...
有人知道怎么解决这个问题吗？
非常感谢!
浏览 4提问于2017-06-21得票数 0
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1回答
我正在为稀疏线性代数计算编写一个库，作为我论文工作的后端，我已经到了一个十字路口。我正在使用现代的Fortran (不要呻吟，它已经继承和多态以及所有的爵士乐已经10年了)。
从软件设计的角度来看，我的主要问题是使迭代求解器能够使用稀疏矩阵，而不知道它们的存储格式。迭代求解者需要知道的唯一功能是如何将矩阵乘以向量。
为此，我使用了一个抽象类sparse_matrix和用于矩阵向量乘法的虚拟方法matvec；然后有几个子类，表示每种存储格式，它们用自己的实现覆盖父类matvec。我相信这就是所谓的“模板”模式，是吗？
我正在考虑重构我的代码以使用组合而不是继承。为了达到这个目的，稀疏矩阵由一个有
浏览 0提问于2013-07-29得票数 3
我想计算矩阵中每个向量的所有交叉项。例如，考虑以下矩阵：
X = tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]),
我想得到这个矩阵中每一个向量的所有交叉项，如下：
Y = [[1*1, 1*2, 1*3, 2*2, 2*3, 3*3],
[4*4, 4*5, 4*6, 5*5, 5*6, 6*6]].
= [[1, 2, 3, 4, 6, 9],
[16, 20, 24, 25, 30, 36]].
也就是说，这是向量元素的所有组合值，我相信这可以使用torch.combinations来计算；但是，torch.combinati
浏览 6提问于2021-12-14得票数 0
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我用过一点神经网络，但用得不多。因此，为了提高我的舒适度，我决定使用其中一个来解决我最喜欢的数学问题:快速矩阵乘法。标准算法将两个n×n矩阵相乘需要O(n^3)。Strassen算法只需要O(n^2.8)。基于Coppersmith和Winograd的工作的算法降到O(n^2.373)，但由于大的常数因子而不切实际。在后两者之间有很大的回旋余地。特别是，如果您可以使用48个或更少的乘法运算将两个4x4矩阵相乘，那么您已经比Strassen做得更好了。
这里是我的设置:我有两个(伪随机生成的) nxn矩阵，A和B。一个神经网络采用A的元素的NMULT线性组合和B的NMULT线性组合，逐点将它们相
浏览 1提问于2017-10-28得票数 1
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我有许多稀疏矩阵(目前是CSR格式)，我需要将它们与密集的numpy 1D向量相乘。该向量称为G
print G.shape, G.dtype
(2097152,) complex64
每个稀疏矩阵都具有形状(16384,2097152)，并且非常稀疏。密度约为4.0e-6。我有一个包含100个这样的稀疏矩阵的列表，叫做spmats。
我可以很容易地用G将每个矩阵相乘，如下所示：
res = [spmat.dot(G) for spmat in spmats]
这将按照预期生成形状为(16384,)的密集向量列表。
我的应用程序对性能非常关键，所以我尝试了一个替代方法，即首先将所有稀疏矩阵连接
浏览 1提问于2013-05-25得票数 7
我有两个矩阵:矩阵a (6*6主矩阵)和矩阵b (14*2包含矩阵a中元素之间的关系)：
a = [
0 1 0 0 1 1
1 0 1 1 0 0
0 1 0 1 0 0
0 1 1 0 0 1
1 0 0 0 0 0
1 0 0 1 0 0 ]
b= [
1 2
1 5
1 6
2 1
2 3
2 4
3 2
3 4
4 2
4 3
4 6
5 1
6 1
6 4 ]
我需要计算以下内容：
TS(i,j)=(a(i,j)+1)/(the number of elements related to i(from matrix b)
* the
浏览 0提问于2012-06-26得票数 0
1回答
假设我有一个具有10百万节点和100百万边的图。我想计算这个图的邻接矩阵上的最大特征值。哪个特征值的求解者应该为这么大的图工作。注意，矩阵是稀疏的。
浏览 4提问于2015-11-04得票数 0
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Python中的矩阵乘法，多处理
、、、、
我是Python的初学者。我对矩阵乘法有问题。我使用列表(矩阵)列表从txt文件中读取矩阵。
当我想使用多进程时，我在划分列表和在池函数中使用新列表时遇到了问题。
我如何解决这个问题？
请帮帮忙
def matrix_multiplication(list1, list2):
A = numpy.matrix(list1)
B = numpy.matrix(list2)
return A*B
def counting(dane):
left_matrix = matrices[0]
for matrix in matrices[1:]:
浏览 0提问于2017-02-15得票数 0
2回答
我试图在数据帧的各种子设置中计算相关矩阵。我发现了用于计算数据帧中两个变量之间的相关性的代码片段：
library(dplyr)
mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(V1=cor(hp,wt))
但是我想要计算数据框架中多个变量之间的相关矩阵。我想把这个作为相关矩阵的列表返回(最好)。类似于：
mtcars %>% group_by(cyl) %>% cor(data.frame(hp,wt,qsec)
我能用dplyr做这个吗？
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
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我有一个维数3329×3329的矩阵，它有很多零场，我想要计算m^9。在尝试了matrix包(Data.Matrix很容易使用)之后，我认为稀疏矩阵可以在内存使用和计算速度方面更好地表示这一点。所以我想弄清楚如何使用hmatrix包。我已经成功地创建了一个稀疏矩阵：
module Example where
import Numeric.LinearAlgebra as LA
assocExample :: AssocMatrix
assocExample = [((0,0), 1),((3329,5),1)]
sparseExample :: GMatrix
sparseExample
浏览 2提问于2016-11-19得票数 2
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