用MPI_Alltoallv转置矩阵
MPI_Alltoallv是一种消息传递接口（Message Passing Interface），用于在并行计算中进行数据通信。它可以在多个进程之间交换不同大小的数据块，并且可以根据指定的发送和接收缓冲区来实现灵活的数据传输。
MPI_Alltoallv函数的功能是将一个进程的数据块分发给其他所有进程，并从其他所有进程接收数据块。它可以用于实现矩阵转置操作，其中每个进程持有矩阵的一部分，并将其与其他进程交换以完成转置。
MPI_Alltoallv函数的参数包括发送缓冲区、发送计数、发送偏移量、接收缓冲区、接收计数和接收偏移量。发送缓冲区指定了要发送的数据块，发送计数和发送偏移量指定了每个进程要发送的数据块的大小和位置。接收缓冲区指定了接收数据块的位置，接收计数和接收偏移量指定了每个进程要接收的数据块的大小和位置。
MPI_Alltoallv的优势在于它可以高效地进行大规模数据的交换和通信。它可以在并行计算中实现高效的数据分发和收集，从而提高计算效率和并行性能。
应用场景包括并行计算、大规模数据处理、分布式机器学习等领域。在这些场景下，MPI_Alltoallv可以用于实现数据的分发、收集和交换，从而实现并行计算任务的协同处理。
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我想用MPI_Alltoallv转置一个矩阵b，并把它存储在bt中。 每个进程都包含nlocal行的b。Proc0: 0|1| 100 | 101 Proc0: 10 | 11 | 110 | 111 Proc1: 20 | 21 | 120 | 121 Proc1: 30 | 31 | 130 | 131 子矩阵存储在按照建议，我使用了MPI_Alltoallv()。k<nbProc;k++){
浏览 37提问于2021-01-11得票数 0
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对于一堂课，老师提出的一个问题是矩阵乘以转置的算法成本。用标准的3环矩阵乘法算法，效率为O(N^3)，我想知道是否有一种方法来操纵或利用矩阵*矩阵转置，从而得到一个更快的算法。我知道，当你把一个矩阵乘以它的转置时，由于它是对称的，你必须计算它的较少，但我想不出如何操作一个小于O(n^3)的算法。我知道像Coppensmith和Straussen这样的算法是更快的一般矩阵</
浏览 4提问于2011-09-28得票数 10
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浏览 2提问于2014-03-24得票数 0
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浏览 2提问于2017-05-26得票数 0
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在R中，t()函数实际上是用于矩阵的。当我试图用t()转置我的tibble时，我得到了一个矩阵。使用tibble()不能将矩阵转换为tibble。我最终花费时间将列名存储为变量，并在尝试重新制作tibble的转置版本时附加它们。问:转置tibble的最简单方法是什么，其中第一列应该成为新tibble的列名，而旧列名应该成为我的新tibble的第一列。
浏览 22提问于2017-03-14得票数 23
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我想要解Y=X* A，对于A(其中Y是NxO，X是NxI，A是带N>>O的IxO，I)方阵：(转置( X) *我考虑用DSYSV来解决X的A*X=B问题，其中A是对称的，正定的。我可以用转置(X)*X代替A，转置(X)*Y代替B，那么解X就是我上面称为A的系数矩阵</em
浏览 3提问于2021-09-20得票数 0
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A是M*N稀疏矩阵M= 9,633,792，N= 617,004，nnz为28,901,376，S=3
浏览 3提问于2016-07-03得票数 2
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或者你有没有推荐其他的方法来完成这项工作？
浏览 0提问于2009-10-15得票数 4
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matlab“”的语法
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我被困在这部分：A = V(:,3) % i.e. A = [1 2 3]具体来说，我对“”的用法感到困惑。我一直在使用这个资源在matlab和Python之间转：，但是，它是模棱两可的，因为“符号”似乎有多种用途。当我搜索其他文档时，我找不到对‘的全面解释’。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2013-11-04得票数 2
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编织内联类型转换(python)
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浏览 3提问于2013-01-09得票数 4
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A是一个大但稀疏的矩阵。基于使用的适当函数是cusparseDcsrgemm2。然而，这是少数几个不支持输入矩阵可选内置转置的cuSparse操作之一。文件里有一行写着
只支持NN版本。问题是，我在cuSparse中找不到一个可以执行转置的函数。我知道我可以在CPU中转换，并将其复制到GPU，但这会减慢应用程序的速度。我是不是遗漏了什么？
浏览 1提问于2019-08-06得票数 1
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使用列主格式的cuBlas实现，由于这不是我最终需要的，我很好奇是否有一种方法可以让BLAS进行矩阵转置？
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浏览 2提问于2016-03-11得票数 11
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Object tmp=matrix[i][j];
浏览 2提问于2016-05-11得票数 1
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用方程定义了矩阵A的列左特征向量w。其中w*是w的共轭转置。，当你用变换D=S^{-1}AS对角化矩阵A时，D是对角矩阵，S列是A的(右)特征向量，S的行是w的共轭转置。不过，如果我在一个简单的矩阵上测试这个，得到左、右特征向量我看不出W*和S^{-1}之间有什么关系。将W*与S相乘，得到具有复项的对角
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java中svd的问题
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我已经了解了jama和colt(我用java编写的代码)。它们都希望我使用数组，使行数大于列数。由于这不起作用，我被迫转置矩阵。在转置时，我使用1000 *5。对于1000*5，当我执行svd时，我得到一个5*5的S矩阵。为了执行降维，这个5*5矩阵看起来很小。
可以做些什么呢？
浏览 0提问于2012-02-02得票数 0
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