用VBS实现2矩阵乘法
VBS（Visual Basic Script）是一种基于Visual Basic的脚本语言，用于Windows操作系统上的脚本编程。它可以通过Windows脚本宿主（如Windows脚本宿主、Internet Explorer等）来执行。
要使用VBS实现两个矩阵的乘法，可以按照以下步骤进行：
- 定义两个矩阵A和B，并初始化它们的值。
- 创建一个新的矩阵C，用于存储乘法结果。
- 使用嵌套循环遍历矩阵A的行和矩阵B的列。
- 在循环中，将矩阵A的当前行与矩阵B的当前列进行乘法运算，并将结果累加到矩阵C的对应位置。
- 循环结束后，矩阵C即为两个矩阵的乘法结果。
以下是一个使用VBS实现矩阵乘法的示例代码：
' 定义矩阵A
Dim matrixA(2, 2)
matrixA(0, 0) = 1
matrixA(0, 1) = 2
matrixA(0, 2) = 3
matrixA(1, 0) = 4
matrixA(1, 1) = 5
matrixA(1, 2) = 6
matrixA(2, 0) = 7
matrixA(2, 1) = 8
matrixA(2, 2) = 9
' 定义矩阵B
Dim matrixB(2, 2)
matrixB(0, 0) = 9
matrixB(0, 1) = 8
matrixB(0, 2) = 7
matrixB(1, 0) = 6
matrixB(1, 1) = 5
matrixB(1, 2) = 4
matrixB(2, 0) = 3
matrixB(2, 1) = 2
matrixB(2, 2) = 1
' 定义矩阵C
Dim matrixC(2, 2)
' 进行矩阵乘法运算
For i = 0 To 2
For j = 0 To 2
For k = 0 To 2
matrixC(i, j) = matrixC(i, j) + matrixA(i, k) * matrixB(k, j)
Next
Next
Next
' 输出结果矩阵C
For i = 0 To 2
For j = 0 To 2
WScript.Echo matrixC(i, j)
Next
Next这段代码中，首先定义了两个3x3的矩阵A和B，并初始化它们的值。然后创建了一个新的矩阵C，用于存储乘法结果。接下来使用嵌套循环遍历矩阵A的行和矩阵B的列，并在循环中进行乘法运算和累加操作，最终得到结果矩阵C。最后，通过循环输出矩阵C的每个元素。
这是一个简单的矩阵乘法实现示例，可以根据实际需求进行扩展和优化。在实际应用中，可以使用VBS结合其他技术和工具，如Excel宏、数据库等，实现更复杂的矩阵计算和数据处理任务。
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我是一名从事地球物理反演的研究员。它需要求解线性系统：Au = rhs。这里A通常是稀疏矩阵，但rhs和u可以是稠密矩阵，也可以是向量。为了进行基于梯度的反演，需要进行灵敏度计算，需要大量的矩阵矩阵和矩阵向量乘法。最近，我在矩阵(稀疏)-矩阵(稠密)乘法中发现了一种奇怪的行为，下面是一个例子：
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
n = int(1e6)
m = int(100)
e = np.ones(n)
A = sp.spdiags(np.vstack((e, e, e)), np.array([-1, 0, 1]), n, n)
A
浏览 6提问于2017-04-21得票数 3
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矩形矩阵的分治
、、
我对这个问题的含糊不清表示歉意，但我想找出一种方法来实现矩形矩阵A和B的除法，从而使A=n和B=m。
我做了一些阅读，Strassen的方法看起来很有希望，但我无法确定如何在矩形矩阵上使用这个算法。我见过一些人用零来“填充”，使两个矩阵都成正方形，然后“解填充”结果，但我不清楚解填充阶段会包含什么。
谢谢你的建议!
浏览 5提问于2015-11-21得票数 1
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1回答
在定义运算符时，矩阵的级联是如何有意义的？当我们处理二维时，为什么会有三维矩阵？我觉得问这个问题真的很愚蠢，但我对向量分析和代数很熟悉，但我缺乏这方面的任何信息。为什么不只是将变换或缩放矩阵相乘，然后作为运算符应用到坐标上呢？
我正试图在我已经可以用鼠标翻译的网格上做一个缩放鼠标功能，但是有两天我做不到。有没有办法在变压器上使用setTranslate或setScale而不重置已经存在的操作员呢？级联的组成是如何工作的？
编辑，我终于得到了变焦和逐点的算法正确.诀窍是在应用其他内容之前应用依赖于zoomLevel本身的翻译，同时保存前面的运算符：(如果有人对此感兴趣..)
Affine
浏览 1提问于2014-09-09得票数 0
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快速稀疏矩阵乘法
、、、、
对于类，我必须为稀疏矩阵编写自己的线性方程求解器。我可以自由地对稀疏矩阵使用任何类型的数据结构，并且我必须实现几个解决方案，包括共轭梯度。
我想知道是否有一种著名的存储稀疏矩阵的方法，使得与向量的乘法相对较快。
现在，我的稀疏矩阵基本上实现了一个包装的std::map< std::pair<int, int>, double>，它存储数据(如果有的话)。这将矩阵与从向量到O(n²)复杂度的乘法转换为O(n²log(n))，因为我必须对每个矩阵元素执行查找。我研究了耶鲁大学的稀疏矩阵格式，似乎元素的检索也是O(log(n))，所以我不确定它是否会快很多。
作为参考，我有一
浏览 4提问于2013-03-29得票数 20
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我正在使用CUDA、C++、C#、Java进行一些基准测试，并使用MATLAB进行验证和矩阵生成。当我用MATLAB执行矩阵乘法时，2048x2048和更大的矩阵几乎可以立即相乘。
1024x1024 2048x2048 4096x4096
--------- --------- ---------
CUDA C (ms) 43.11 391.05 3407.99
C++ (ms) 6137.10 64369.29 551390.93
C# (ms) 10509.0
浏览 480提问于2011-05-19得票数 196
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我有一个300万×900万稀疏矩阵和几十亿个非零项。R和Python不允许大于MAXINT非零项的稀疏矩阵，因此我发现自己使用Julia。
虽然用标准偏差来缩放这些数据是微不足道的，但是贬低当然是一种天真的方式，因为这会创建一个密集的、200+ is的矩阵。
执行svd的相关代码是julia，可以在上找到。
从我的阅读来看，这段代码的一个关键元素是AtA_or_AAt结构和围绕这些结构的几个函数，特别是A_mul_B！为了您的方便，请在下面复印
struct AtA_or_AAt{T,S} <: AbstractArray{T, 2}
A::S
buffer::Vecto
浏览 9提问于2017-09-25得票数 7
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我不知道以下两个矩阵是否可以用这种方式在八度相乘，而不用任何"for“循环(即矢量化)：
D是具有m列的3xm矩阵，例如[d1c,d2c,d3c,d4c] (其中m=4和d*c表示3x1列向量)。
A是带m行的mx2矩阵，例如[a1r;a2r;a3r;a4r] (其中a*r表示1x2行向量)。
我要计算输出：
result = d1c * a1r + d2c * a2r + d3c * a3r + d4c * a4r;
其中每个d*c * a*r都是一个3x2矩阵。
我想知道，我能不能把D看作矩阵/向量元素的行向量，d*c和A作为矩阵/向量元素a*r的列向量，然后将计算作为一个特殊的矩
浏览 4提问于2014-08-10得票数 1
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我用c语言编写了一个程序，使用MPI (消息传递接口)递归地计算下三角矩阵的逆矩阵。每个cpu向另外两个cpu发送2个子矩阵，它们计算它们，然后将它们返回给cpu调用者。当cpu调用者有了它的子矩阵时，它必须执行矩阵乘法。在递归方程中，瓶颈是矩阵乘法。我用c实现了mpi的并行乘法，但是我不能把它嵌入到一个函数中。有可能吗？
谢谢，西蒙妮
浏览 8提问于2009-08-03得票数 0
1回答
我刚刚开始学习一些cuda编程，我感兴趣的是如何处理超过块/线程大小的大型矩阵的计算。
例如，我有一个，它展示了如何执行平铺矩阵乘法，但是由于块大小和网格大小太小，它失败了。在上述代码中，如果块大小和网格大小分别设置为1，则只计算最终矩阵的第一个元素。
答案很简单:用更大的块和网格大小调用内核，但是当我想要执行一个包含800万行和600万列的矩阵乘法时会发生什么--对于任何现代GPU来说，这都是任意大的，没有合适的网格和块大小吗？
在哪里可以找到示例代码或如何处理这类事情的算法？我认为，简单的情况应该是一个矩阵乘法算法，如果调用与<<<1,1>>>工作，和任
浏览 2提问于2015-02-11得票数 0
1回答
我是opencl上的一个新程序员，我必须执行2个复数矩阵的乘法，但我不知道如何在opencl上处理复数矩阵。有什么可以帮忙的吗？
我已经试过用正数做矩阵乘法了。
浏览 1提问于2021-04-05得票数 0
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倒推误差对排样矩阵的影响
、、、、
我了解神经网络的反向传播算法，以及误差如何在层中向后传播。也就是说，我知道，给定一个3层的前馈网络，改变W1的数量取决于第2层和第3层的权重，以及它们激活函数的导数。
问:当您的第一层是嵌入层(即，考虑使用手套初始化嵌入矩阵)，网络如何使用反向传播更新该矩阵？如何将该层表示为一个由输入和一些权重矩阵组成的方程？
浏览 0提问于2018-06-12得票数 3
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2回答
矩阵加法和乘法的算法
、、、、
设m，N是使得0<= m，n< N的整数.
定义：
Algorithm A: Computes m + n in time O(A(N))
Algorithm B: Computes m*n in time O(B(N))
Algorithm C: Computes m mod n in time O(C(N))
使用算法A、B和C的任意组合，描述了一种用于N×N矩阵相加和具有Z/NZ中的项的矩阵乘法的算法。同时指出算法的运行时big-O表示法。
尝试解决方案：
对于Z/NZ中的N×N加法:设A和B是Z/NZ中的N×N矩阵，具有条目a_{ij}和b_{ij}，使得i
浏览 0提问于2015-02-24得票数 0
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例如，我有两个矩阵：
> A
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
> B
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
我想要一个叫做C的向量，它的元素是Ci=Ai，*B，i，所以结果应该是：
> C
[,1]
[1,] 76
[2,] 136
我使用了for循环for (i in 1:2) {C[i]=A[i,]%*%B[,i]}。但它的速度非常慢。我也尝试了A%*%B和take元素在对角线上，当矩阵
浏览 34提问于2021-02-18得票数 1
我试图使用tf.matmul()来执行稀疏矩阵乘法。
然而，与密集矩阵乘法相比，推理速度要慢得多。
根据tf.sparse_matmul()中的描述：
在一个平台上使用这个与密集矩阵相乘的盈亏平衡是稀疏矩阵中30%的零值。
因此，我用7/8的零值来构造稀疏矩阵。
这是我的代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
a = tf.Variable(np.arange(1000).reshape(250,4) ,dtype=tf.float32) #dense matrix
b = tf.Variable(np.
浏览 4提问于2017-07-01得票数 3
1回答
我在试着用矩阵乘法更新区域供应列表。 我有一个区域供应列表和一个原始目的地矩阵，它表示每个区域之间的转移概率。我想用矩阵乘法得到输入/输出列表。 Supply = np.array([10, 20])
OD_matrix = np.array([0.3,0.7,0.5,0.5]).reshape(2,2)
Destination
0 1
0 [[0.3, 0.7],
Origin 1 [0.5, 0.5]] 在上面的例子中，有两个区域，区域1和区域2，每个区域都有10，20个电源。矩阵是每个区域之间的转移概
浏览 21提问于2021-09-13得票数 0
1回答
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乘法算法，但谁能给出如何利用转置运算的任何提示或见解呢？
谢谢
浏览 4提问于2011-09-28得票数 10
1回答
我有两个矩阵，其中第一个矩阵是根据第二个矩阵的数据创建的，用于转换第二个矩阵。我多次重复这一行动。由于这两个矩阵的依赖关系，我无法在这里找到加速操作的方法。我试着用一个小的矩阵来告诉你我在说什么。
[ 1 0 0 0 ] [ .11 .22 .33 .44 ]
[ 0 1 0 0 ] [ .65 .42 .01 .92 ]
[ 0 0 .51^2 .85^2 ] * [ .31 .15 .51 .85 ]
[ 0 0 .44^2 .23^2 ] [ .25 .78 .44 .23 ]
A
浏览 5提问于2017-04-22得票数 1
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1回答
我在学库达。
是否有可能用纹理存储器来加速像矩阵乘法这样简单的东西？除了贴图之外，空间局部性是一个很好的属性，但是使用纹理内存所带来的开销会超过它吗？
我似乎找不到任何使用纹理存储器的矩阵乘法的实现。
浏览 1提问于2015-04-29得票数 1
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我正试图找到一种在Scala中实现这一目标的有效方法。
我有一个RowMatrix和一个BDM
我想做一个函数乘法(矩阵乘法)
我的方法是得到RowMatrix A的行，然后转换为Matrix，然后乘以B
我正试着把这种类型转到Matrix，但我迷路了。
A.rows.map{case (X) => convertToMatrix(X) * B }
是否有一个函数，我可以调用从A到矩阵的行？？第二，我可以用B直接乘以得到A.multiply(B)吗？
我试图将从A到矩阵B的行相乘，但是我得到了这样的错误：
scala> A.rows.map{case (v) =
浏览 4提问于2017-02-24得票数 0
1回答
我正在设计一个程序，用整数向量创建一个矩阵，然后再与另一个矩阵相乘。我知道如何在纸面上乘以矩阵，但当我试图在我的程序中实现它时，我无法让它发挥作用。我知道两个矩阵都被正确地输入和传递，因为我有这些函数的输出，这样我就可以调试。当我试图将它们相乘时，程序不正确地工作。答案和元素的数量都不正确。我知道我错过了什么，但我想不出是什么。
Matrix Matrix::operator*(Matrix m){
vector<int> mRow = m.getRow(0);
vector<int> mCol = m.getCol(0);
vector<
浏览 0提问于2014-11-04得票数 0
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模型视图投影乘法顺序
、、、、
我正在调试一个照明问题，在我的3d模型中，摄像机的位置正在影响扩散照明组件。在研究我的问题时，我回去阅读了所有的文件。我发现我的一个旧来源(在这里我学会了Opengl2.0)这样说过(总结)：
在创建modelViewProjection矩阵时，不能更改顺序，否则会得到意想不到的结果。首先，取视图矩阵并将其与投影矩阵相乘，创建一个viewProjection矩阵。然后对模型矩阵进行后乘，得到modelViewProjection矩阵。
看看我的代码，我一直没有这么做：
matrixMultiply(mView, thisItem->objModel, mModelView);
matri
浏览 0提问于2014-12-16得票数 4
1回答
模量中的线性组合C++
、、、
我想要计算一个矩阵的LU分解，并从中提取线性组合。
我首先使用Armadillo 库提出了一个问题，但正如一条评论所指出的，Armadillo无法处理模数计算。
因此，我开始用素数从零开始开发一个LU，这是我获得的，但仍然有一个错误，我无法看到。
这是我现在的代码。(不要过多地考虑类矩阵，它只是目前封装vector<vector<int>>的一种方式。
Matrix* Matrix::triangulation(Matrix & ident)
{
unsigned int n = getNbLines();
unsigned int m = ge
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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我使用这个3D矩阵的最后两个维度作为2D矩阵。所以我只想把Matrix1(i,:,:) ( i-by-i)的结果乘以向量Matrix2(i,:).') ( 1-by-i)得到的2D矩阵。
我能做到这一点的唯一方法是使用一个辅助矩阵，它从3D矩阵中提取2维中的所有数字：
matrixAux(:,:) = Matrix1(1,:,:)
然后我做了乘法：
matrixAux * (Matrix2(i,:).')
而且它起作用了。然而，这很慢，因为我需要将所有的3D矩阵复制到许多辅助矩阵中，并且我需要加快代码速度，因为我要多次执行相同的操作。
我如何才能在不复制矩阵的情况下更有效地做到
浏览 0提问于2014-08-23得票数 1
根据MKL的：
gemm3m_3m例程对一般复矩阵执行矩阵运算.这些例程类似于?gemm例程，但它们使用的矩阵乘法运算较少。
和
这些例程通过形成输入矩阵的实部和虚部来执行复矩阵乘法。它使用了三个实矩阵乘法和五个实矩阵加法，而不是传统的四个实矩阵乘法和两个实矩阵加法。三种实矩阵乘法的使用使矩阵运算所花费的时间减少了25%，大大节省了大型矩阵的计算时间。
如果是这样的话，为什么Zgemm不反对呢？这里的陷阱是什么？使用Zgemm更好了吗？gemm3m的分批版本也存在，这意味着它对于小型矩阵也很有用。
浏览 0提问于2018-10-02得票数 2
我试图在中在矩阵4x4和向量4x1之间做一个乘法。如果我试着用using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
Matrix<double>.op_DotMultiply(matrixABuilder.DenseOfArray(A), matrixPBuilder.DenseOfArray(P));
如果A是定义为4x1的4x4和P的矩阵，那么我将得到下一个error>
System.ArgumentException: 'Matrix dimensions must agree: op1 is 4x4, op2 is 4x1. (Param
浏览 12提问于2020-12-15得票数 2
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我正在尝试使用numpy将两个矩阵相乘：
import numpy as np
A = np.array([[1, 3, 2], [4, 0, 1]])
B = np.array([[1, 0, 5], [3, 1, 2]])
我测试了这个过程，并利用矩阵乘法公式手动运行了计算。因此，在本例中，我首先对[1, 0, 5] x A进行乘法，得到[11, 9]，然后对[3, 1, 2] x B进行乘法，得到[10, 14]。最后，这个乘法的乘积是[[11, 9], [10, 14]]
然而，当我使用numpy将这些矩阵相乘时，我得到了一个错误：
ValueError: shapes (2,3)
浏览 1提问于2019-09-17得票数 0
我正在处理Euler problems项目，我对问题11的解决方案不是很满意。有没有一种方法可以让我用更少的步骤或更快的速度遍历矩阵？或者一般来说，有没有更好的方法来解决这个问题？
numbers.txt是问题11中给出的数的矩阵。
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.util.Scanner;
public class Project {
public static void main(String[] args){
int [][] matrix = n
浏览 0提问于2012-12-22得票数 0
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1回答
我一直试图用我的test.bat运行x.vbs，我的x.vbs应该替换另一个文件中的文本，所以我在执行它的时候必须放入两个参数。
当我在cmd中执行它时，它工作得很好：
cscript x.vbs "Text.txt" "1" "2"
(它将用2替换Text.txt中的所有1)
我环顾四周，没有找到任何适合我需要的东西。
顺便说一句，我对.bat和.vbs非常陌生。
我正在尝试替换一个看起来像箭头的符号，它是我在合并两个文件时得到的。当我在"1“处使用箭头时。我得到一个错误，关于(从瑞典语翻译过来)“错误的矩阵索引”“"2”“不是
浏览 2提问于2012-03-03得票数 0
2回答
我尝试在矩阵中输入矩阵
A=[1 2;2 1];
C=[0 1];
然后将矩阵输入到新的矩阵中
D =[CA;CA^2;CA^3;........;CA^n]
我试着用
n=40;
a(1,1)=1;
a(1,2)=1;
a(2,1)=1;
a(2,2)=1;
C=[0,1];
for k=1:n
for i=1:2
for j=1:2
d(i,j)=c*a(i,j)*^n
end
end
end
当n是整数但我不能
如何解决？
非常感谢您的关注
浏览 1提问于2013-11-26得票数 1
1回答
嗯，试着用搜索引擎做点什么。
我已经从5个文件的集合中生成了一个矩阵(术语文档)。产出如下：
docs= (5,1) 1.0000 (1,2) 0.7071 (3,2) 0.7071 (1,3) 0.7071 (5,3) 0.7071 (3,4) 1.0000 (4,5) 1.0000
此外，我还从用户查询生成了一个查询矩阵。
q= (1,1) 1 (2,1) 1
我试图通过向量空间建模来寻找文档集与用户查询的相似性。下面是代码：
% docs is a sprase matrix presenting a number of document.
sc=zeros(1, n); doc_ind
浏览 3提问于2011-02-24得票数 1
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我可以用np.linalg.matrix_rank(A)测试矩阵的秩。但是，如何测试A的所有行是否有效地正交呢？
我可以取出所有对行，并计算它们之间的内积，但是有更好的方法吗？
我的矩阵有比列少的行，而且行不是单位向量。
浏览 5提问于2014-05-06得票数 7
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1回答
OpenGL矩阵运算
、、、、
假设我有两个矩阵：
MatrixA = translation1 * scale1 * rotation1
MatrixB = translation2 * rotation2 * translation3
MatrixA * MatrixB等于translation1 * scale1 * rotation1 * translation2 * rotation2 * translation3吗？或者其他附近的东西？
事实上，我只想知道我是否可以避免将矩阵相乘，只使用一个矩阵来节省一些CPU，然后连锁数学运算。
因为我计划在LibGDX上构建一个定制的2D引擎，包括一个类似于Android的图
浏览 1提问于2013-08-18得票数 1
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我很好奇GLSL/GLSL和霓虹灯有什么区别？
我知道GLSL使用GPU核心，霓虹灯使用CPU核心。
然而，我感到困惑的是，当我用霓虹灯指令将一个矩阵乘以一个矩阵时，我不确定它是否真的比用阴影码中的矩阵乘以一个矩阵更好，因为正如你所知道的，GPU比cpu有更多的核心，即使存在霓虹灯来帮助更快地计算。
有人知道这两种方式有什么区别吗？
浏览 1提问于2014-02-20得票数 0
3回答
矩阵幂和
、、、
对于非常大的n，计算A^i + A^(i+1) + A^i+2........A^n等矩阵和的最佳方法是什么？
我想到了的两种可能的方式：
1)对A^i采用对数矩阵指数法(LME)，然后再乘以A，计算后续矩阵。
问题：没有真正利用LME算法，因为我只使用它的最低功率！！
2)用LME寻找A^n，并回溯中间计算。
问题：对于大n需要太多的空间。
还有第三条路吗？
浏览 5提问于2013-09-19得票数 8
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1回答
低效numpy码
、、
在Python中，我使用numpy包来计算矩阵。在下面的代码中，我试图从我的原语中计算一个新的矩阵。xFactors和yFactors都是3x3矩阵。
size = self.matrix.shape
for x in range(1, size[0] - 1):
for y in range(1, size[1] - 1):
subMatrix = self.matrix[x-1:x+2, y-1:y+2]
newX = (xFactors * subMatrix).sum()
newY = (yFactors * subMatri
浏览 4提问于2016-11-13得票数 0
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数学运算顺序的算法
、、、、
我对实现代码中的数学操作顺序规则有问题。我有两个数组。矩阵数组(最多100个矩阵)和操作数组(最多99个操作)。运算只是矩阵的加法、减法和乘法(用+-*表示)。
我的矩阵是一个结构，但那只是一个细节。我对他们的每件事都有工作职责。
我也有一个函数来执行这些操作。
struct Matrix compute(struct Matrix mat1, struct Matrix mat2, char op)
函数有一个开关，它决定操作并执行正确的操作。
我需要改进的代码是这个。
// counter = number of matrices in the array
// therefore the
浏览 0提问于2017-11-25得票数 2
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1回答
我试着用Numpy做矩阵点积和转置，我发现数组可以做很多矩阵可以做的事情，例如点积、逐点积和转置。
当我必须创建一个矩阵时，我必须首先创建一个数组。
示例：
import numpy as np
array = np.ones([3,1])
matrix = np.matrix(array)
由于我可以做矩阵转置和点积的数组类型，我不需要将数组转换为矩阵操作。
例如，下面的行是有效的，其中A是ndarray：
dot_product = np.dot(A.T, A )
以前的矩阵运算可以用矩阵类变量A表示。
dot_product = A.T * A
运算符*与ndarray的逐点
浏览 1提问于2017-01-25得票数 0
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1回答
我试着用加速的方法快速计算矩阵。我从一个非常基本的例子开始:乘2矩阵。
我的目标是以某种方式获得GPU乘法，这比通常的numpy.dot要好。
下面是基于这个的基本示例。
from numbapro import guvectorize
from numpy import arange
@guvectorize(['void(float32[:,:], float32[:,:], float32[:,:])'], '(m,n),(n,p)->(m,p)', target='gpu')
def matmul(A, B, C):
m,
浏览 3提问于2015-06-14得票数 5
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我在Matlab中使用了以下公式：
k=10e-10:0.01:1.5;
Ck2=(0.5*((i*k+0.135)*(i*k+0.651)))./((i*k+0.0965)*(i*k+0.4555));
plot(k,imag(Ck2));
plot(k,real(Ck2));
我没有定义"i“，所以MATLAB假设我的方程中有一个虚数。我试图用k的范围绘制方程的实数和虚部。
我收到一个错误的说法:内部矩阵尺寸必须一致。我已经试过用“。”运算符之前的乘法运算符要乘法每个元素，但我没有成功。任何帮助都将不胜感激。
谢谢你的进阶。
浏览 0提问于2018-06-08得票数 1
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4回答
我试图计算以下内容：
Y= Y0 -( Un.(A*Y0) + Vn.(Y0*Z) )*dt
以最快/最有效的方式，在Y0，Un，Vn，A，和Z都是按300×300的阶表示的矩阵，“。是矩阵点乘积，"*“表示矩阵乘法。
我的问题是：
计算独立于计算的子矩阵A2 = A*Y0和Z2 = Y0*Z，那么Un2 = Un.*A2和Vn2 = Vn.*Z2比串行计算它们的速度更快，以至于Y= Y0 - (Un2 + Vn2)*dt？如果是这样的话，如何进行并行计算的一个好例子是什么？
是否还有其他更好的/推荐的方法(例如，使用ATLAS)？
该语言是C++，它将运行在具有多核(
浏览 4提问于2011-03-24得票数 2
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我知道MixColumns是一个混合操作，它对状态的列进行操作，将每个列中的四个字节组合在一起。所以我们用特殊矩阵把我们的状态相乘。为了乘法，我们正在计算许多点积。对于每个点乘积，我们将字节乘以伽罗瓦域\pmod 2，然后将答案\bmod减少为神奇多项式：x^8+x^4+x^3+x^1+x^0。
幸运的是，通过使用一些查找表，可以大大加快整个任务的速度。乘法矩阵由1,2,3的伽罗瓦域组成。因此，我们可以预先计算所有256个八位伽罗瓦域(在我们状态下可能的字节)的结果乘以这些值。
我将如何为解密过程实现逆MixColumns？
浏览 0提问于2018-09-25得票数 2
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我已经用C++、Python和Java编写了矩阵乘法程序，并测试了它们将两个2000 x 2000矩阵相乘的速度(请参阅)。标准的ikj-implentation -它在
took:
C++：15秒()Python：6分13秒()
现在我已经实现了 -它在
在Python和C++中的，就像在维基百科上一样。下面是我拥有的时间：
C++：45分钟()Python：在10小时后被杀死()
为什么斯特拉森矩阵乘法比标准矩阵乘法慢得多？
想法：
出现effectsImplementation：错误(生成的2000 x 2000矩阵为correct)null-multiplication
浏览 218提问于2012-07-16得票数 20
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A是MxK矩阵，B是大小为K的向量，C是KxN矩阵。我应该使用哪组BLAS运算符来计算下面的矩阵？
M = A*diag(B)*C
实现这一点的一种方法是使用三个for循环，如下所示
for (int i=0; i<M; ++i)
for (int j=0; j<N; ++j)
for (int k=0; k<K; ++k)
M(i,j) = A(i,k)*B(k)*C(k,j);
为了获得更好的速度效率，在BLAS中实现这一点真的值得吗？
浏览 0提问于2010-08-23得票数 5
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我有许多想要相乘的3x3矩阵，例如：
m1*m2*m3*m4*m5
虽然MTL是一个推荐的方法，但我没有这个库，也不能使用它。
有人能建议一种传统的方法来乘这些3x3矩阵(所有矩阵m1到m5)吗？代码片段(用于矩阵乘法和将n个矩阵相乘)或指向一些在线代码的指针将非常有用
浏览 2提问于2010-02-23得票数 1
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我是MPI和并行计算环境中的newby。我和有不同的稀疏矩阵，我试图用行划分将稀疏矩阵与密集向量相乘，其大小分别为N和Nx1。我将测试我的并行MPI程序的进程数为1,2,4,8,16。
我已经对这个算法做了一些研究，并从中找到了一个更好的解决方案和路线图。
算法是这样的；
首先，对每个进程进行整体稀疏矩阵逐行划分，并对密集向量进行划分.为了提高存储效率，还存储稀疏矩阵的非零元素。
在进行任何计算之前，将发送xj所需的向量元素发送到列j中有非零的远程进程。
计算并保存每一行的输出向量。
我不知道如何指定用于发送xj的远程进程。如果我指定，如何使用非阻塞发送和接收操作在这些进程
浏览 1提问于2019-05-10得票数 0
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我已经编写了一个python程序，它从文本文件中获取数字并生成两个矩阵。这些矩阵的大小非常大。
例如，矩阵1是5*X，矩阵2是X*5，其中X是0到160之间的随机数
我尝试了以下方法来对矩阵进行乘法，并使用较小的数字来验证乘法：
result = np.dot(matrix1,matrix2)
result = matrix1.dot(matrix2)
result = np.multiply(matrix1, matrix2[:, None])
当两个矩阵的维数相等时，这三种方法确实有效。因此，一个5*5矩阵乘以一个5*5矩阵就可以了。我的代码在尝试将维数不相等的矩阵相乘时抛出错误。例如，一
浏览 1提问于2019-12-03得票数 0
2回答
一维矩阵变为R中的向量
、、、
> a<-matrix(c(1:9),3,3)
> a
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9
> a[3,]*a[,3] # I expect 1x1 matrix as result of this.
[1] 21 48 81
> class(a)
[1] "matrix"
> class(a[3,])
[1] "integer"
在R中，一维矩阵被更改为向量。我能避免这种情况吗？我想保留一维矩阵作为矩
浏览 0提问于2012-03-31得票数 13
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金属着色语言中的矩阵乘法
、、、、
我正在与苹果的金属2框架工作。官方，第2.3节。矩阵数据类型表明：
math支持由系统数学库实现的矩阵数据类型的子集。支持的矩阵类型名称是: halfnxm和floatnxm。其中n和m是列和行的数目。N和m必须是2，3或4。
所以要确定的是:我可以在着色函数中定义的最大矩阵是一个4x4矩阵？
更大的矩阵呢？我要自己去执行吗？
浏览 1提问于2017-12-30得票数 0
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所以，我想用矩阵乘以矩阵。当我尝试一个带有矩阵的数组时，它是工作的：
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])
W = tf.Variable(tf.ones([3, 3]))
y = tf.matmul(x, W)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
curr_y = sess.run(y, feed_dict={x: [[1,2,3],[0,4,5]]})
print
浏览 0提问于2017-12-10得票数 1
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我想在java和并行colt库中将一个向量(1 X n)与一个矩阵(m X n)相乘。我想我之所以选择它，是因为它的名字中有parallel。所以你被邀请给我用java编写的其他很好的矩阵库。
但我的问题是向量矩阵乘法...我还没有在DenseDoubleMatrix2D类上为它找到一个单独的方法？我该怎么做呢？
谢谢!
浏览 8提问于2014-11-05得票数 1
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