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矩阵乘法问题

什么是矩阵乘法(Matrix Chain Multiplication) 矩阵乘法问题是指给定一串矩阵序列M₁M2..Mn,求至少需要进行多少次乘法运算才能求得结果 比如对于这个M₁M₂M₃的矩阵...矩阵M₁M₂M₃有两种计算顺序:((M₁M₂)M₃)和(M₁(M₂M₃))。 那么不同计算顺序有什么区别? 对于((M₁M₂)M₃):  ? 对于(M₁(M₂M₃)):  ?...我们要做的就是找到让乘法运算最少的计算顺序,换言之就是找一种加括号方式,使得最后乘法运算最少 状态转移方程 现用 optimal(M₁M₂) 表示M₁M₂最优计算成本 cost(M₁M₂) 表示M₁M₂...} } } return dp[0][n - 1]; } int main() { int n; std::cin >> n; //n个矩阵组成的矩阵...std::cin >> ms[i].column; //第i个矩阵的列数 } std::cout << matrixChainCost(ms, n); system

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    Java-矩阵乘法

    -----Winston Leonard Spencer Churchill 文末附上详细代码 思路: 矩阵乘法的前提是:前一矩阵的行数 == 后一矩阵的列数(rows == cols) 在满足前提的情况下...:前一矩阵的第一行 与 第二个矩阵的第一列 逐个相乘。...将乘积求和 作为 结果矩阵的第一个元素 类推刻得到:结果矩阵的 第 [row][col] 个元素 = 前一矩阵的第 row 行 与 后一矩阵的 col列上的元素 逐一相乘 后的乘积之和 代码及解析: 一...、算法剖析: 1.设置两个for循环用来控制结果(输出)矩阵的 待赋值元素位置 (即 matrix[i][j] ) 2.在这两个循环环中再嵌套上一个循环 这个循环起到关键作用 它用来控制 前一矩阵第 i...行元素的列数 以及 后一矩阵 第 j 列的行数 二、算法代码: ​/* * 计算两个矩阵相乘的方法 */ public Matrix mutiply(Matrix m){ Matrix result

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    矩阵乘法java实现

    文章目录 1、算法思想 2、代码实现 1、算法思想 最近老是碰到迭代问题,小数太多手算又算不过来,写个矩阵乘法辅助一下吧。 有两个矩阵A和B,计算矩阵A与B相乘之后的结果C。...矩阵A的行等于C的行,矩阵B的列等于C的列,这两个数值用来控制循环的次数,但是每一步中需要把行和列中对应的乘机求和,所以再加一个内循环控制乘法求和就行。...下面我们进行矩阵乘法的测试 A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\\ 1 & 1& 1 \end{bmatrix} B= \...& 0 \\ 0 & 0 & 1\\ \end{bmatrix} 2、代码实现 package com.Unit4; public class Multiply { /** * 矩阵乘法...];//相乘的结果矩阵 //乘法 for(int i=0;i<lineLength;i++){ for(int j=0;j<listLength;

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    Strassen矩阵乘法问题(Java

    Strassen矩阵乘法问题(Java) 1、前置介绍 2、代码实现 3、复杂度分析 4、参考资料 ---- ---- 1、前置介绍 矩阵乘法是线性代数中最常见的问题之一 ,它在数值计算中有广泛的应用...设A和B是2个nXn矩阵, 它们的乘积AB同样是一个nXn矩阵。...A和B的乘积矩阵C中元素C[i][j]定义为: 采用传统方法,时间复杂度为:O(n3) 因为按照上述的定义来计算A和 B的乘积矩阵c,则每计算C的一个元素C[i][j],需要做n次乘法运算和n-1次加法运算...A11B11 + A12B21 C12 = A11B12 + A12B22 C21 = A21B11 + A22B21 C22 = A21B12 + A22B22 分治法: 为了降低时间复杂度,必须减少乘法的次数.../ 递归维度分半算法: public void STRASSEN(n,A,B,C); { if n=2 then MATRIX-MULTIPLY(A,B,C) / /结束循环,计算 两个2阶方阵的乘法

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    理解矩阵乘法

    这门课其实是教矩阵。 刚学的时候,还蛮简单的,矩阵加法就是相同位置的数字加一下。 矩阵减法也类似。 矩阵乘以一个常数,就是所有位置都乘以这个数。 但是,等到矩阵乘以矩阵的时候,一切就不一样了。...也就是说,结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值,等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列,对应位置的每个值的乘积之和。 怎么会有这么奇怪的规则?...前些日子,受到一篇文章的启发,我终于想通了,矩阵乘法到底是什么东西。关键就是一句话,矩阵的本质就是线性方程式,两者是一一对应关系。如果从线性方程式的角度,理解矩阵乘法就毫无难度。...矩阵的最初目的,只是为线性方程组提供一个简写形式。 老实说,从上面这种写法,已经能看出矩阵乘法的规则了:系数矩阵第一行的2和1,各自与 x 和 y 的乘积之和,等于3。...最后那个矩阵等式,与前面的矩阵等式一对照,就会得到下面的关系。 矩阵乘法的计算规则,从而得到证明。 =========================================

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    矩阵乘法问题

    ---- 矩阵乘法的顺序安排 对于图像处理来说,矩阵运行是中必不可少的重要数学方法,另外在神经网络、模式识别等领域也有着广泛的用途。...在这里就先来简单复习一下矩阵的相关知识: ---- 矩阵乘法矩阵乘法中,第一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数必须是相同的。先来看一个简单的例子: ?...之所以这样要求,是因为矩阵乘法定义中,就要求了,第一个矩阵每一行和第二个矩阵每一列相对应位置的数字做乘的操作: ? 如果A矩阵是p×q的矩阵,B是q×r的矩阵,那么乘积C是p×r的矩阵。...---- 动态规划法 设mLeft,Right是进行矩阵乘法ALeftALeft+1···ARight-1ARight所需要的乘法次数。为一致起见,mLeft,Left=0。...这里其实有更快地算法,但由于执行具体矩阵乘法的时间仍然很可能会比计算最有顺序的乘法的时间多得多,所以这个算法还是挺实用的。

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    基础练习 矩阵乘法

    问题描述   给定一个N阶矩阵A,输出A的M次幂(M是非负整数)   例如:   A =   1 2   3 4   A的2次幂   7 10   15 22 输入格式   第一行是一个正整数...N、M(1<=N<=30, 0<=M<=5),表示矩阵A的阶数和要求的幂数   接下来N行,每行N个绝对值不超过10的非负整数,描述矩阵A的值 输出格式   输出共N行,每行N个整数,表示A的M次幂所对应的矩阵...相邻的数之间用一个空格隔开 样例输入 2 2 1 2 3 4 样例输出 7 10 15 22 思路:         由于矩阵都是方阵,所以不需要考虑每次相乘的两个矩阵的顺序,大大降低了题的难度...,按照矩阵乘法规则递归调用求解。...for(int k = 0; k < n; ++k) //k:积矩阵行 { for(int x = 0; x < n; ++x) { for(int y = 0; y < n;

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    Python|详解矩阵乘法

    顾名思义,数字组成的矩形,例如: [1 2 3 4 5 67 8 9 1011 ] 现在,我们需要用python编程来实现矩阵乘法。...解决方案 1.矩阵乘法原理 要做矩阵乘法,首先得搞清楚几点关于矩阵乘法的知识。 只有一个矩阵的列数等于另一个矩阵的行数时,这两个矩阵才能相乘。...矩阵乘法的原理是,一个矩阵的每一行分别与另一个矩阵的每一列的每一个数一一对应相乘再相加,得到的数字就是结果矩阵的中的一个数。 结果矩阵的形状是一个矩阵的行数和另一个矩阵的列数。...2.python实现矩阵乘法 知道了矩阵乘法的原理后,再一起来看看如何用python编写出程序吧。如何输入输出矩阵就不说了,直接看中间的算法。有以下几个步骤: “定循环”。...先根据乘法的原理,得出结果矩阵的形状,比如:A2*3 * B3*4 =C2*4,结果矩阵为2行4列,所以就一共有2*4个数字,也就是说程序需要循环2*4次。则循环可定为N1*M2. “定因数”。

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    彻底理解矩阵乘法

    前言 今天的角度比较清奇,我们来讲讲矩阵乘法。当然了,我告诉你的肯定不是大学教科书上那些填鸭式的云里雾里的计算规则,你可能将规则背下来了,但完全不理解为什么会这样。...别怕,我将会在这篇文章中为你带来矩阵乘法的全新体验,就算你大学时代学的高数全忘了也能看懂这篇文章。 先来回顾一下矩阵加法,还蛮简单的,就是相同位置的数字加一下。...假设 令 其中, 可以得出矩阵 每个元素的表达式为 这就是矩阵乘法的一般性法则,人们一般都用这个法则来计算,我也不例外。不过我觉得还是有必要讲讲其他几种方法,比如考虑整行或整列。...下面省略一万字的证明,直接给出公式: 结论: 矩阵 等于矩阵 中各列与矩阵 中各行乘积之和。 举个例子,设矩阵矩阵 ,那么: 你有没有发现,你每切换一次视角,你就会对矩阵乘法理解的更深刻。...当然了,关于矩阵乘法还有很多种理解方式,你可以自己去探索,我的讲解到此结束,拜了个拜~~

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    matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

    Matlab的运算是在矩阵意义下进行的,这里所提到的是狭义上的矩阵,即通常意义上的矩阵。...一、矩阵的创建 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a、矩阵元素必须在”[ ]“内; b、矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开; c、矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开; d、矩阵的元素可以是数值...(2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵A和B,若A为m*n矩阵,B为n*p矩阵,则C=A*B为m*p矩阵。 (3) 矩阵除法 在MATLAB中,有两种矩阵除法运算:\和/,分别表示左除和右除。...四、矩阵分析 1、对角阵 (1) 对角阵 只有对角线上有非0元素的矩阵称为对角矩阵,对角线上的元素相等的对角矩阵称为数量矩阵,对角线上的元素都为1的对角矩阵称为单位矩阵。...(2) 矩阵的伪逆 如果矩阵A不是一个方阵,或者A是一个非满秩的方阵时,矩阵A没有逆矩阵,但可以找到一个与A的转置矩阵A’同型的矩阵B,使得:ABA=A,BAB=B 此时称矩阵B为矩阵A的伪逆,也称为广义逆矩阵

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    矩阵乘法的Strassen算法+动态规划算法(矩阵相乘和硬币问题)

    矩阵乘法的Strassen 这个算法就是在矩阵乘法中采用分治法,能够有效的提高算法的效率。...故此,老哥思考,是否可以让矩阵乘法的运算过程中乘法的运算次数减少,从而达到降低矩阵乘法的复杂度,我们都知道,想要获取时间上的效率,很多时候都是以空间换时间,于是老哥定义了七个变量 这七个变量均是矩阵,...矩阵乘法 如果要求n个给定序列的矩阵相乘的乘积(比如ABCDEFG),矩阵具有结合律,所以计算的步骤有很多种选择,但如果结合律用的不好会产生比较大的代价 在了解这个咱们要研究算法是干啥的之前,先了解几个概念...1、矩阵相容:也就是两个矩阵要能够相乘,即A的列数等于B的行数 2、标量乘法:若A是p*q,B是 q*r,则A*B的代价就是其标量乘法,也就是pqr 所以要求n个给定序列的矩阵相乘的乘积,我们要研究使得该成绩代价最小...,也就是其标量乘法次数之和最少(这块最好参照一下算法导论211页很详细),说白了,就是在乘法式子中如何打括号 官方的话就不说了,直接上一串矩阵,你应该干什么和怎么干,哈哈,怎么干 图中给出了6个矩阵相乘

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    算法系列-----矩阵(四)-------------矩阵乘法

    乘数矩阵:也可以叫矩阵的乘数 就是说这个乘数是表示缩放这个矩阵 Xn[] /** * 矩阵乘数的函数 * * @param args * 参数a是个浮点型...(int i = 0; i < hang; i++) { result[i] = a[i] * b; } return result; } 行向量乘以列向量: 他们的结果作为向量乘法结果矩阵的某一个元素...a.length==b.length 而如果该函数被下面调用了,已经判断了a的长度和b的长度是相等的,所以这里只是单独的抽出来而已 列向量乘以行向量: <pre name="code" class="<em>java</em>...k++) { sum += a[i][k] * b[k][j]; } result[i][j] = sum; } } return result; } 二维<em>矩阵</em>和一维<em>矩阵</em>的相乘...result[i] = sum; } return result; } 他有个条件就是一维的长度不能大于列数 测试代码: <pre name="code" class="<em>java</em>

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    详解Python中的算术乘法、数组乘法矩阵乘法

    (1)算术乘法,整数、实数、复数、高精度实数之间的乘法。 ? (2)列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法,表示对列表、元组或字符串进行重复,返回新列表、元组、字符串。 ?...数组与标量相乘,等价于乘法运算符或numpy.multiply()函数: ? 如果两个数组是长度相同的一维数组,计算结果为两个向量的内积: ?...如果两个数组是形状分别为(m,k)和(k,n)的二维数组,表示两个矩阵相乘,结果为(m,n)的二维数组,此时一般使用等价的矩阵乘法运算符@或者numpy的函数matmul(): ?...6)numpy矩阵矩阵相乘时,运算符*和@功能相同,都表示线性代数里的矩阵乘法。 ? 7)连乘,计算所有数值相乘的结果,可以使用标准库函数math.prod(),Python 3.8之后支持。

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