为什么Strassen矩阵乘法比标准矩阵乘法慢得多?
最基本的问题是,使用strassen实现将叶子大小递归到1。Strassen的算法有一个更好的大O复杂度,但常量在现实中确实很重要,这意味着在现实中,对于较小的问题,你最好使用标准的n^3矩阵乘法。
因此,要大大改进您的程序,而不是做:
if (tam == 1) {
C[0][0] = A[0][0] * B[0][0];
return;
}
在这里使用if(tam==LEAF_SIZE)//iterative solution
。leaf_size
应该是一个常量,您必须根据给定的体系结构试验确定该常量。根据体系结构的不同,它可能更大或更小--有些体系结构中strassen的常数因子非常大,以至于对于合理的矩阵大小来说,它基本上总是比简单的n^3实现差。这要看情况而定。
问题内容: 在numpy中,我有N个3x3矩阵的数组。这将是我如何存储它们的示例(我正在提取内容): 我也有一个由3个向量组成的数组,这将是一个示例: 我似乎无法弄清楚如何通过numpy将它们相乘,从而实现如下效果: 与的形状(在投射到阵列)是。但是,由于速度的原因,列表实现是不可能的。 我尝试了各种换位的np.dot,但最终结果没有得到正确的形状。 问题答案: 使用 脚步 : 1)保持第一根轴对
主要内容:逐元素矩阵乘法,矩阵乘积运算,矩阵点积矩阵乘法是将两个矩阵作为输入值,并将 A 矩阵的行与 B 矩阵的列对应位置相乘再相加,从而生成一个新矩阵,如下图所示: 注意:必须确保第一个矩阵中的行数等于第二个矩阵中的列数,否则不能进行矩阵乘法运算。 图1:矩阵乘法 矩阵乘法运算被称为向量化操作,向量化的主要目的是减少使用的 for 循环次数或者根本不使用。这样做的目的是为了加速程序的计算。 下面介绍 NumPy 提供的三种矩阵乘法,从而进一步
我想使用寄存器(逐行信息)通过向量算法创建矩阵乘法。打开外循环4次我有空洞matvec_XMM(双* a,双* x,双* y,整数n,整数磅)函数的问题,它返回了不好的结果,这是算法wchich我必须使用: 它是ma代码:
考虑两个矩阵A和B.如果A是mxn矩阵而B是nxp矩阵,它们可以相乘以产生mxn矩阵C.只有当A中的列数n等于数量时才可以进行矩阵乘法在B.中的行n 在矩阵乘法中,第一矩阵中的行的元素与第二矩阵中的对应列相乘。 在得到的矩阵C中的第 (i,j)位置中的每个元素是第i行的第i行中的元素与第二矩阵的第 j列中的对应元素的乘积的总和。 MATLAB中的矩阵乘法是使用*运算符执行的。 例子 (Exampl
问题内容: 我正在研究大型矩阵乘法,并运行以下实验以形成基准测试: 从std normal(0平均值,1 stddev)随机生成两个4096x4096矩阵X,Y。 Z = X * Y Z的元素求和(以确保它们被访问)并输出。 这是朴素的C ++实现: 编译并运行: 这是Octave / matlab实现: 跑: 八度使用BLAS(我承担功能) 硬件是Linux x86-64上的i7 3930X,内
我已经创建了一个使用流执行矩阵乘法的模块。可以在这里找到:https://github.com/firefly-math/firefly-math-lineal-real/ 当我在大小为100x100和1000x1000的矩阵上运行基准测试时,发现Apache Commons Math(使用for循环)比相应的流实现快10倍(大致)。 我在基准测试中做错了什么吗(希望是:))? 我添加了测试的方法