問題タブ [matrix-multiplication]

次の放射状グラデーションがあります。

このグラデーションのサイズを 90% 縮小し、この新しいスケール (x 位置は 402.2、y 位置は 545.1 など) に基づいて適切に変換したいと思います。

明らかに、cx、cy、fx、fy、および r を .1 倍すると、そこに到達することができます。しかし、どのようにプログラムでgradientTransformを作り直して残りの道を得るのですか?

これは私がこれまでに持っているものですが、正しいとは思いません。

次の推論に何か問題があることは知っていますが、それが何であるかはわかりません。

FFT:

1. 与えられた 2 つの多項式

   A = a_0 + a_1 x + a_2 x^2 + ... + a_n x^n

   と

   B = b_0 + b_1 x + b_2 x^2 + ... + b_n x^n

   積の係数を計算できます

   AB = \sum _k = 0 ^ 2n ( \sum _ j = 0 ^ k (a_j b_{k-j}))x^k

   間に合いO(n log n )ます。

2. したがって、2 つのベクトルが与えられた場合、時間内にベクトルを(a_0, ..., a_n)計算(b_0, ..., b_n)できます(ベクトルをゼロに埋め込むことによって)。v_i = \sum j = 0 ^ k ( a_j b_{k-j})O(n log n)

3. 上記を考えると、ベクトルの 1 つを前処理し、時間内に 2. のように畳み込みを計算することによって、A =(a_0, ..., a_n)との内積を計算できるはずです。B =(b_0, ..., b_n)A.B = \sum_j=0 ^ n a_j b_jO(n log n)BB' = (b_n, b_{n-1}, ..., b_1, b_0)O(n log n)

上記の推論が正しければ、時間内の内積を計算することで、2 つの行列の行列乗算を時間内に実装できることを意味しnxnます。O(n^2 log n )O(n log n)O(n)

ただし、私たちが知っている行列乗算の最適な実行時間は約でO(n^2.4)あるため、これが真実である可能性は低いと思われます。これは、おそらくステップ 1、2、または 3 の意味が正しくありません。

AxBxCマトリックスX とBxDマトリックスがあるとしYます。

C AxB行列のそれぞれを で乗算できるループ以外の方法はありYますか?

GSL ライブラリの行列乗算の機能を教えてください。私はたくさん検索しましたが、うまくいきません。誰かがその機能について知っているなら、親切に答えてください。前もって感謝します。

iPhone 加速度計から出力されるデータにカルマン フィルターを適用しようとしています。行列の乗算と逆行列をできるだけ速く実行する必要があるため、GPU を使用してこれら 2 つのタスクを実行できる可能性に興味がありました。今のところ、行列の乗算に関するリファレンスは 1 つしか見つかりませんでした。

この乗算が GPU 内で実行されるという事実について、ユーザーが本当に確信を持てないのは難しいことです。反転に対して同じことを（可能であれば）行う方法についてのヒントはありますか？

皆さん、ありがとうございました！

2 (ほとんどの場合) 疎行列を乗算する必要があります。これらのマトリックスはかなり (約 10k*10k) で、このジョブには 2 つの Xeon Quad コアと 1 つのスレッドしかありませんか?

マルチスレッドの脱皮用の高速ライブラリはありますか? 他のアドバイスはありますか？

Octave で行列積の対角線のみを計算して保存する方法はありますか?

基本的には次のようにします:vector = diag(A*B);

A*B対角線以外の値は気にしません。マトリックスのサイズは約80k x 12と12 x 80kであるため、速度/追加メモリを気にしなくても、単に RAM に収まりません。

奇妙なことに、Octave は巨大なデータ セットのパッケージであり、対角線が非常に重要であるため、可能なはずです。

行列乗算を行う別の方法を検討しています。行列を 2 次元配列として格納する代わりに、次のようなベクトルを使用しています。

私の行列を保存します。my ペア (pair) 内のペアにはインデックス (i,j) が格納され、もう一方の int には指定された (i,j) ペアの値が格納されます。この方法でスパース配列を実装すると、運が良いかもしれないと思いました。

問題は、この行列をそれ自体で乗算しようとするときです。

これが 2 次元配列の実装である場合、次のように行列を乗算します。

「ペアのペア」のベクトルを使用して同じ結果を達成する方法を誰かが指摘できますか?

ありがとう

Javaで行列の乗算を実行したかったのですが、速度は非常に優れている必要があります。

これを実現するために、Javaを介してRを呼び出すことを考えていました。

私はいくつかのQを持っていました：

1. Javaを使用してRを呼び出すのは良い考えですか？はいの場合、共有できるコードサンプルはありますか？

2. Javaで行列の乗算を行うために考えられる他の方法は何ですか？

アップデート：

会社を辞めた私の同僚は、行列の乗算を含むJavaコードを書くことを余儀なくされたC＃プログラマーでした。

--彼は、Javaで独自のDataTableクラスを作成しました。

a）他のDataTableと並べ替えて結合するためのインデックスを作成します

b）行列の乗算。

したがって、基本的にコードをクリーンアップしたいと思います。Java内でRのようなものを使用すると、並べ替え、結合、行列の乗算などではなく、ビジネスロジックに集中できると思います。