Lesson 12: Making Block Matrices in LATEX 按列分块: [AAb⋯An−1b] $$ \left[ \begin{array}{c|c|c|c} A & Ab & \cdots & A^{n-1}b \end{array} \right] $$ 左右分块: ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢a11a21⋮an1a12a22an2⋯⋯⋱⋯a1na2n⋮annb1b2⋮bn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ $$ \left[ \begin{array}{cccc|c} a_{11}&

题意:给出一个有\(n\)个结点的有向图,边有边权.有\(q\)组询问,每次给出\(s,t,k\),问从\(s\)到\(t\)至少经过\(k\)条边的最短路. \(n \leq 50, \, q \leq 10^5, \, k \leq 10^4\) 首先,注意到\(n\)非常小这个性质.对于很多这类点数少,询问不易维护也不复杂的图论题,可以用矩阵来做. 我们设原图的邻接矩阵为\(G\),并定义矩阵的二元运算\(\bigotimes\)为: \[ (A \bigotimes B)_{ij} =

矩阵乘法是可以分块的,而且幂的和也是具有线性的. 不难得到 Si = Si-1+A*Ai-1,Ai = A*Ai-1.然后矩阵快速幂就可以了. /********************************************************* * ------------------ * * author AbyssalFish * **********************************************************/ #include<cstd

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50054363 LaTeX 写矩阵,需要使用的包: \usepackage{amsmath} 矩阵表示方法为: \left[ \begin{matrix} b_{1}&c_{1}& & & &0 \\ a_{2}&b_{2}&c_{2}& & & \\ &a_{

矩阵的最大列数值是在MaxMatrixCols计数器中设定的,默认值是10.可使用计数器设置命令修改其值,例如需要用到15列:\setcounter{MaxMatrixCols}{15};当超宽矩阵排写完成后应随机将其再改回到默认值. 1.行间距离 1.1 公式宏包amsmath提供了6中行间公式形式的矩阵环境matrix.pmatrix.Bmatrix.bmatrix.vmatrix.Vmatrix, 这些矩阵环境必须置于数学模式中,它们的使用方法类似于数组环境array,但比它简单,没有位置

HDU6331 Problem M. Walking Plan 题意: 给出一张有\(N\)个点的有向图,有\(q\)次询问,每次询问从\(s\)到\(t\)且最少走\(k\)条边的最短路径是多少 \(N\le 50, q\le 10^5, k\le 10^4\) 题解: 如果暴力预处理的话复杂度是\(kN^3\)也就是\(1.25\times 10^9\),空间上肯定开不起 第二个想法就是对邻接矩阵进行矩阵快速幂,对于每次询问都要跑一次,复杂度是\(qN^3\log k\)复杂度更高了 考虑分

要实现一下功能,这里$\bf{x}_i$为行向量 $${\bf{A}} = \left[ \begin{array}{l}{{\bf{x}}_1}\\{{\bf{x}}_2}\end{array} \right],{\bf{h}} = \left[ \begin{array}{l}{h_1}\\{h_2}\end{array} \right] \Rightarrow B = \left[ \begin{array}{l}{h_1}{\bf{x}}_1^T{{\bf{x}}_1}\\{h_2}{\

分块矩阵的概念: 在矩阵的实际应用中,为了形式的更加简化我们将一个较大的矩阵的内部进行一定的划分,使之成为几个小矩阵,然后在表大矩阵的时候,矩阵的内部元素就用小矩阵代替. 进行了这一步简化,我们就要分块后的矩阵满足怎样的运算规律. 分块矩阵的运算: 分块矩阵的标量加减:很容易想到,只要大矩阵的维度相同,划分方法相同,两个分块矩阵的加减就是对应小矩阵的加减. 分块矩阵的乘法:其实在引出矩阵乘法的时候,我们就能够提供这样一种观点,基于自然的矩阵(列向量的表示形式)和R^n向量的乘法,我们将这里的R^

目录 矩阵的括号形式 array环境 上三角矩阵 分块矩阵 行内矩阵 矩阵的括号形式 使用matrix.pmatrix.bmatrix.Bmatrix.vmatrix或者Vmatrix环境: $$ \begin{gathered} \begin{matrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{matrix} \quad \begin{pmatrix} 0 & -i \\ i & 0 \end{pmatrix} \quad \begin{bmatrix} 0 &

gpu的架构分为streaming multiprocessors 每个streaming multiprocessors(SM)又能分步骤执行很多threads,单个SM内部能同时执行的threads叫做warp.一个warp能同时操作16个单精度浮点数/8个双精度(tesla),或者32个单精度浮点数/16个双精度浮点数(feimi). 单个SM内部有local memory和16kb大小的share memory,后者是在做计算的时候要尽量利用好的东西. 根据gpu的架构,做cuda计算的

前记 最近,公司一位挺优秀的总务离职,欢送宴上,她对我说“你是一位挺优秀的程序员”,刚说完,立马道歉说“对不起,我说你是程序员是不是侮辱你了?”我挺诧异,程序员现在是很低端,很被人瞧不起的工作吗?或许现在连卖盗版光盘的,修电脑的都称自己为搞IT的,普通人可能已经分不清搞IT的到底是做什么的了.其实我想说,程序员也分很多种的,有些只能写if-then-else,有些只能依葫芦画瓢,但真正的程序员我想肯定是某个领域的专家,或许他是一位数学家,或许他是一位物理学家,再或许他是计算机某个细分领域的专家,

一．  矩阵乘法串行实现 例子选择两个1024*1024的矩阵相乘,根据矩阵乘法运算得到运算结果.其中,两个矩阵中的数为double类型,初值由随机数函数产生.代码如下: #include <iostream> #include <omp.h> // OpenMP编程需要包含的头文件 #include <time.h> #include <stdlib.h> using namespace std; #define MatrixOrder 1024 #def

线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手,从一开始就充斥着莫名其妙.比如说,在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版),一上来就介绍逆序数这个“前无古人,后无来者”的古怪概念,然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义,接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上,再把那一列减过来,折腾得那叫一个热闹,可就是压根看不出这个东西有嘛用.大多数像我一样资质平庸的学生到这里就有点犯晕:连这是个什么东西都模模糊糊的,就开始钻火圈表演了,这未免

poj3233 http://poj.org/problem?id=3233 给定n ,k,m 然后是n*n行, 我们先可以把式子转化为递推的,然后就可以用矩阵来加速计算了.  矩阵是加速递推计算的一个好工具 我们可以看到,矩阵的每个元素都是一个矩阵,其实这计算一个分块矩阵,我们可以把分块矩阵展开,它的乘法和普通矩阵的乘法是一样的. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include &

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

参考:cnblog中添加数学公式支持 分类参考: 1. 基本功能 MathJax 我的LaTeX入门 MathJax basic tutorial and quick reference 分段函数:矩阵.方程组和分段函数的LaTex表达 矩阵:latex数学公式编写(一):latex矩阵编写 2. 布局功能 对齐:Latex 多行公式换行对齐 空格:[Latex]插入空格的几种方式 空行:latex如何插入空白行 3. 装饰功能 颜色:怎么在Latex文件中对文本加颜色_小叶子_新浪博客 在博客

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

“如果不熟悉线性代数的概念,要去学习自然科学,现在看来就和文盲差不多.” --瑞典数学家Lars Garding名著<Encounter with Mathematics>. 1. 矩阵的基本问题 然而“按照现行的国际标准,线性代数是通过公理化来表述的,它是第二代数学模型,...,这就带来了教学上的困难.”事实上,当我们开始学习线性代数的时候,不知不觉就进入了“第二代数学模型”的范畴当中,这意味着数学的表述方式和抽象性有了一次全面的进化,对于从小一直在“第一代数学模型”,即以实用为导向的.具体

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极