1. 二维矩阵乘法 torch.mm() torch.mm(mat1, mat2, out=None),其中mat1(\(n\times m\)),mat2(\(m\times d\)),输出out的维度是(\(n\times d\)). 该函数一般只用来计算两个二维矩阵的矩阵乘法,并且不支持broadcast操作. 2. 三维带batch的矩阵乘法 torch.bmm() 由于神经网络训练一般采用mini-batch,经常输入的时三维带batch的矩阵,所以提供torch.bmm(bmat1,

实现两个N*N矩阵的乘法,矩阵由一维数组表示. 先介绍一下矩阵的加法: void Add(int rows, int cols) { ;i<rows;i++) { ;j<cols;j++) result[i][j]=mat1[i][j]+mat2[i][j]; } } 若两个矩阵要做乘法运:只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时,才能做两个矩阵的乘法. 如何得到矩阵的转置: 矩阵的转置也是一个矩阵,原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列.例如,有下述一个3×3矩阵: 1 2 36 7 84 5

题目链接. 题目大意: 给定一个n,和两个序列a[i], p[i]. a[i] 表示需要购买 i品质 的数量,p[i] i 等级的价格. 1.每个品质都会有不同的价格,价格依据品质上升而上升 2.买一次 i 品质,都要加上10个 i 品质 价格的手续费. 3.可一用高品质的代替低品质. 求最少的花费. 分析: 这题就简单地矩阵链乘法(<算法导论>第15章,动态规划). 用 dp[i][j] 表示购买 i 品质到 j 的最少的花费. dp[i][j] = min{dp[i][k]+dp[k+1]

动态规划--矩阵链乘法 1.矩阵乘法       Note:只有当矩阵A的列数与矩阵B的行数相等时A×B才有意义.一个m×r的矩阵A左乘一个r×n的矩阵B,会得到一个m×n的矩阵C. #include <iostream> using namespace std; #define A_ROWS 3 #define A_COLUMNS 2 #define B_ROWS 2 #define B_COLUMNS 3 void matrix_multiply(int A[A_ROWS][A_COLUM

http://codevs.cn/problem/3546/ 题目 给定有n个要相乘的矩阵构成的序列(链)<A1,A2,A3,.......,An>,要计算乘积A1A2.....An.一组矩阵是加全部括号的.矩阵链加括号对运算的性能有很大影响. 仅当两个矩阵A和B相容(即A的列数等于B的行数),才可以进行相乘运算.如果A是一个p×q矩阵,B是q×r矩阵,结果C是p×r的矩阵.计算C的时间由乘法运算次数决定的,次数为p×q×r. 矩阵链乘法问题可表述为:给定n个矩阵构成的一个链<A1,A2

C语言 矩阵的转置及矩阵的乘法 //凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.矩阵的转置 #include<stdio.h> #define N 2 #define M 3 void main(){ int i,j,a[N][M],b[M][N]; //从键盘输入矩阵a ;i<N;i++){ ;j<M;j++){ printf("a[%d][%d]= ",i,j); scanf("%d",&

这是<算法导论>动态规划中的一个问题.问题简述如下:我们在求解矩阵相乘时通常会有一个最优括号方案来对矩阵进行顺序相乘,这样会减少大量的计算时间. 我们知道矩阵A.B相乘,只能是当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时才能进行相乘,且假设A·B = C,A为p×q规模的矩阵,B为q×r的矩阵,则乘积C的规模为p×r的矩阵.计算A·B所需的时间由乘法次数决定,即pqr. 例如:有三个矩阵的规模分别为:A = 10×100,B = 100×5,C = 5×50.如果按顺序(AB)C计算,则需要10×100×

torch.mul() 函数功能:逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘. 本操作支持广播,因此 input 和 other 均可以是张量或者数字. 举例如下: >>> import torch >>> a = torch.randn(3) >>> a tensor([-1.7095, 1.7837, 1.1865]) >>> b = 2 >>> torch.mul(a, b) tensor([-3.4

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1081 题目描述: 给定a0,a1,以及an=p*a(n-1) + q*a(n-2)中的p,q.这里n >= 2. 求第k个数对10000的模. 输入: 输入包括5个整数:a0.a1.p.q.k. 输出: 第k个数a(k)对10000的模. 样例输入: 20 1 1 14 5 样例输出: 8359 #include <stdio.h> #define MOD 10000 typedef struct ma

3阶矩阵的乘法 Time Limit: 3000/1000MS (Java/Others)     Memory Limit: 65535/65535KB (Java/Others) c-source: #include<stdio.h> #define M 3 #define N 3 void main() { int t[M][N],b[M][N]; int n; printf("The number of n:\n"); scanf("%d",&a

此题的关键在于找到矩阵乘法的不变式! 例如: 矩阵a × 矩阵b = 矩阵ab 1 2 5 6 × 3 4 7 8 显然 ab[0] = a[0] * b[0] + a[1] * b[2] ab[1] = a[0] * b[1] + a[1] * b[3] ab[2] = a[0] * b[0] + a[3] * b[2] ab[3] = a[0] * b[1] + a[3] * b[3] 由此可以找出一个规律: ab[i] = a[n*(i/n) + 0] * b[i%n + 0 * n] +

[题目链接]:http://hihocoder.com/problemset/problem/1504 [题意] [题解] 可以把二维的坐标转成成一维的; 即(x,y)->(x-1)*8+y 然后就写矩阵乘法吧. 每个点每次能够到达的点是固定的; 把每个点能够到达的点写成一个矩阵的形式; 作为系数矩阵; 求它的n次方 然后初始矩阵a[(r,c)][(r,c)]=1 用它去左乘系数矩阵; 就能得到到每个点的方案数了; 肯定都是不同的方案 直接累计答案就好; 最后注意是枚举到64而不是8了!! [N

我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的.matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长.当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库. 矩阵有两种乘法,点乘和对应项相乘(element-wise product).在numpy中应该怎么实现呢,看看下面的例子就明白了. ## A = B = array([[1, 2], ## [3, 4]]) >>>A = np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B = np.array

题目链接: http://acm.xmu.edu.cn/JudgeOnline/problem.php?id=1029 题目大意: 题同乘法难题.给n+1个数,头尾不能动,中间的数可取出,取出时代价是现在该数和左右的乘积.求最小代价. 题目思路: [动态规划] 区间动规. f[i][j]表示从i到j的最小代价. 枚举区间[i,j]中最后取出的是第k个数,则转移方程为f[i][k]+f[k][j]+a[i]*a[k]*a[j] // //by coolxxx // #include<iostrea

[算法]区间DP [题解] 注意先输出右括号后输出左括号. f[i][i+x-1]=min(f[i][i+x-1],f[i][j]+f[j+1][i+x-1]+p[i]*p[j+1]*p[i+x]) x为当前区间长度,i为左端点,i+x-1为右端点,j为分割点. 矩阵Ai为Pi*Pi+1. 初始值f[i][i]=0,其它为inf. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace

这道题我写了两种写法 一种利用逆元 a/b%mod=a*c%mod; (c是b的逆元)易得2的逆元就是5~~~04: 一种是矩阵快速幂 利用递推式得出结论 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; int read(){ ,f=,c=getchar(); ; c=getchar();} +(c-'); c=getchar();} return ans*f;

增加一个维度 out.unsqueeze(-1) 降低一个维度 out.squeeze(dim=1)

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

题目描述: 如果A是个x行y列的矩阵,B是个y行z列的矩阵,把A和B相乘,其结果将是另一个x行z列的矩阵C. 输入: 1.第一个矩阵的行数 2.第一个矩阵的列数(也是第二个矩阵的行数) 3.第二个矩阵的列数 4.第一个矩阵的值 5.第二个矩阵的值 输出: 输出两个矩阵相乘的结果 样例输入 2 2 2 3 8 8 0 9 0 18 9 样例输出 171 72 72 0 思路: 题目意思很简单,只是实现两个矩阵乘法功能,要注意的一点是输出的格式. OJ平台中对输出的格式非常严格,经过多次尝试,验证此

1287 矩阵乘法  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题解  查看运行结果     题目描述 Description 小明最近在为线性代数而头疼,线性代数确实很抽象(也很无聊),可惜他的老师正在讲这矩阵乘法这一段内容.当然,小明上课打瞌睡也没问题,但线性代数的习题可是很可怕的.小明希望你来帮他完成这个任务. 现在给你一个ai行aj列的矩阵和一个bi行bj列的矩阵,要你求出他们相乘的积(当然也是矩阵).(输入数据保证aj=bi,不需要判断) 矩

题目描述 请编程实现矩阵乘法,并考虑当矩阵规模较大时的优化方法. 思路分析 根据wikipedia上的介绍:两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积AB是一个m×p矩阵,它的一个元素其中 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ p. 值得一提的是,矩阵乘法满足结合律和分配率,但并不满足交换律,如下图所示的这个例子,两个矩阵交换相乘后,结果变了: 下面咱们来具体解决这个矩阵相乘的问题. 解法一.暴力解法 其实,通过前面的分析