老规矩，我们先由题切入：矩阵链乘法问题(matrix-chainmultiplicationproblem)可描述如下：给定n个矩阵的链，其中，Ai和Ai+1是可乘的，（矩阵Ai的规模为p(i-1)×p(i) (1即：题干描述就是如此，除此之外，我们必须清楚矩阵的几个性质：1.矩阵链式乘法满足结合律2.计算同一个矩阵链的乘法有很多种，虽然最后结果一样，但是所需乘法的代价是不一样的3.A是p×q的矩阵，B是q*r的矩阵，那么矩阵C=A*B是p×r的矩阵。C所需的标量乘法的次数为pqr。我们举个例子：接下来我们说解题思路：首先定义m[i,j]：定义为矩阵Ai*A(i+1)*...*Aj所需乘法代价
【交互作用】01.加法交互&乘法交互[R包epiR]1.交互作用概述2.二分类解释变量交互作用2.1相乘交互作用2.2相加交互作用2.3计算置信区间CI的方法3.R代码示例4.实例分析1.交互作用概述(1)概念：某一因素的真实效应（单独效应）随着另一因素水平的改变而改变。当两种或两种以上暴露因素同时存在时所致的效应不等于它们单个作用相联合的效应时，则称因素之间存在交互作用。①因素A的效应在因素B的不同水平上存在差异，则认为因素A、B之间存在交互作用。②因素A、B的联合效应不等于两因素独立效应之和或之积。(2)识别：①统计表：所有可能交叉组合情况下的结局指标；②统计图：观察另一因素各水平下，某因
我正在尝试用R做固定效应线性回归。我的数据看起来像dteyridv1v2...............然后我决定通过制作yr来简单地做到这一点。一个因素和使用lm:lm(v1~factor(yr)+v2-1,data=df)但是，这似乎内存不足。我的因子有20个水平，df是1400万行，大约需要2GB来存储，我在一台有22GB专用于这个过程的机器上运行它。然后我决定以老式的方式尝试:为我的每一年创建虚拟变量t1至t20通过做:df$t1并简单地计算:solve(crossprod(x),crossprod(x,y))这运行没有问题并且几乎立即产生答案。我特别好奇lm是什么让它在我可以很
C语言求任意两个矩阵相乘的算法（不同于大部分规格固定的矩阵乘法）结果图如下 ： 代码如下：//-----任意两个矩阵相乘#includeintmain(void){ charch; inta,b,c,d; printf("此算法用于任意两个矩阵相乘 \n矩阵1（a行b列）乘以矩阵2（c行d列），请您按顺序输入a、b、c、d，中间以空格隔开:\n"); scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&c,&d); while(b!=c) { printf("您输入的矩阵规格不能相乘，请重新输入。\n"); printf("
我一直在尝试实现类似于C++11标准中定义的static_assert的方法。主要问题是C++编译器如何将传递给static_assert的文本消息编写为constchar*？我可以让编译器编写类似A_is_not_POD的消息。这就是我所拥有的:#defineMY_STATIC_ASSERT(condition,name)\typedefcharname[(condition)?1:-1];但是让编译器编写类似"Error:AisnotPOD."之类的东西会非常好。有什么建议吗？ 最佳答案 不确定我是否理解问题，但C11有_Sta
我需要每秒运行240000次矩阵vector乘法。矩阵是5x5并且始终相同，而vector在每次迭代时都会发生变化。数据类型为float。我正在考虑使用一些SSE(或类似)指令。我担心算术运算的数量与所涉及的内存运算的数量相比太少了。您认为我可以得到一些切实的(例如>20%)改进吗？我需要英特尔编译器吗？你能指出一些引用吗？ 最佳答案 Eigen用于vector、矩阵等的C++模板库...两者都有针对固定大小的小矩阵(以及动态大小的矩阵)的优化代码使用SSE优化的优化代码所以你应该试一试。
考虑以下几点:inlineunsignedintf1(constunsignedinti,constboolb){returnb?i:0;}inlineunsignedintf2(constunsignedinti,constboolb){returnb*i;}f2的语法更紧凑，但标准是否保证f1和f2严格等价？此外，如果我希望编译器在b和i在编译时已知的情况下优化此表达式，我应该更喜欢哪个版本？ 最佳答案 嗯，是的，两者是等价的。bool是整数类型，true保证在整数上下文中转换为1，而false保证转换为0。(反之亦然，即非零整
位结构字段的最大位宽是多少？structi{longlongi:127;}我可以在struct中定义一个位域，位域的大小最大为128位、256位或更大？有一些超宽vector类型，如sse2(128位)、avx1/avx2(256位)、avx-512(下一个XeonPhis为512位)寄存器；以及像__int128这样的扩展名在gcc中。 最佳答案 C99§6.7.2.1，第3段:Theexpressionthatspecifiesthewidthofabit-fieldshallbeanintegerconstantexpress
有没有办法使用BLAS、GSL或任何其他高性能库进行逐元素vector乘法？ 最佳答案 (从字面上理解问题的标题......)是的，它可以单独使用BLAS完成(尽管它可能不是最有效的方式。)诀窍是将输入vector之一视为对角矩阵:⎡a⎤⎡x⎤⎡ax⎤⎢b⎥⎢y⎥=⎢by⎥⎣c⎦⎣z⎦⎣cz⎦然后您可以使用其中一个矩阵vector乘法函数，该函数可以将对角矩阵作为输入而无需填充，例如SBMV例子:voidebeMultiply(constintn,constdouble*a,constdouble*x,double*y){exter
我用C++编写了两个矩阵乘法程序:RegularMM(source),和Strassen的MM(source)，它们都在大小为2^kx2^k的方阵上运行(换句话说，是偶数大小的方阵)。结果很糟糕。对于1024x1024矩阵，RegularMM需要46.381sec,而Strassen的MM取1484.303sec(25minutes!!!!)。我试图使代码尽可能简单。在网上找到的其他Strassen的MM示例与我的代码没有太大区别。Strassen的代码的一个问题是显而易见的——我没有切换到常规MM的截止点。我的Strassen的MM代码还有什么其他问题？？？谢谢!直接链接到来源htt
