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
为什么mod(%)运算比乘法(*)的成本要高出2倍？请详细说明CPU如何进行除法运算并返回MOD运算的结果。在以下示例中，每个线程运行一秒钟。测试是在SPARC处理器上执行的。//multiplicationvoidsomeThread(){inta=10234;while(true){opers++;a=a*a;a++;}//opers~26*10^6inasec.}//MODvoidsomeThread(){inta=10234;while(true){opers++;a=a%10000007;a++;}//opers~12*10^6inasec.} 最
在我正在处理的程序中，我需要重复将两个矩阵相乘。由于其中一个矩阵的大小，此操作需要一些时间，我想看看哪种方法最有效。矩阵的维度为(mxn)*(nxp)在哪里m=n=3和10^5.除了我认为使用优化算法的Numpy之外，每个测试都包含matrixmultiplication的简单实现。:以下是我的各种实现:Pythondefdot_py(A,B):m,n=A.shapep=B.shape[1]C=np.zeros((m,p))foriinrange(0,m):forjinrange(0,p):forkinrange(0,n):C[i,j]+=A[i,k]*B[k,j]returnCNum
我有一个非常基本的问题，但我不确定我是否理解这个概念。假设我们有:inta=1000000;intb=1000000;longlongc=a*b;当我运行它时，c显示负值，所以我也将a和b更改为longlong然后一切都很好。那么为什么我必须更改a和b，当它们的值在int范围内并且它们的产品分配给c(即longlong)？我正在使用C/C++ 最佳答案 int在乘法之前不会提升为longlong，它们仍然是int和乘积。然后将产品转换为longlong，但为时已晚，溢出发生了。拥有a或blonglong中的一个应该也可以工作，因为另
我正在使用这个简单的算法执行矩阵乘法。为了更加灵活，我将对象用于包含动态创建的数组的矩阵。将此解决方案与我的第一个使用静态数组的解决方案进行比较，速度要慢4倍。我可以做些什么来加快数据访问速度？我不想改变算法。matrixmult_std(matrixa,matrixb){matrixc(a.dim(),false,false);for(inti=0;i编辑我更正了我的问题!我在下面添加了完整的源代码并尝试了您的一些建议:交换了k和j循环迭代->性能提升声明dim()和operator()()作为inline->性能提升通过const引用传递参数->性能损失!为什么？所以我不使用它。现
我需要经常使用matrix_vector_mult()将矩阵乘以vector，下面是它的实现。问题:有没有一种简单的方法可以显着加快速度至少两倍？备注:1)矩阵大小约为300x50。期间不变跑。2)它必须在Windows和Linux上都可以运行。doublevectors_dot_prod(constdouble*x,constdouble*y,intn){doubleres=0.0;inti;for(i=0;i 最佳答案 这是理论上一个好的编译器应该自己做的事情，但是我尝试使用我的系统(g++4.6.3)并通过手动展开4次乘法(大
取两个3x3矩阵A*B=C的乘积。天真地，这需要使用standardalgorithm进行27次乘法运算。.如果你很聪明，你可以只用23次乘法来做到这一点，aresultfoundin1973byLaderman.该技术涉及节省中间步骤并以正确的方式组合它们。现在让我们修复一种语言和一种类型，比如带有double元素的C++。如果Laderman算法是硬编码而不是简单的双循环，我们能否期望现代编译器的性能能够消除算法的差异？关于这个问题的说明:这是一个编程网站，这个问题是在时间关键内循环的最佳实践的上下文中提出的；过早优化这不是。非常欢迎以评论的形式提供有关实现的提示。
取决于这个问题Floatingpointdivisionvsfloatingpointmultiplication.由于某些原因，除法比乘法慢。如果可能的话，编译器通常会用乘法代替除法吗？例如:floata;//Duringruntimea=5.4ffloatb=a/10.f;会是:floata;//Duringruntimea=5.4ffloatb=a*0.1f;如果它被认为是编译器可靠的问题，我使用的是VS2013默认编译器。但是，如果我得到一个通用的答案(这种优化的理论有效性)会很好 最佳答案 不，编译器不允许在一般情况下这样
在C++中，这样说:uint64_ti;uint64_tj;然后i*j将产生一个uint64_t，它的值是i和j，即(i*j)mod2^64。现在，如果我想要乘法的较高部分怎么办？我知道在使用32位整数时存在类似的汇编指令，但我对汇编一点也不熟悉，所以我希望得到帮助。什么是最有效的方法来制作类似的东西:uint64_tk=mulhi(i,j); 最佳答案 如果您使用gcc并且您拥有的版本支持128位数字(尝试使用__uint128_t)，那么执行128乘法并提取高64位可能是获得结果的最有效方法。如果你的编译器不支持128位数字，那
这里Matrixmultiplicationusinghdf5我使用hdf5(pytables)进行大矩阵乘法，但我很惊讶，因为使用hdf5它比使用普通numpy.dot并在RAM中存储矩阵更快，这种行为的原因是什么？也许python中有一些更快的矩阵乘法函数，因为我仍然使用numpy.dot进行小块矩阵乘法。这里有一些代码:假设矩阵可以放入RAM:在矩阵10*1000x1000上进行测试。使用默认的numpy(我认为没有BLAS库)。普通的numpy数组在RAM中:时间9.48如果A、B在RAM中，C在磁盘上:时间1.48如果A、B、C在磁盘上:时间372.25如果我使用带有MKL的
