首先，我知道我的标题可以表述得更好，但是我的数学课太远了，我记不起正确的单词了..我需要做这样的事情(伪c#)int[]digits1=newint[10]{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};int[]digits2=newint[10]{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};intresult=digits1*digits2这将是每个数组的元素[i]的乘积之和。这显然行不通。对更好的标题或解决方案有什么建议吗？编辑澄清:我知道我可以将它们都循环并进行数学运算。基本上我认为有更好的方法可以做到这一点，我纯粹出于个人好奇而寻找它。 最佳答案
目录1乘法1.1标量乘法(中小学乘法)1.1.1乘法的定义1.1.2乘法符合的规律1.2向量乘法1.2.1向量：有方向和大小的对象1.2.2向量的标量乘法1.2.3常见的向量乘法及结果1.2.4向量的其他乘法及结果1.2.5 向量的模长（长度）模长的计算公式1.2.6距离2向量的各种乘法2.1向量的标量乘法（即：向量乘1个常数）2.2通用的向量/矩阵乘法 (MatrixMultiply)2.3向量的内积(数量积)innerproduct2.3.1内积的定义（适合N维空间中）2.3.2内积的计算公式：2.3.3内积乘法符合的规律2.3.4内积的几何意义2.4向量的点积(标准内积/欧几里得内积)
我有vector>data_mat(3,vector(4));vectordata_vec(3);哪里data_mat可以被认为是一个矩阵和data_vec作为列vector，我正在寻找一种方法来计算data_mat的每一列的内积与data_vec,并将其存储在另一个vectordata_out(4)中.例子http://liveworkspace.org/code/2bW3X5%241使用for_each和transform,可用于计算矩阵的列和:sum=vector(data_mat[0].size());for_each(data_mat.begin(),data_mat.end
我有两个矩阵，每个都是MxN，其中M=16和N大得多(比如n=262144，例如)。我的目标是生成一个长度为N的vector，其中每个元素对应于每个矩阵中的nthvector的点积。我尝试了以下方法，其中cIdx对应于每个矩阵中列vector的列索引。毫不奇怪，NVIDIAVisualProfiler告诉我这种方法主要受内存带宽限制。publicstaticvoidMatrixDotProduct(float*matrix1,float*matrix2,float*dotProduct,int2matrixDimensions){inti=blockIdx.x*blockDim.x+t
假设我有两个浮点A和Bvector。我需要找到A和B的点积，即。sign(A.B)-如果它是正数或负数或0。vector的大小很小，小于100。但是，我需要非常快地执行此操作!你可以假设A中的所有元素都是[0,1]范围内的float，而B中的所有元素都是[-500,+500]。我一直在寻找精确的解决方案，但如果实际上没有给出很多错误的答案，近似的解决方案也会这样做(我知道，“很多”是主观的，但我不能在不谈论硬件或实现的情况下给出确切的数字)我探索了使用-O4运行最快的Pragma编译器指令。我在实现中探索了一些更多的改进，以使其基于底层处理器的自动矢量化支持而可并行化。和avx指令集一
我有以下格式的文档:{'_id':ObjectId('5a7884437443cfd470893efc'),'source':[1,2,3,3]'sink':[5,6,7,8]}如何使用聚合管道计算源数组和接收器数组(向量)之间的点积 最佳答案 假设两个数组的长度相同，您可以使用以下聚合:db.collection.aggregate([{$project:{dotProduct:{$reduce:{input:{$range:[0,{$size:"$source"}]},initialValue:0,in:{$add:["$$va
找张量积概念的时候，被各种野路子博客引入的各种“积”搞混了，下面仅以Wikipedia为标准记录各种积的概念。点积(Dotproduct) https://en.wikipedia.org/wiki/Dot_product 在数学中，点积(Dotproduct)或标量积(scalarproduct)是一种代数运算，它取两个相等长度的数字序列(通常是坐标向量)，并返回一个数字。在欧几里得几何中，两个向量的笛卡尔坐标的点积被广泛使用。它通常被称为欧几里得空间的内积(Innerproduct)，或很少地被称为投影积(Projectionproduct)，尽管它不是唯一可以在欧几里得空间上定义
抱歉标题解释不当。我正在尝试并行化我的一部分代码并卡在点积上。我正在寻找一种有效的方法来执行下面的代码，我确信有一个简单的线性代数解决方案，但我很困惑:puy=np.arange(8).reshape(2,4)puy2=np.arange(12).reshape(3,4)printpuy,'\n'printpuy2.Tzz=np.zeros([4,2,3])foriinrange(4):zz[i,:,:]=np.dot(np.array([puy[:,i]]).T,np.array([puy2.T[i,:]])) 最佳答案 一种方法
我正在尝试计算一个简单的点积，但保留原始矩阵中的非零值不变。玩具示例:importnumpyasnpA=np.array([[2,1,1,2],[0,2,1,0],[1,0,1,1],[2,2,1,0]])B=np.array([[0.54331039,0.41018682,0.1582158,0.3486124],[0.68804647,0.29520239,0.40654206,0.20473451],[0.69857579,0.38958572,0.30361365,0.32256483],[0.46195299,0.79863505,0.22431876,0.59054473]
我有一个形状为[3,4]的(向量的)矩阵X，我想计算每对向量(X[1].X[1])和(X[1])之间的点积.X[2])...等我看到他们用的是余弦相似度代码tf.reduce_sum(tf.multyply(X,X),axis=1)计算向量矩阵中向量之间的点积。但是，此结果仅计算(X[i],X[i])之间的点积。我使用tf.matmul(X,X,transpose_b=True)计算每两个向量之间的点积，但我仍然很困惑为什么tf.multiply没有这样做我认为我的代码有问题。代码是:data=[[1.0,2.0,4.0,5.0],[0.0,6.0,7.0,8.0],[8.0,1.0,
