b_ij = k * a_ij 对于所有的 i = 1, 2, ..., m 和 j = 1, 2, ..., n，我们都重复这个过程。因此，整个矩阵 B 就是通过将 A 中的每个元素乘以 k 来得到的。例如，如果我们有矩阵 A：A = [1 2][3 4]并且我们想要将 A 乘以常数 5，那么结果矩阵 B 就是：B = [51 52...
设A为m×n矩阵,B为n×k矩阵,则它们的乘积AB(有时记做A·B)是一个m×k矩阵。 其乘积矩阵A·B的第i行第j列的元素为第一个矩阵A第i行上的n个数与第二个矩阵B第j列上的n个数对应相乘后所得的n个乘积之和。即: 需要注意的是:只有当矩阵A的列数与矩阵B的行数相等时,矩阵A×B才有意义。因此,矩阵...
一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。矩阵计算公式如下：1、矩阵的计算，首先确认矩阵是否可以相乘。只有第一个矩阵的列的个数等于第二个矩阵的行的个数，这样的两个矩阵才能相乘。再计算结果矩阵的行列数。画一个空白的矩阵，来代表矩...
M, K, N时间(ms)GFLOPs 1024, 1024, 1024 81 26.253 写缓存优化(write caching) 类似的,对C的每个块的计算结果,我们在写回的时候,也是跳跃式的逐段写回,理想的情况应该是一个块的计算结果在内存中是连续的放置的,所以我们需要再开一块write cache内存空间,然后每个block的计算结果直接在write cache上读写,...
矩阵的乘法运算法则有:乘法结合律:(AB)C=A(BC);乘法左分配律:(A+B)C=AC+BC;乘法右分配律:C(A+B)=CA+CB;对数乘的结合性k(AB)=(kA)B=A(kB)。 1矩阵乘法的定义与性质 定义: 设A=(aij)是m*n矩阵,B=(bij)是n*p矩阵,则A与B的乘积AB是一个m*p矩阵,这个矩阵的第i行第j到位置上的元素cij等...
对数乘的结合性k（AB）＝（kA）B＝A（kB）。含义 矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑...
一、将矩阵×矩阵的计算拆解 若存在两个矩阵相乘,记为:A(n*m)×B(m*n) 首先,两个矩阵相乘,将得到一个新的矩阵,记为C 开始,我们可以建立这样一个视角: 假设此时:矩阵A中只有一行,矩阵B中只有一列 假设升级下:矩阵A中只有两行,矩阵B中只有一列 ...
矩阵与k（常数）相乘＝全部元素×k；矩阵乘以一个常数，就是所有位置都乘以这个数。矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一...
RLSMatrix M, N, T; M.tu=4; M.mu=3; M.nu=4; M.rpos[1] =1; M.rpos[2] =3; M.rpos[3] =4; M.data[1].e =3; M.data[1].i =1; M.data[1].j =1; M.data[2].e =5; M.data[2].i =1; M.data[2].j =4; ...
M,N,K 这三个参数很好理解,假设我们要计算 A*B(A,B都为矩阵),则A为MxK的矩阵,B为KxN的矩阵。 alpha, beta, C 这三个参数的解释要涉及到cblas_xgemm函数所要计算的表达式了。 C = \alpha op(A)op(B) + \beta C C是矩阵的常数项,并且最终的计算结果会赋值给C ...