题目两个n*n的矩阵相乘,将所有n^2个乘法计算划分给不同进程,再将对应某行某列的n个乘法结果累加得到结果矩阵对应元素,这是一种划分的数据并行。 A. 输入数据 B. 中间结果 C. 输出数据 D. 临时数据 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
有两个N*N的矩阵A和B,想要在微机(PC)上按矩阵乘法基本算法编程实现计算A*B。假设N较大,本机内存也足够大,可以存下A、B和结果矩阵。那么,为了加快计算速度,A和B
矩阵的乘法是相对复杂的，所谓复杂，意思就是说两个矩阵有mk+kn个元素，计算结果有mn个元素，但计算量要2mnk 有些方法可以使计算复杂度下降，比如Strassen算法 但从你的叙述来看你还在初学阶段，这些信息对你没有什么用处，你还是打消找捷径的念头比较好 ...
定义两3*3数组，分别输出矩阵之和跟相乘的结果，代码如下：public class Problem { public static void main(String[] args){ int arrayA[][]={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}};int arrayB[][]={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}};int arrayC[][] = new int[3][3];int arrayD...
老师、两个3*3同型..老师、两个3*3同型矩阵相乘还是得用前行乘后列的方式计算吗?不可以对应元素相乘得结果吗?是不是只有同型矩阵加减和数乘才是对应元素一对一计算、两个矩阵乘法必须都要用前行乘后列是吗
有两个N*N的矩阵A 和B,想要在微机(PC 机)上按矩阵乘法基本算法编程实现计算 A*B。假设 N 较大,本机内存也足够大,可以存下 A、B 和结果矩阵。那么,为了加快计算速度, A 和 B 在内存中的存储方式应选择( )。,本题来源于软件评测师题库含参考答案
有两个N*N的矩阵A和B,想要在微机 (PC 机)上按矩阵乘法基本算法编程实现计算 A*B。假设N较大,本机内存也足够大,可以存下A、B和结果矩阵。那么,为了加快计算速度
图书馆静坐4分钟的结果,致远星一万光年预定。要计算C=AB首先拿到两个矩阵A和B然后把A顺时针转90°把A和B对接起来,形成一个直二面角(楞是A的第一行和B的第一列)然后剩下的那个面就是C了,要得到每个元素的值,只需要把相应位置的竖立的每一层两个值相乘,最后把所有层相加就可以了。比如第一个格子2*4+6*0...
举个例子,一个简单的矩阵乘法操作MatMul在ONNX中有明确的标准实现。当一个模型从PyTorch导出到ONNX,再从ONNX加载到TensorFlow时,ONNX中MatMul的定义保证了其逻辑与数学计算的一致性,从而使得模型的输出结果在两个框架间差异最小化。这对于模型的跨框架应用,尤其是在多个运行环境中部署时,起到了关键作用。当然,...
有两个N*N的矩阵A和B,想要在微机 (PC 机)上按矩阵乘法基本算法编程实现计算 A*B。假设 N 较大,本机内存也足够大,可以存下 A、B 和结果矩阵。那么,为了加快计算速度, A 和 B 在内存中的存储方式应选择( )。,A按行存储, B按行存储,A按行存储, B按列存储,A按列存