矩阵-向量乘法实现 \[x_i=\sum_{j=1}^nm_{ij}v_{j} \] Map函数 Map函数应用于M的一个元素，但是如果执行Map任务的计算节点还没有将v读到内存，那么首先以一个整体的方式读入v，然后v就可以被该Map任务中执行的Map函数所用。每个Map任务将整个 ...

方法一 第一阶段的Map,对每一数据项 $(i,j,v)$,若来自矩阵 A ,则输出 $(j,(A,i,v))$,若来自矩阵 B ,则输出$(i,(B,j,v))$,这 样 矩 阵 A 的 第j 列 和 矩 阵 B 的 第 i 行 会被同一个 reduce 节点处理;在 Reduce 端,将来 ...

矩阵只有当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,它们才可以相乘, 乘积矩阵的行数等于左边矩阵的行数,乘积矩阵的列数等于右边矩阵的列数 即A矩阵m*n，B矩阵n*p，C矩阵m*p； ...

整体的思路就是分，加&乘，拼 #include <iostream> #include <cstddef> #include <cstdlib> # ...

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下： def matrixMul(A, B): res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))] for i ...

矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log（ n )，还可以求路径方案等，所以更是是一种应用性极强的算法。矩阵，是线性代数中的基本概念之一。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的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。矩阵乘法看起 ...

算法原理 map阶段 在map阶段，需要做的是进行数据准备。把来自矩阵A的元素aij，标识成p条<key, value>的形式，key="i,k",（其中k=1,2,...,p），value="a:j,aij"；把来自矩阵B的元素bij，标识成m条<key, value> ...

一． 矩阵乘法串行实现 例子选择两个1024*1024的矩阵相乘，根据矩阵乘法运算得到运算结果。其中，两个矩阵中的数为double类型，初值由随机数函数产生。代码如下： 二 矩阵乘法并行实现 使用#pragma omp parallel for为for循环添加并行 ...