矩陣：數域 $F$ 上 $m*n$ 個數構成的數表。 雖然它只是一個數表，但這組數可以賦予多個不同的含義，如向量，方程系數，線性變換等，理解的角度不同，矩陣的運算便代表不同的含義。 單純來看矩陣，其實就是一種書寫手法，正是賦予了相應地運算，才能夠使其具有一定地表現力。 1. 下面介紹下 ...

將整個矩陣分解為這樣的小塊，每次完成一對小塊的計算，以提高Cache的命中率。提示： 圖中n=N/m計算次序為A11*B11, A11*B12,…, A11*B1n,，由於反復使用A11，因此可以提高Cache的命中率。 ...

1.准對角陣 准對角陣的形式如下： 由於我們知道A所對應的行列式的值等於每一個分塊A行列式的值的乘積，同時假設我們的A矩陣是可逆矩陣的話，則A矩陣所對應的行列式的值一定不等於零，又有公式： 所以我們可以導出，A矩陣當中的每一個小分塊矩陣都是可逆的，因為它們每一個矩陣所對應的行列式的值都不 ...

矩陣分塊的意思是將一個大矩陣分隔為幾個小的矩陣，將每個小的矩陣作為新的矩陣元素。分塊可以降低大矩陣運算帶來的復雜性。分塊后的小矩陣，叫做矩陣的子塊，以字塊為元素的形式上的矩陣叫做分塊矩陣。 如將矩陣A進行分塊，A11、A12、A21、A22位子矩陣。分塊矩陣的運算與普通矩陣的運算規則 ...

2.2 矩陣的轉置、求逆及分塊2.2.1 轉置矩陣 如果將矩陣 的行和列在不改變各元素的排列次序的條件下進行對調，即行變為列，列變為行，作成一個新的矩陣，我們稱這個新的矩陣為原矩陣A的轉置矩陣，並用來表示，即： 在方陣中，各元素的數值和正負號，如果都沿其主 ...

題目描述 深度學習算法很大程度上基於矩陣運算。例如神經網絡中的全連接本質上是一個矩陣乘法，而卷積運算也通常是用矩陣乘法來實現的。有一些科研工作者為了讓神經網絡的計算更快捷，提出了二值化網絡的方法，就是將網絡權重壓縮成只用兩種值表示的形式，這樣就可以用一些 trick 加速計算了。例如兩個 ...

當矩陣尺寸過大時，數據的大小將超過緩存的大小，這是容易出現滿不命中現象。 將矩陣進行分塊可以解決這個問題，以下是完整的矩陣乘法代碼： vord brck(array A, array B, array C, int n, int bsize) { int r, c, k, kk ...

本文主要描述實現LU分解算法過程中遇到的問題及解決方案，並給出了全部源代碼。 1. 什么是LU分解？ 矩陣的LU分解源於線性方程組的高斯消元過程。對於一個含有N個變量的N個線性方程組，總可以用高斯消去法，把左邊的系數矩陣分解為一個單位下三角矩陣和一個上三角矩陣相乘 ...