乘法专题

Strassen矩阵乘法简要解析（第4章：分治策略）

Strassen矩阵乘法简要解析 Strassen矩阵乘法具体描述如下：两个n×n 阶的矩阵A与B的乘积是另一个n×n 阶矩阵C，C可表示为假如每一个C(i, j) 都用此公式计算，则计算C所需要的操作次数为n3 m+n2 (n- 1) a，其中m表示一次乘法，a 表示一次加法或减法。为了使讨论简便，假设n 是2的幂（也就是说， n是1，2，4，8，1 6，...）。首先，假设

【位操作笔记】计算奇偶性使用乘法

计算奇偶性(Compute parity) 使用乘法计算奇偶性(Compute parity)指的是，计算一个数所包含1的个数是奇数还是偶数，例如一个8位数0x5b = 0b‭0101 1011‬，其中1的个数为5，是奇数；一个8位数0xa3 = 0b‭‭1010 0011‬，其中1的个数为4，是偶数。该算法可以用于奇偶校验位的计算与验证。算法说明使用乘法运算，仅在8次运算中计算32位

【位操作笔记】计算奇偶性使用64位乘法和模除的方法

计算奇偶性(Compute parity) 使用64位乘法和模除的方法计算奇偶性(Compute parity)指的是，计算一个数所包含1的个数是奇数还是偶数，例如一个8位数0x5b = 0b‭0101 1011‬，其中1的个数为5，是奇数；一个8位数0xa3 = 0b‭‭1010 0011‬，其中1的个数为4，是偶数。该算法可以用于奇偶校验位的计算与验证。算法说明使用64位乘法和模除

大整数的乘法运算

通常，在分析一个算法的计算复杂性时，都将加法和乘法运算当作是基本运算来处理，即将执行一次加法或乘法运算所需的计算时间当作一个仅取决于计算机硬件处理速度的常数。这个假定仅在计算机硬件能对参加运算的整数直接表示和处理时才是合理的。然而，在某些情况下，我们要处理很大的整数，它无法在计算机硬件能直接表示的范围内进行处理。若用浮点数来表示它，则只能近似地表示它的大小，计算结果中的有效数字也受到限制

用原生js实现一个页面乘法口诀表

今天我自己用js实现了一个页面乘法口诀表（如图），在控制台中输入哦！来共享给大家，做的不是很好，如果大家有新的想法可以跟我交流哦。代码如下： <!doctype html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>Document</title></head><body><script>for(var r=

高中数学：数列-累加法与累乘法

一、累加法主要用来解决类似等差数列递推公式的相关变形题目 1、推导等差数列的通项公式 2、题型1 对递推式变形，通项的系数为1，常数项d变成含n的一次函数解：题型2 对递推式变形，通项的系数为1，常数项d变成含n的指数函数解：题型3 对题型2的变形解：二、累乘法主要用来解决类似等比数列递推公式的相关变形题目 1、推导等比数列通项公式

基于 Vitis HLS 的单个乘法 DSP 映射研究

文章目录 1 自媒体账号2 引言3 整数乘法4 定点乘法5 浮点乘法6 总结 1 自媒体账号目前运营的自媒体账号如下：哔哩哔哩【雪天鱼】: 雪天鱼个人主页-bilibili.com 如果觉得有所收获的话，可以点击我的主页 -> 充电 -> 自定义充电支持一下，十分感谢！微信公众号【雪天鱼】 CSDN 【雪天鱼】: 雪天鱼-CSDN博客 QQ 学习交流群

线性代数|机器学习-P14随机矩阵乘法

文章目录 1. 概述2. 样本均值与方差计算3. 随机抽样AB4. 拉格朗日乘子法 1. 概述单个样本均值和方差重复n次同一实验的总样本和总方差拉格朗日乘子法求最大概率AB矩阵通过概率采样得到CR矩阵 A S S T B = C R , A B ≈ C R ASS^TB=CR,AB\approx CR ASSTB=CR,AB≈CR 2. 样本均值与方差计算假设我们有一个实

CUDA矩阵乘法

CUDA矩阵乘法背景大多数情况下，我们是不需要自己去实现矩阵乘法的，因为Nvidia提供了cuda版的cublas库，我们利用库函数就可以搞定。但是，总会有些情况下，我们需要实现自己的矩阵乘法。这里我们要实现的是自己的cublasSgemm函数。 cublasSgemm介绍 cublasSgemm函数的功能可以用如下的公式表示： α∗op(A)op(B)+β∗C,α和β是标量，

从最小二乘法的角度来理解卡尔曼滤波（1）

从最小二乘法的角度来理解卡尔曼滤波（1） flyfish 假设你有一堆数据点，比如在一个二维平面上有很多点。你想找到一条直线，能够尽可能接近这些点。这条直线可以用一个方程来表示：y = mx + b，其中 m 是斜率，b 是截距。但是这些数据点通常不会完美地在这条直线上，而是散布在它的周围。每个点与这条直线之间的距离称为误差（残差）。为了找到最佳的直线，我们希望所有这些误差的平方和最小。为

【数学】什么是最小二乘法？如何求解最小二乘法？

背景最小二乘法（Least Squares Method）是一种用于找到数据点最佳拟合曲线的数学优化技术。它通过最小化数据点和拟合曲线之间的误差平方和来实现。广泛应用于统计学、数据分析和机器学习中。公式最小二乘法的基本公式如下：线性回归模型： y ^ = β 0 + β 1 x \hat{y} = \beta_0 + \beta_1 x y^=β0+β1x误差平方和（SSE

POJ3101 Astronomy【素因子分解】【大数乘法】

题目链接： http://poj.org/problem?id=3101 题目大意：有 N 个行星绕着中心天体飞行，给你每个行星飞行的周期，问：最少运行多少时间能让所有的行星在同一条直线上。结果用分数表示。输出该分数的分子和分母。解题思路：选择第一个行星为参考系，其周期为 T0，则其他行星的周期为 Ti，则其他行星的相对角速度为 Vi = (T0-Ti) *

另类乘法 nyist121

时间限制： 3000 ms | 内存限制： 65535 KB 难度： 1 描述 Bessie is tired of multiplying pairs of numbers the usual way, so she invented her own style of multiplication. In her style, A*B is equal to the

浮点数的复数乘法

floating point IP核I只有multiple ,没有 complex multiple 然后 complex multiple 的IP核下面只有定点的，不支持浮点，所以需要写一个浮点数的复数乘法模块。

numpy的矩阵乘法与点乘的代码表示（易混淆）

numpy的矩阵乘法与点乘的代码表示（易混淆）矩阵的乘法（此处用*表示）矩阵点乘（此处使用.*表示，.*实际并不存在）总结题外话：本文针对python中的numpy库进行矩阵的乘法与点乘计算矩阵的乘法（此处用*表示） 1、 mat1和mat2为np.array类型，mat1 * mat2使用np.dot(mat1, mat2)或者mat1.dot(mat2) 代码表示

[CUDA 学习笔记] 稀疏矩阵向量乘法(SpMV) CUDA 实现与优化

稀疏矩阵向量乘法(SpMV) CUDA 实现与优化本文主要围绕基于 CUDA 的 SpMV 实现进行介绍, 包括几种典型稀疏矩阵存储格式下 SpMV 的朴素实现, 以及 CSR 格式下的几种优化实现. 稀疏矩阵存储格式稀疏矩阵即含有大量零元的矩阵. 对于稀疏矩阵, 像稠密矩阵一样使用二维数组来存储数据会浪费大量内存空间, 一般采用特殊的数据结构来存储非零元, 以减少内存使用并尽可能有较高

同余式，乘法逆元，费马小定理

同余式同余式是数论的基本概念之一，设m是给定的一个正整数，a、b是整数，若满足m| (a-b)，则称a与b对模m 同余，记为a≡b (mod m)，或记为a≡b (m)。这个式子称为模m的同余式，若m∤ (a-b)，则称a、b对模m不同余同余概念又常表达为： 1.a=b+km (k∈Z)； 2.a和b被m除时有相同的余数乘法逆元乘法逆元的定义：在数学领域，对于群G

最小二乘法原理及其代码实现

一、最小二乘法原理假设目前我们有一些数据，x是输入，y是与之对应的输出。现在想利用这些已有的数据，从中发现出规律，来预测没有出现过的输入会产生什么样的输出。假设系统为单输入单输出系统，我们想在这个系统里找到数据背后的规律。规律需要通过模型来进行表征。为了表征规律可以使用不同的手段，不同的手段所建立的模型各有差异，有的模型精确度高但是使用麻烦，有的模型精确度欠缺但是使用简便。下面要介绍典

用最小二乘法拟合任意次函数曲线（C#）

///<summary> ///用最小二乘法拟合二元多次曲线 ///</summary> ///<param name="arrX">已知点的x坐标集合</param> ///<param name="arrY">已知点的y坐标集合</param> ///<param name="length">已知点的个数</param> ///<param name="di

复数乘法IP核的使用

一、IP核解析在这张图片中，我们看到的是一个“Complex Multiplier (6.0)” IP 核的配置界面。以下是各个配置参数的详细说明： 1.1 Multiplier Construction Use LUTs: 选择这个选项时，乘法器将使用查找表（LUTs）来实现。这种方法通常适用于较小的操作数位宽，因为它在资源和速度之间提供了一种折衷方案。 Use Mults

卷积操作转换为矩阵乘法

卷积操作转换为矩阵乘法 flyfish 示例代码 import torchimport torch.nn as nnimport numpy as np# 定义输入图像input_image = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 1],[0, 1, 2, 3, 4],[2, 3, 0, 1, 2],[1, 2, 3, 4, 0],[0, 1, 2, 3, 4]],

分治乘法详细讲解

我绝对不会告诉你我是因为太蒻了，不会 FFT 才搞这个的。我用一下别人的图没什么问题吧看得懂吧？比如 X = 123456 , Y = 987654 X=123456,Y=987654 X=123456,Y=987654，则 n = 3 , A = 123 , B = 456 , C = 987 , D = 654 n=3,A=123,B=456,C=987,D=654 n=3,A=1

LLM中完全消除矩阵乘法，效果惊人！10亿参数在FPGA上运行功耗接近大脑！！

一直以来，矩阵乘法（MatMul）在神经网络操作中占据主导地位，主要因为GPU针对MatMul进行了优化。老黄一举揭秘三代GPU！打破摩尔定律，打造AI帝国，量产Blackwell解决ChatGPT全球耗电难题这种优化使得AlexNet在ILSVRC2012挑战赛中脱颖而出，成为深度学习崛起的历史性标志。GPT-4o深夜发布！Plus免费可用！https://www.zhihu.com

最小二乘法-拟合平面方程

背景通常有这样的需求给你一些点，拟合出最佳直线或者拟合出最佳平面。本文介绍的是最小二乘法最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。关

POJ 2389大数乘法

两个超过64位的数相乘……数组模拟咯…… #include<iostream>#include<cstring>using namespace std;int main(){int la,lb,i,j,c[150];char a[45],b[45];while(cin>>a>>b){ la=strlen(a);lb=strlen(b);memset(c,0,sizeof(c));for(

python的最小二乘法(OLS)函数

1、作用 pandas提供了一些很方便的功能，比如最小二乘法(OLS)，可以用来计算回归方程式的各个参数。 2、Python导出的OLS模型的结果下面是如何解读Python导出的OLS模型的结果。 1. 回归系数：代表每个自变量对因变量的影响程度，即回归方程中的常数项和各个自变量的系数。通常情况下，我们所关心的是诸如截距、自变量中哪些显著等问题。 2. R方和调整R方：