相乘专题

Pytorch：Tensor基本运算【add/sub/mul/div：加减乘除】【mm/matmul：矩阵相乘】【Pow/Sqrt/rsqrt：次方】【近似：floor...】【裁剪：clamp】

一、基本运算：加减乘除 1、乘法 1.1 a * b：element-wise 对应元素相乘 a * b：要求两个矩阵维度完全一致，即两个矩阵对应元素相乘，输出的维度也和原矩阵维度相同 1.2 torch.mul(a, b)：element-wise 对应元素相乘 torch.mul(a, b)：是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1,

Hdu 1 402 FFT 大整数相乘 Hoj10005

传送门：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 A * B Problem Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 14721 Accepted Sub

hdu 2807 The Shortest Path（矩阵相乘+floyd）

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2807 大致题意：给出n个m*m的矩阵，若存在三个互异的矩阵满足a*b = c，那么a,c之间存在权值为1的单向边。有询问u,v，输出uv之间的最短距离。 #include <stdio.h>#include <iostream>#include <algorithm>#include <se

【Numpy】矩阵相乘@的用法和pytorch的@用法

首先注明：这里numpy的用法和pytorch的tensor用法是一样的，所以只以numpy进行举例。 numpy矩阵相乘matmul可以用@来代替在正常的python编程里面@是作为修饰符使用的，但是在numpy的矩阵乘法中可以使用@来替代matmul matmul ‘@’ operator as method with out parameter. numpy的文档

ACM从零开始---电子科大POJ 任意阶矩阵相乘

任意阶矩阵的乘法 Time Limit: 3000/1000MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/65535KB (Java/Others) C-source: <span style=

[leetcode] 43. Multiply Strings(大数相乘)

Multiply Strings 描述 Given two non-negative integers num1 and num2 represented as strings, return the product of num1 and num2. Note: 1. The length of both num1 and num2 is < 110. 2. Both num1 an

矩阵相乘（分治法）

一个简单的分治算法求矩阵相乘 C=A * B ，假设三个矩阵均为n×n，n为2的幂。可以对其分解为4个n/2×n/2的子矩阵分别递归求解：递归分治算法：算法中一个重要的细节就是在分块的时候，采用的是下标的方式。 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define ROW 16 //指定行数#define COL 16

[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。

前言最近学习以下IIR滤波器和FIR滤波器前置 1. 时域和频域时域和频域代表着频率和时间与振幅的一一对应关系 2. 卷积运算关于卷积的定义，详情请看这篇文章能让你明白卷积卷积运算是一种数学运算，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统和概率论等领域。卷积运算可以看作是两个函数之间的一种积分操作，用于描述一个函数在另一个函数上的“滑动”效果。连续卷积：对于连续

多维矩阵相乘

实践发现：除了最后两维，其它维的宽度都要相同，实际上也只是最后两个维度相乘。

CUDA 矩阵相乘

优化点： 1.block分成多个，可以不受图片大小的限制（一个block内的线程数量有限） 2.每个block内使用shared momery 可以优化数据访问速度 const int TILE_WIDTH = 32;__global__ void mulKernel(int *c, uchar *a, uchar *b, int Width){__shared__ uchar M

sdut2763 好玩的五次方（大数相乘）

好玩的五次方 Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问？点这里^_^ 题目描述给你一些数，让你找出一个最小未在这些数中出现的正整数。并且求出这个数的五次方。输入第一行输入一个n，代表有n个数。（n<1000000）第二行输入n个数，每个数小于10000000000。输出输出结果

矩阵卷积、矩阵相乘的转化

两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式——Matlab应用(这里考虑二维矩阵，在图像中对应)两个图像模糊（边缘）操作，假设矩阵A、B，A代表源图像，B代表卷积模板，那么B的取值决定最后运算的结果。 Matlab中的应用函数——conv2（二维卷积，一维对应conv）函数给出的公式定义为：同一维数据卷积一样，它的实质在于将卷积模板图像翻转

lua中大数相乘的问题

math.maxinteger * 2 --> -2 原因：math.maxinteger的二进制： 0111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 往左移位，最右加一个0，是 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111110 对应的

PyTorch学习（12）：PyTorch的张量相乘（torch.matmul）

PyTorch学习（1）：torch.meshgrid的使用-CSDN博客 PyTorch学习（2）：torch.device-CSDN博客 PyTorch学习（9）：torch.topk-CSDN博客 PyTorch学习（10）：torch.where-CSDN博客 PyTorch学习（11）：PyTorch的形状变换(view, reshape)与维度变换(transpose, per

矩阵相乘torch.einsum()

einsum 是 Einstein summation 的缩写，来源于爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）。这是物理学家阿尔伯特·爱因斯坦引入的一种简便记号，用于描述张量运算，特别是涉及多维数组的运算。示例1：矩阵乘法矩阵乘法 C=AB A = torch.randn(2, 3)B = torch.randn(3, 4)C = torch.e

一元多项式的相加、相乘

#define null 0 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "math.h" typedef struct { float coef;//系数 int expn;//指数 }term;//代表一元多项式的一项 typedef struct Lnode { term data;//链表的一个结点存放一项 Lnode * ne

Python中的元素相乘与矩阵相乘（附Demo）

目录前言1. 元素相乘2. 矩阵相乘3. 差异前言深度学习的矩阵相乘引发的Bug，由此深刻学习这方面的相关知识在Python中，特别是使用NumPy库时，元素相乘和矩阵相乘是处理数组和矩阵时的常见操作 1. 元素相乘元素相乘是指对两个相同形状的数组中的对应元素逐个相乘 multiply()函数可以实现这一操作，运算符*也可以用于元素相乘 import nump

11.大数相乘 (20分)

题目内容：一个整型变量只能用来存贮较小的n!的值，当 n 较大时，可将阶乘值中的每一个数字放在一个一维数组的一个元素中。使用这方法，打印n!的值；输入描述整数n 输出描述 n!的值输入样例 18 输出样例 6402373705728000 #include <iostream>using namespac

浅谈一下大数相乘有关思路(图解)与用java代码具体解决方案

浅谈一下大数相乘有关思路(图解)与用java代码具体解决方案这两天，Java老师让我们用Java语言写一个关于大数(即超出java关键字，如long等表示的范围之外的整数)加减乘运算的小程序,不用Java自带API。至于加减运算在这就不说了，一般的Java实验指导书上都有相关代码，关键是考虑进位，退位。下面着重谈一谈大数相乘的有关思路。考虑到文字不太让人有阅读下去的欲望，下

傅里叶大数相乘算法HDU A * B Problem Plus

HDU A * B Problem Plus 这道题需要利用傅里叶变换的卷积性质：对于两个离散的序列求卷积的过程事实上就是一个求不进位乘法的过程，傅里叶变换的卷积性质告诉我们，两个离散序列的卷积运算经一个离散傅里叶变换（DFT）后，就变成了这两个序列对应每个位上面的乘法。快速傅里叶变换（FFT）就是DFT的一个O（nlogn）的快速算法，因此两个长乘法可以经FFT简化至O(nlogn)的时间级了

Python笔记：纯python操作矩阵：进行矩阵的相乘运算

def matrixMultiply(A, B):# 获取A的行数和列数A_row, A_col = shape(A)# 获取B的行数和列数B_row, B_col = shape(B)# 不能运算情况的判断if(A_col != B_row):raise ValueError# 最终的矩阵result = []# zip 解包后是转置后的元组，强转成list, 存入result中BT = [li

2020.6.14_OpenCV_p46_Mat的乘法_双通道矩阵相乘

//2020.6.14_OpenCV_p46_Mat的乘法_双通道矩阵相乘 //两个Mat只能同时是float,或double类型 //2020.6.14_OpenCV_p46_Mat的乘法_双通道矩阵相乘//两个Mat只能同时是float,或double类型#include <opencv2/core.hpp>using namespace cv;#include <iostream

矩阵链相乘（c++实现）

《算法导论》书中算法的实现， #include<iostream>#include<vector>#include<limits>using std::vector;using std::cout;using std::cin;void Print_Optimal_Parens(vector<vector<int> > s,int i,int j){if(i==j)cout<<

LeetCode43. 字符串相乘(大数相乘)

题目给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2，返回 num1 和 num2 的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。示例 1: 输入: num1 = “2”, num2 = “3” 输出: “6” 示例 2: 输入: num1 = “123”, num2 = “456” 输出: “56088” 说明： num1 和 num2 的长度小于110。 num1 和 nu

大整数相乘-简洁写法

43. 字符串相乘 - 力扣（LeetCode）基本思想是把乘法拆分开，每一位和字符串相乘，再加起来。 class Solution {public:string multiply(string num1, string num2) {int len1=num1.size(),len2=num2.size();vector<int>arr(len1+len2,0); //初始化最大可