转载请注明出处. /* Function:C++实现并行矩阵乘法; Time: 19/03/25; Writer:ZhiHong Cc; */ 运行方法:切到工程文件x64\Debug文件下,打开命令行,输入以下指令: mpiexec -n N Project.exe NUM // N代表开启进程数量,NUM代表矩阵规模大小(size) 具体代码: 1.头文件: #include<stdio.h> #include <iostream> #include<math.h>

输入作乘法的次数K 然后输入矩阵和向量的维度n 然后输入一个n维向量 然后输入K个n阶方阵 程序会给出该向量连续与此K个方阵做乘法后的结果 主要用了MPI_Gather, MPI_Allgather, MPI_Bcast, MPI_Scatter 等 注意printf在终端中打印的时机会很玄学 往往会在程序完全执行完毕之后才会打印 注意 本程序将矩阵的所有行划分成一些段,分别分配给各个进程 仍然没有处理进程数无法整除维度n的情况 typedef long long __int64; #inclu

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及随机数发生器的相关内容.这个月接着深入发掘Math.NET的各种功能,并对源代码进行分析,使得大家可以尽可能的使用Math.NET在.NET平台下轻易的开发数学计算相

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/*======================================================================== 计算矩阵边缘元素之和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100)

编程题#1:计算矩阵边缘元素之和 来源: POJ (Coursera声明:在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩.) 注意: 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100),两者之间以空格分隔. 接下

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(17)C#计算矩阵条件数                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(16)C#计算矩阵秩                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(15)C#计算矩阵行列式                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组

在统计分析中,有时候需要计算矩阵每列非0元素的个数,可以用以下方法: 先用find找到每列不为0的元素index,然后用count计数. 假设有矩阵A[M,N], 结果存在countZeros countZeros=zeros(1,N); for i=1:M countZeros(i)=length(find(A(:,i)>0); end

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

SPOJ -Find The Determinant III 参考:https://blog.csdn.net/zhoufenqin/article/details/7779707 参考中还有几个关于行列式的性质. 题意: 计算矩阵的行列式答案 思路: 计算行列式的基本方法就是把矩阵化成上三角或下三角,然后观察对角线的元素,如果其中有一个元素为0则答案为0,否则行列式的值就是对角线上各个元素的乘积. #include <algorithm> #include <iterator>

1235: 计算矩阵的鞍点 题目   输出二维数组中行上为最大,列上为最小的元素(称为鞍点)及其位置(行列下标).如果不存在任何鞍点,请输出"404 not found"(不带引号).更多内容点击标题. 分析   没什么好分析的,只要看懂下面这几组数据就明白了. 输入 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 3 1 3 输出 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 3 1 2 3 2 2 代码 /** * time 1248ms * @author PengHao * @ver

计算N×M(建议维度大于100*100)的0,1矩阵均匀分布程度,值由0到1表示不均匀到均匀 import numpy as np def make_rand_matrix(side=20): # 制作随机矩阵,用于测试 a = np.random.random((side,side)) for i in range(0,side): for j in range(0,side): if a[i,j]>0.3: a[i,j] = 1 else: a[i,j] = 0 return a def g

MPI计算\(\pi\) 利用公式 \[\int_0^1 \frac{4}{1+x^2}dx = \pi \] #include<stdio.h> #include<mpi.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int n = 100; double sum,width,local,mypi,pi; MPI_Init(&

#include <stdio.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define M 3 //方阵的行数 列数 #define ε0 0.00000001//ε0为要求的精度 #define N 100000//最大迭代次数 //函数预声明 ], int m, int n);//矩阵的打印 void printVector(double a[], int m);//向量的打印 double dotVector(double

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5578027.html 参考文档:mkl的说明文档 lapack_int LAPACKE_sgesv(int matrix_layout, lapack_int n, lapack_int nrhs, float * a, lapack_int lda, lapack_int * ipiv, float * b, lapack_int ldb); 该函数计算AX=B的解.简单来说,当B为单位矩阵时,X

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度. 1 >>> a=mat([[1,2,3],[5,6,9]]); 2 >>> a 3 matrix([[1, 2, 3], 4 [5, 6, 9]]) 5 >>> shape(a)[0] 6 2 7 >>> shape(a)[1] 8 3 如上面的a矩阵,2行3列;计算行使用shape(a)[0];计算列使用shape(a)[1];