以前没接触过MPI编程,对并行计算也没什么了解.朋友的期末课程作业让我帮忙写一写,哎,实现结果很一般啊.最终也没完整完成任务,惭愧惭愧. 问题大概是利用MPI完成矩阵和向量相乘.输入:Am×n,Bn×1  ,输出:Cm×1 附:程序中定义m=400,n=100,矩阵和向量的取值为随意整型数,为了便于显示并行效果,循环完成该计算任务100000次. 实现过程 1.实验环境:WINDOWS8.1 64位+ MPICH + VS2013   / kubuntu 14.04 + mpich 2.解题思路

如何创建一个物体.着色.加入纹理,给它们一些细节的表现,但因为它们都还是静态的物体,仍是不够有趣.我们可以尝试着在每一帧改变物体的顶点并且重配置缓冲区从而使它们移动,但这太繁琐了,而且会消耗很多的处理时间.我们现在有一个更好的解决方案,使用(多个)矩阵(Matrix)对象可以更好的变换(Transform)一个物体. 向量 向量最基本的定义就是一个方向.或者更正式的说,向量有一个方向(Direction)和大小(Magnitude,也叫做强度或长度).你可以把向量想像成一个藏宝图上的指示:"向左

今年10-11月份参加了EDA2020(第二届)集成电路EDA设计精英挑战赛,通过了初赛,并参加了总决赛,最后拿了一个三等奖,虽然成绩不是很好,但是想把自己做的分享一下,我所做的题目是概伦电子出的F题-快速电路仿真器(FastSPICE)中的高性能矩阵向量运算实现,下面我将给出自己的实现方案,仅供参考. 1.题目描述与分析 1.1.赛题叙述 首先先把题目写出来: 在晶体管级电路瞬态仿真过程中,仿真器需要根据电路连接关系并结合 KCL.KVL 定理建立微分方程,然后求解离散化的方程,中间每个步长输

import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. #矩阵与矩阵相乘a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c = a.copy()print(a * c)print(np.dot(a, c))#a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘,为3x3的矩阵#np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘,为3x3的矩阵 #矩阵与向量:

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

在使用Breeze 库时,需要导入相关包: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Breeze创建函数 //全0矩阵 DenseMatrix.zeros[Double](,) res0: breeze.linalg.DenseMatrix[Double] = 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 //全0向量 DenseVector.zeros[Double]() res1: breeze.linalg.DenseVector[

Spark MLlib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现. 使用需导入: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ 1 2 Breeze创建函数 val m1 = DenseMatrix.zeros[Double](2,3) 1 DenseMatrix[Double] = 0.0 0

Description 存在如下递推式: F(n+1)=A1*F(n)+A2*F(n-1)+-+An*F(1) F(n+2)=A1*F(n+1)+A2*F(n)+-+An*F(2) - 求第K项的值对1000000007取模的结果 Input 单组测试数据 第一行输入两个整数 n , k (1<=n<=100,n < k<=10000000000) 第二行输入 n 个整数 F(1) F(2) - F(n) 第三行输入 n 个整数A1 A2 - An Output 输出一个整数 Sa

Problem Description Lele now is thinking about a simple function f(x). If x < f(x) = x. If x >= f(x) = a0 * f(x-) + a1 * f(x-) + a2 * f(x-) + …… + a9 * f(x-); And ai(<=i<=) can only be or . Now, I will give a0 ~ a9 and two positive integers k

Problem Description An Arc of Dream is a curve defined by following function: where a0 = A0 ai = ai-*AX+AY b0 = B0 bi = bi-*BX+BY What ,,,?   Input There are multiple test cases. Process to the End of File. Each test nonnegative integers as follows:

Problem Description Queues and Priority Queues are data structures which are known to most computer scientists. The Queue occurs often in our daily life. There are many people lined up at the lunch time. Now we define that ‘f’ , then they are ff, mm,

Problem Description A为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%. Input 数据的第一行是一个T,表示有T组数据. 每组数据的第一行有n( <= n <= )和k( <= k < ^)两个数据.接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[,],表示方阵A的内容. Output 对应每组数据,输出Tr(A^k)%.   Sample Input   Sample Output   Author xhd   Sourc

Problem Description Define f(n) , we have =+++ =++ =++ =++ =+ =+ =+ = totally ways. Actually, we will have f(n)=(n-) after observations. Given a pair of integers n and k, your task (n-) ways. In the example above, number occurs times, only occurs onc

转自:http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 机器学习可以看做是数理统计的一个应用,在数理统计中一个常见的任务就是拟合,也就是给定一些样本点,用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系. 深度学习同样也是为了这个目的,只不过此时,样本点不再限定为(x, y)点对,而可以是由向量.矩阵等等组成的广义点对(X,Y).而此时,(X,Y)之间的关系也变得十分复杂,不太可能用一个简单函数表示.然而,人们发现可以用多层神经网络来表示这

摘要 本节将对反向传播进行直观的理解.反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法.理解反向传播过程及其精妙之处,对于理解.实现.设计和调试神经网络非常关键.反向求导的核心问题是:给定函数 $f(x)$  ,其中 $x$ 是输入数据的向量,需要计算函数 $f$ 关于 $x$ 的梯度,也就是 $\nabla f(x)$ . 之所以关注上述问题,是因为在神经网络中 $f$ 对应的是损失函数 $L$,输入里面包含训练数据和神经网络的权重.举个例子,损失函数可以是 Hinge Loss ,其输入则包

整理下Eigen库的教程,参考:http://eigen.tuxfamily.org/dox/index.html 矩阵和向量的运算 提供一些概述和细节:关于矩阵.向量以及标量的运算. 介绍 Eigen提供了matrix/vector的运算操作,既包括重载了c++的算术运算符+/-/*,也引入了一些特殊的运算比如点乘dot.叉乘cross等. 对于Matrix类(matrix和vectors)这些操作只支持线性代数运算,比如:matrix1*matrix2表示矩阵的乘机,vetor+scalar

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下: 内容列表: 简介 简单表达式和理解梯度 复合表达式,链式法则,反向传播 直观理解反向传播 模块:Sigmoid例子 反向传播实践:分段计算 回传流中的模式 用户向量化操作的梯度 小结 简介 目标:本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解.反向传播是利用链式法则递归计

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Backprop Note 译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下: 内容列表: 简介 简单表达式和理解梯度 复

Matrix Vector Multiplication 左边的矩阵向量相乘法比右边的更简洁而且计算高效 Matrix Matrix Multiplication 可以同时计算12个结果(4个房子面积与3个不同的预测函数),更简洁与高效(利用计算机的并行计算等)

课程内容 OpenBLAS项目介绍 矩阵乘法优化算法 一步步调优实现 以下为公开课完整视频,共64分钟: 以下为公开课内容的文字及 PPT 整理. 雷锋网的朋友们大家好,我是张先轶,今天主要介绍一下我们的开源矩阵计算库OpenBLAS以及矩阵乘法的优化. 首先,什么是BLAS? BLAS是 Basic Linear Algebra Subprograms (基本线性代数子程序)的首字母缩写,主要用来做基础的矩阵计算,或者是向量计算.它分为三级: BLAS 1级,主要做向量与向量间的dot或乘加运