矩阵乘法题目总结

矩阵乘法题目总结
矩阵乘法题目总结

矩阵乘法题目总结

By Matrush

由于k最大有10^9,所以只能用矩阵二分快速幂得到A k,最后求和即可。

PKU3233-Matrix Power Series:求Sn = A + A2 + A3+ … + A n。

首先我们能矩阵二分快速幂计算出A k,那么我们对S再进行二分:

当n % 2 != 0则计算A n+S(n-1),当n % 2 == 0时计算S(n/2)*(A n/2+E),这样就可以在log(n)的时间里算出Sn

代码:

Mat sum(int x)//A^1+A^2+...+A^x

{

if (x == 1)

return A;

if (x & 1)

return (A^x)+sum(x-1);

else

return sum(x/2)*((A^(x/2))+E);

}

HDU2604-Queuing:推出递推式构造矩阵:

HDU1757-A Simple Math Problem:按题意所给的函数递推构造矩阵:

HDU2256-Problem of Precision:按题目所给的式子算出前几项找规律,不知道有没有更好的数学证明:

HDU2294-Pendant:题意求长为n的挂件一定包含k种颜色的方案数,应该算DP+矩阵优化,第一次这么做竟然1Y,很高兴:

HDU2276-Kiki & Little Kiki 2:按shǎ崽大牛的话说是隐藏比较深的题,不过在纸上小推了一下就找到了规律:因为当某个位的左边是1时该位0->1,1->0,左边是0时该位0->0,1->1,不难发现当考虑线性结构的话有f[i] = (f[i] + f[i-1]) % 2,而题目是环形结构,只需对两端的点考虑特殊情况即可:f[i] = (f[i] + f[(n+i-2) % n + 1]) % 2:

FZU1692-Key problem:A(i)=A(i) + L*A(i+n-1)%n + R*A(i+1)%n这种环形权值改变问题都可以和上题一样构造矩阵来解:

☆以上两题的矩阵都有一个特点就是矩阵的每行都是循环同构的,也就是可以通过对矩阵某一行右移一位从而得到该行的下一行,这样在计算矩阵乘法的时候只需要用o(n^2)的时间来计算第一行的相乘后的行向量,再花o(n^2)的时间计算出将接下来各行平移复制出即可:

代码如下:

Mat operator*(Mat a,Mat b)

{

Mat c;

for (int i = 0;i < 1;i++)

for (int j = 0;j < n;j++)

{

c.mat[i][j] = 0;

for (int k = 0;k < n;k++)

if (a.mat[i][k] && b.mat[k][j])

c.mat[i][j] = (c.mat[i][j] + a.mat[i][k] *

b.mat[k][j]) % MOD;

}

for (int i = 1;i < n;i++)

{

c.mat[i][0] = c.mat[i-1][n-1];

for (int j = 1;j < n;j++)

c.mat[i][j] = c.mat[i-1][j-1];

}

return c;

}

☆下面是几个给出F[n]的递推式,求S[n] = F[n] + F[n-1] +……+F[1]的题目,方法有两个:1.增加一维S[n],重新利用S[n-1]和F[n]、F[n-1] ……、F[1]构造S[n]的函数。

2.构造,末矩阵的右上角元素即为S[n]。

3.特殊求和

代码:

Mat sum(int x)//A^1+A^2+...+A^x

{

if (x == 1)

return A;

if (x & 1)

return (A^x)+sum(x-1);

else

return sum(x/2)*((A^(x/2))+E);

}

FZU1683-纪念SlingShot:用方法1:

HDU1588-Gauss Fibonacci:较难,用方法2或方法3,答案为:

HDU3306-Another kind of Fibonacci:求和递推,用方法1巧妙地构造:

HDU2971-Tower:公式和上一题一样,把x = 2*a2和y = -1代入上面的公式即可,注意负数要加MOD变正。

HDU3658-How many words:首先是dp题,dp[i][j]表示前i个字符最末位是字符j的方案数。然后构造矩阵,行列为'a'到'z'+'A'到'Z'共52个字符,构造一个矩阵A为符合相邻字符绝对值差<=32的方案数,矩阵B为符合相邻字符绝对值差<32的方案数,因为最后要乘的向量值为

dp[1][j],都等于等于1,故可不乘向量。则最后答案为A^(m-1)-B^(m-1),构建矩阵如下:

for (int i = 'a';i <= 'z';i++) {

letter[i - 'a'] = i;

letter[i - 'a' + 26] = i - 'a' + 'A';

}

//letter[] = {'a',……,'z','A',……,'Z'};

for (int i = 0;i < n;i++) {

for (int j = 0;j < n;j++) {

if (abs(letter[i] - letter[j]) <= 32) A.mat[i][j] = 1;

if (abs(letter[i] - letter[j]) < 32) B.mat[i][j] = 1;

}

}

History:

2010/02/12最初记录

2011/02/12增加HDU3658

来自: https://www.360docs.net/doc/d313932356.html,/matrush/blog/item/749bf38d058ca7f1503d9263.html

矩阵算法经典题目

经典题目 这里我们不介绍其它有关矩阵的知识,只介绍矩阵乘法和相关性质。 不要以为数学中的矩阵也是黑色屏幕上不断变化的绿色字符。在数学中,一个矩阵说穿了就是一个二维数组。一个n行m列的矩阵可以乘以一个m行p列的矩阵,得到的结果是一个n行p列的矩阵,其中的第i行第j列位置上的数等于前一个矩阵第i行上的m个数与后一个矩阵第j列上的m个数对应相乘后所有m个乘积的和。比如,下面的算式表示一个2行2列的矩阵乘以2行3列的矩阵,其结果是一个2行3列的矩阵。其中,结果的那个4等于2*2+0*1: 右面的算式则是一个1 x 3的矩阵乘以3 x 2的矩阵,得到一个1 x 2的矩阵: 矩阵乘法的两个重要性质:一,矩阵乘法不满足交换律;二,矩阵乘法满足结合律。为什么矩阵乘法不满足交换律呢?因为交换后两个矩阵有可能不能相乘。为什么它又满足结合律呢?假设你有三个矩阵A、B、C,那么(AB)C和 A(BC)的结果的第i行第j列上的数都等于所有A(ik)*B(kl)*C(lj)的和(枚举所有的k和l)。 经典题目1 给定n个点,m个操作,构造O(m+n)的算法输出m个操作后各点的位置。操作有平移、缩放、翻转和旋转这里的操作是对所有点同时进行的。其中翻转是以坐标轴为对称轴进行翻转(两种情况),旋转则以原点为中心。如果对每个点分别进行模拟,那么m个操作总共耗时O(mn)。利用矩阵乘法可以在O(m)的时间里把所有操作合并为一个矩阵,然后每个点与该矩阵相乘即可直接得出最终该点的位置,总共耗时O(m+n)。假设初始时某个点的坐标为x和y,下面5个矩阵可以分别对其进行平移、旋转、翻转和旋转操作。预先把所有m个操作所对应的矩阵全部乘起来,再乘以(x,y,1),即可一步得出最终点的位置。 经典题目2 给定矩阵A,请快速计算出A^n(n个A相乘)的结果,输出的每个数都mod p。 由于矩阵乘法具有结合律,因此A^4 = A * A * A * A = (A*A) * (A*A) = A^2 * A^2。我们可以得到这样的结论:当n 为偶数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2);当n为奇数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2) * A (其中n/2取整)。这就告诉我们,计算A^n也可以使用二分快速求幂的方法。例如,为了算出A^25的值,我们只需要递归地计算出A^12、A^6、A^3的值即可。根据这里的一些结果,我们可以在计算过程中不断取模,避免高精度运算。 经典题目3 POJ3233 (感谢rmq) 题目大意:给定矩阵A,求A + A^2 + A^3 + ... + A^k的结果(两个矩阵相加就是对应位置分别相加)。输出的数据mod m。k<=10^9。 这道题两次二分,相当经典。首先我们知道,A^i可以二分求出。然后我们需要对整个题目的数据规模k进行二分。比如,当k=6时,有: A + A^2 + A^3 + A^4 + A^5 + A^6 =(A + A^2 + A^3) + A^3*(A + A^2 + A^3) 应用这个式子后,规模k减小了一半。我们二分求出A^3后再递归地计算A + A^2 + A^3,即可得到原问题的答案。

四则运算、运算定律概念总结知识讲解

四则运算、运算定律 概念总结

第一单元:四则运算 1、加、减法各部分间的关系: 两个数合并成一个数的运算,已知两个数的和与其中的一个加数,求叫做加法。另一个加数的运算,叫做减法。 和=加数+加数差=被减数-减数 加数=和-另一个加数(验算)减数=被减数-差(验算) 被减数=减数+差(验算) (★常考:验算:注意:①数位对齐,小数点对齐,②补零,③得数写第一个结果,用最简洁的方式。④细心验算) 2、乘、除法法各部分间的关系: 求几个相同加数的和的简便运已知两个因数的积与其中一个因数,求 算,叫做乘法。另一个因数的运算,叫做除法。 积=因数×因数商=被除数÷除数 因数=积÷另一个因数(验算)除数=被除数÷商(验算) 被除数=商×除数(验算) 3、我们学过的(加、减、乘、除)四种运算统称(四则运算) 4、在没有括号的算式里,如果有只有加减法或者只有乘除法,都要按从左往右 的顺序计算。

5、在没有括号的算式里,有乘、除法和加、减法,要先算乘、除法。(乘、除谁在前,先算谁) 6、算式里有括号,要先算小括号里面的,再算中括号里面的。 7、一个数加上0,还得原数; 被减数等于减数,差是0; 一个数和0相乘,仍得0; 0不能作除数,可作被除数。(0除以任何不为零的数都得0) 8、在有括号的四则运算中,一定要先算括号里的算式,然后再按先乘除后加减的顺序依次计算。 (常考:列综合算式:①要用原题中的数据,不是自算的,②题目里从上到下先算谁,再算谁,找出运算顺序,③考虑小括号与中括号) 9、租船:坐满最便宜。 假设全部租大船,求出价格。假设全部租小船,求出价格。 多租价格低的,不留空位最省钱。 (常考:景区选方案,细心计算) 第三单元:运算定律 1、加法交换律:a+b=b+a (两个数相加,交换加数的位置,和不变。) 2、加法结合律:(a+b)+c=a+(b+c)

利息理论实验报告

实验一:单利和复利的比较 实验目的:通过实际数据,比较在相同时间单利计息方式和复利计息方式的异 同。 实验内容:设年利率为12%,分别计算一年内按月单利和复利的累计值并画出 这两种情况的累计函数图形,同时针对图形分析分析。 解:由题知利率% i 12 = 单利计算公式: ()it t =1 a+ 复利计算公式:()()i t =1 t a+ 由excel实现为:

实验结论:对于一年内的按月累积值,用单利和复利分别计算的累计值基本一 致;而按年累计值,随着用单利和复利计算方式的不同,累积值差距越来越大且按相同年份,按复利计算的累积值明显比按单利计算的累积值要高 实验二:单贴现、复贴现、连续复贴现的比较 实验目的:通过实际数据比较在相同时间内因单贴现、复贴现、连续复贴现的 异同点。 实验内容:自行选择贴现率和时间在同一坐标系下画出三个函数的图形并针对 图形进行分析。 解:贴现率%8=d ,贴现期为10年 单贴现函数:() dt t a -=-11 ??? ?? ≤ ≤d t 10 复贴现函数:()() d t a t -= -11 ??? ? ?≤ ≤d t 10 连续贴现函数: () e t a dt --= 1 ?? ? ? ?≤≤d t 10

实验结论:在单贴现、复贴现和连续复贴现三种贴现方式下,初始值都为1, 在随后每年对应的贴现中复贴现和连续复贴现的值明显高于单贴现的值,连续复贴现的数值要大于复贴现的值。 实验三:净现值方法计算 实验内容:一项10年期的投资项目,投资者第一年年初投资10000元,第二 年年初投资5000元,其后每年初投资1000元。该项目预期在最后5年的每年年末有投资收益,其中第5年年末的收益为8000元,其后每年增加1000元。给出具体的先进流动情况表,画出净现值和利率的图形,利用图形找到收益率。 解:用DCF分析方法得出以下现金流动情况表:

总结求矩阵的逆矩阵的方法

总结求矩阵的逆矩阵的方法 课程名称: 专业班级: 成员组成: 联系方式:

摘要:矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快 捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法. 关键词:矩阵逆矩阵方法 Method of finding inverse matrix Abstract: Matrix in linear algebra is the main content,many prictical problems with the matrix theory is simple and fast. The inverse matrix andmatrix theory the important content, the solution of inverse matrix nature has become one of the main research contents of linear algebra. The paper will give some method of finding inverse matrix. Key words: Matrix inversematrix method

正文: 1.引言:矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法. 2.求矩阵的逆矩阵的方法总结: 2.1 矩阵的基本概念 矩阵,是由个数组成的一个行列的矩形表格,通常用大写字母表示,组成矩阵的每一个数,均称为矩阵的元素,通常用小写字母其元素表示,其中下标都是正整数,他们表示该元素在矩 阵中的位置。比如,或表示一个矩阵,下标表示元素位于该矩阵的第行、第列。元素全为零的矩阵称为零矩阵。 特别地,一个矩阵,也称为一个维列向量;而一个矩阵,也称为一个维行向量。 当一个矩阵的行数与烈数相等时,该矩阵称为一个阶方阵。对于方阵,从左上角到右下角的连线,称为主对角线;而从左下角到右上角的连线称为付对 角线。若一个阶方阵的主对角线上的元素都是,而其余元素都是零,则称 为单位矩阵,记为,即:。如一个阶方阵的主对角线上(下)方的元素都是零,则称为下(上)三角矩阵,例如, 是一个阶下三角矩阵,而则是一个阶上三角矩阵。今后我们用表示数域上的矩阵构成

矩阵典型习题解析

2 矩阵 矩阵是学好线性代数这门课程的基础,而对于初学者来讲,对于矩阵的理解是尤为的重要;许多学生在最初的学习过程中感觉矩阵很难,这也是因为对矩阵所表示的内涵模糊的缘故。其实当我们把矩阵与我们的实际生产经济活动相联系的时候,我们才会发现,原来用矩阵来表示这些“繁琐”的事物来是多么的奇妙!于是当我们对矩阵产生无比的兴奋时,那么一切问题都会变得那么的简单! 2.1 知识要点解析 2.1.1 矩阵的概念 1.矩阵的定义 由m×n 个数),,2,1;,,2,1(n j m i a ij 组成的m 行n 列的矩形数表 mn m m n n a a a a a a a a a A 21 22221 11211 称为m×n 矩阵,记为n m ij a A )( 2.特殊矩阵 (1)方阵:行数与列数相等的矩阵; (2)上(下)三角阵:主对角线以下(上)的元素全为零的方阵称为上(下) 三角阵; (3)对角阵:主对角线以外的元素全为零的方阵; (4)数量矩阵:主对角线上元素相同的对角阵; (5)单位矩阵:主对角线上元素全是1的对角阵,记为E ; (6)零矩阵:元素全为零的矩阵。 3.矩阵的相等 设mn ij mn ij b B a A )(; )( 若 ),,2,1;,,2,1(n j m i b a ij ij ,则称A 与B 相等,记为A=B 。 2.1.2 矩阵的运算

1.加法 (1)定义:设mn ij mn ij b B A A )(,)( ,则mn ij ij b a B A C )( (2)运算规律 ① A+B=B+A ; ②(A+B )+C =A +(B+C ) ③ A+O=A ④ A +(-A )=0, –A 是A 的负矩阵 2.数与矩阵的乘法 (1)定义:设,)(mn ij a A k 为常数,则mn ij ka kA )( (2)运算规律 ① K (A+B ) =KA+KB , ② (K+L )A =KA+LA , ③ (KL ) A = K (LA ) 3.矩阵的乘法 (1)定义:设.)(,)(np ij mn ij b B a A 则 ,)(mp ij C C AB 其中 n k kj ik ij b a C 1 (2)运算规律 ①)()(BC A C AB ;②AC AB C B A )( ③CA BA A C B )( (3)方阵的幂 ①定义:A n ij a )( ,则K k A A A ②运算规律:n m n m A A A ;mn n m A A )( (4)矩阵乘法与幂运算与数的运算不同之处。 ①BA AB ②;00,0 B A AB 或不能推出 ③k k k B A AB )( 4.矩阵的转置 (1)定义:设矩阵A =mn ij a )(,将A 的行与列的元素位置交换,称为矩阵A 的转置,记为nm a A ji T )( , (2)运算规律 ①;)(A A T T ②T T T B A B A )(; ③;)(T T KA kA ④T T T A B AB )(。

数学四年级下运算定律知识点总结

运算定律 加法交换律:两个加数交换位置,和不变。 a+b=b+a 40+56=56+40 加法结合律:先把前两个数相加或者先把后两个数相加,和不变。(a+b)+c=a+﹙b+c﹚ ﹙69+172﹚+28=69+﹙172+28﹚ 高斯算法介绍 高斯小时候非常淘气,一次老师去开会他和同学们闹腾。老师回来后大发雷霆,命令他们全班所有人都开始算1+2+3+4+5+6+……+100的得数。全班只有高斯想出来的(1+100)+(2+99)+(3+98)……+(50+51)一共有50个101,所以50×101就是1加到100的得数。后来人们把这种简便算法称作高斯算法。 1+2+3+……+98+99+100 =(1+100)+(2+99)+(3+98)……+(50+51) =101×50 =5050 具体的方法是:首项加末项乘以项数除以2,即 ﹙首项+末项﹚×项数÷2 1+2+3+……+98+99+100=﹙1+100﹚×100÷2=5050 项数的计算方法:末项减去首项除以项差(每两项之间的差)加1,即 ﹙末项-首项﹚÷项差+1 ﹙100-1﹚÷1+1=100 1+3+5+7+……97+99 =﹙1+99﹚×﹙﹙99-1﹚÷2+1﹚÷2 =100×50÷2 =2500

乘法运算定律 乘法交换律:交换两个因数的位置,积不变。 a×b=b×a 4×25=25×4 乘法结合律:先乘前两个数,或者先乘后两个数,积不变 (a×b)×c=a×﹙b×c﹚ (25×5)×2=25×(5×2) 乘法分配律:两个数的和与一个数相乘,可以先把它们与这个数分别相乘,再相加。 (a+b)×c=a×c+b×c (2+4)×25=2×25+4×25 扩展: (a+b+c)×d=a×d+b×d+c×d

新利息理论教案第2章

第 2 章:等额年金 第 2.1 节:年金的含义 本节内容: 一、年金的含义(annuity ) 年金是指一系列的付款(或收款)。 年金最原始的含义是指一年付款一次,每次支付相等的金额的一系列款项。但现在被广泛应用到其他更一般的情形,时期和金额都可以变化。 二、年金的分类 1、确定年金和风险年金。 2、定期年金和永续年金。 3、多期支付一次、每期支付一次、每期支付多次年金和连续年金。 4、期初付年金和期末付年金。 5、即期年金和延期年金。 6、等额年金和变额年金。 本节重点: 年金的定义。 本节难点: 年金的分类。 第 2.2 节:年金的现值 年金现值是一系列款项在期初的价值。 本节内容: 2.2.1 期末付定期年金的现值 假设年金支付期限为n 个时期,每个时期末支付1元,那么这种年金就是期末付定期年金。其现值一般用符号n i a 表示。在不引起混淆的情况下,通常简 记为 n a 。 n a 的计算过程图(略) 一、公式 23...n n v v v v a =++++ (1)11n n v v v v i --= =- 二、理解 1n n v ia += 三、例题 1、现在向银行存入一笔钱,希望在以后的5年中每年末得到4000元,如果年实际利率为8%,现在应该存入多少钱? 解:应用期末付年金现值公式:

4000 58%a =4000×3.9927=15971 说明: 58%a 的具体数值可以通过年金现值表查到 2、一笔年金在20年内每年末支付4,另一笔年金在10年内每年末支付5。如果年实际利率为i ,则这两笔年金的现值相等。若另一笔款项n 年内以利率i 投资可以翻番,求n 。 解: 20 1045a a = 20101145 v v i i --= 100.25v = i=0.148698 2.2.2 期初付定期年金的现值 假设年金支付期限为n 个时期,每个时期初支付1元,那么这种年金就是期初付定期年金。其现值一般用符号n i a 表示。在不引起混淆的情况下,通常简 记为 n a 。 n a 的计算过程图(略) 一、公式 2311...n n v v v v a -=+++++ (1)11n n v v v d --= =- 二、 n a 与 n a 的关系 1、 (1)n n i a a =+(可用公式展开证明) 2、11n n a a -=+ (可用图形讲述) 三、例题 1、某企业租用了一间仓库,一次性支付50000元的租金后可以使用8年,假设年实际利率为6%,试计算如果每年初支付租金,该仓库的年租金应该为多少? 解:设仓库的年租金为A ,可以建立 50000=A 8 a ,A=7596 2.2.3 期末付永续年金的现值

GPU上的矩阵乘法的设计与实现

计 算 机 系 统 应 用 https://www.360docs.net/doc/d313932356.html, 2011 年 第20卷 第 1期 178 经验交流 Experiences Exchange GPU 上的矩阵乘法的设计与实现① 梁娟娟,任开新,郭利财,刘燕君 (中国科学技术大学 计算机科学与技术学院,合肥 230027) 摘 要: 矩阵乘法是科学计算中最基本的操作,高效实现矩阵乘法可以加速许多应用。本文使用NVIDIA 的CUDA 在GPU 上实现了一个高效的矩阵乘法。测试结果表明,在Geforce GTX 260上,本文提出的矩阵乘法的速度是理论峰值的97%,跟CUBLAS 库中的矩阵乘法相当。 关键词: 矩阵乘法;GPU ;CUDA Design and Implementation of Matrix Multiplication on GPU LIANG Juan-Juan, REN Kai-Xin, GUO Li-Cai, LIU Yan-Jun (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) Abstract: Matrix multiplication is a basic operation in scientific computing. Efficient implementation of matrix multiplication can speed up many applications. In this paper, we implement an efficient matrix multiplication on GPU using NVIDIA’s CUDA. The experiment shows that our implementation is as fast as the implementation in CUBLAS, and the speed of our implementation can reach the peak speed’s 97%, on Geforce GTX260. Keywords: matrix multiplication; GPU; CUDA GPU 是一种高性能的众核处理器,可以用来加速许多应用。CUDA 是NVIDIA 公司为NVIDIA 的GPU 开发的一个并行计算架构和一门基于C 的编程语言。在CUDA 中程序可以直接操作数据而无需借助于图形系统的API 。现在已经有许多应用和典型算法使用CUDA 在GPU 上实现出来。 1 引言 矩阵乘法是科学计算中的最基本的操作,在许多领域中有广泛的应用。对于矩阵乘法的研究有几个方向。一个是研究矩阵乘法的计算复杂度,研究矩阵乘法的时间复杂度的下界,这方面的工作有strassen 算法[1]等。另外一个方向是根据不同的处理器体系结构,将经典的矩阵乘法高效的实现出来,这方面的结果体现在许多高效的BLAS 库。许多高效的BLAS 库都根据体系结构的特点高效的实现了矩阵乘法,比如GotoBLAS [2], ATLAS [3]等。Fatahalian [4]等人使 用着色语言设计了在GPU 上的矩阵乘法。CUBLAS 库是使用CUDA 实现的BLAS 库,里面包含了高性能的矩阵乘法。 本文剩下的部分组织如下,第2节介绍了CUDA 的编程模型,简单描述了CUDA 上编程的特点。第3节讨论了数据已经拷贝到显存上的矩阵乘法,首先根据矩阵分块的公式给出了一个朴素的矩阵乘法实现,分析朴素的矩阵乘法的资源利用情况,然后提出了一种新的高效的矩阵乘法。第4节讨论了大规模的矩阵乘法的设计和实现,着重讨论了数据在显存中的调度。第5节是实验结果。第6节是总结和展望。 2 CUDA 编程模型和矩阵乘法回顾 2.1 CUDA 编程模型 NVIDIA 的GPU 是由N 个多核处理器和一块显存构成的。每个多核处理器由M 个处理器核,1个指令部件,一个非常大的寄存器堆,一小块片上的共享内 ① 基金项目:国家自然科学基金(60833004);国家高技术研究发展计划(863)(2008AA010902) 收稿时间:2010-04-26;收到修改稿时间:2010-05-21

分块矩阵乘法的例子

分块矩阵乘法的例子 例 1 用分块法计算,AB 其中 00 51 2414 21,5 31001200 2 0-???? ? ?== ? ? ? ?-? ?? ? A B . 解 B A,如上分块, ???? ??=2221 1211 A A A A A , ??? ? ??=2322 21 131211 B B B B B B B , 其中 111221224 21(0,0),(5), ,,0 12????==== ? ?-?? ?? A A A A ()()()0,20,0,01,1342,51232221131211===??? ? ??-=???? ??=???? ??=B B B B B B ; 令==C AB ??? ? ??232221 131211 C C C C C C ,其中 =+=2112111111B A B A C )0()0)(5(51)00(=+??? ? ??, =+=2212121112B A B A C )00(()()()1002051342=+???? ??, =+=2312131113B A B A C )0()0)(5(01)00(=+???? ??-, =+=2122112121B A B A C ??? ? ??-=???? ??+???? ?????? ??-514)0(21511024, =+=2222122122B A B A C ???? ??-=???? ??+???? ?????? ??-332014)20(2113421024, =+=2322132123B A B A C ??? ? ??-=???? ??+???? ??-???? ??-04)0(21011024.

四年级下册运算律总结

运算律知识点总结 姓名: 知识点一:加法交换律和结合律 1.交换律:两个加数交换位置,和不变。用字母表示为:a+b=b+a。 2.加法结合律:先把前两个数相加,或者先把后两个数相加,和不变。 用字母表示为:(a+b)+c=a+(b+c)。 例1.1:填上适当的数。 81+ =62+81 184+168+32=184+(+32) 练习1.2:选出正确答案,将序号填在相应的括号里。 ①41+37+13=41+(37+13)②x+y=y+x ③35+(b+65)=(35+65)+b ④a+b+c=a+c+b ⑤32+45+55=32+(45+55)⑥m+n+t=n+(m+t) 只应用加法交换律的是()。 只应用加法结合律的是()。 既应用加法交换律,又应用加法结合律的是() 知识点二:应用加法运算律进行简便计算 在连加计算中,当某些加数相加可以凑成整十、整百、整干的数时,运用加法运算律可使计算简便。 口诀:连加计算仔细看,考虑加数是关键。整十、整百与整千,结合起来更简单。交换定律记心间,交换位置和不变。结合定律应用广,加数凑整更简便。 例2.1:69+75+25 78+(47+22)387+98 (多加要减)387+102 (少加要加)387-98 (多减要加)387-102 (少减要减) 练习2.2:99+124+201 380+345+120 9321 +4523+972+679+5477+28 知识点三:减法的运算性质 减法的运算性质1:一个数连续减去两个数等于这个数减去这两个减数的和。 用字母表示:a-b-c=a-(b+c) 减法的运算性质2:一个数减去两个数的和等于这个数连续减去和里每个加数。 用字母表示:a-(b+c)=a-b-c 例3.1:324- -58-42 670-25-75 159-(59+37)268-(35+68) 加减的规律:(1)先加后减等于先减后加。(2)先减后加等于先加后减。 练习2.6:325+41-25 268+45- 68 268- 45+32 325 - 41+75

《利息理论》复习提纲

《利息理论》复习提纲 第一章 利息的基本概念 第一节 利息度量 一. 实际利率 某一度量期的实际利率是指该度量期内得到的利息金额与此度量期开始时投资的本金金额之比,通常用字母i 来表示。 利息金额I n =A(n)-A(n-1) 对于实际利率保持不变的情形,i=I 1/A(0); 对于实际利率变动的情形,则i n =I n /A(n-1); 例题:1.1.1 二.单利和复利 考虑投资一单位本金, (1) 如果其在t 时刻的积累函数为 a(t)=1+i*t ,则称这样产生的利息为单利; 实际利率 ) ()()()(1111-+= ---= n i i n a n a n a i n (2) 如果其在t 时刻的积累函数为a(t)=(1+i)t ,则称这样产生的利息为复利。 实际利率 i i n = 例题:1.1.3 三.. 实际贴现率 一个度量期的实际贴现率为该度量期内取得的利息金额与期末的投资可回收金额之比,通常用字母d 来表示实际贴现率。 等价的利率i 、贴现率d 和贴现因子(折现因子)v 之间关系如下: ,(1),111 1,,,1d i i d i i d d i v d d iv v i d id i = +==-+=-==-=+ 例题:1.1.6 四.名义利率与名义贴现率 用()m i 表示每一度量期支付m 次利息的名义利率,这里的m 可以不是整数也可以小于1。所谓名义利率,是指每1/m 个度量期支付利息一次,而在每1/m 个度量期的实际利率为()/m i m 。 与()m i 等价的实际利率i 之间的关系:()1(1/)m m i i m +=+。 名义贴现率()m d ,()1(1/)m m d d m -=-。

总结求矩阵的逆矩阵的方法

总结求矩阵的逆矩阵的方法-标准化文件发布号:(9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

总结求矩阵的逆矩阵的方法 课程名称: 专业班级: 成员组成: 联系方式:

摘要:矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数 研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法. 关键词:矩阵逆矩阵方法 Method of finding inverse matrix Abstract: Matrix in linear algebra is the main content,many prictical problems with the matrix theory is simple and fast. The inverse matrix andmatrix theory the important content, the solution of inverse matrix nature has become one of the main research contents of linear algebra. The paper will give some method of finding inverse matrix. Key words: Matrix inversematrix method

正文: 1.引言:矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法. 2.求矩阵的逆矩阵的方法总结: 2.1 矩阵的基本概念 矩阵,是由个数组成的一个行列的矩形表格,通常用大写字母表示,组成矩阵的每一个数,均称为矩阵的元素,通常用小写字母其元素表示,其中下标都是正整数,他们表示该元素 在矩阵中的位置。比如,或表示一个 矩阵,下标表示元素位于该矩阵的第行、第列。元素全为零的矩阵称为零矩阵。 特别地,一个矩阵,也称为一个维列向量;而一个矩阵,也称为一个维行向量。 当一个矩阵的行数与烈数相等时,该矩阵称为一个阶方阵。对于方阵,从左上角到右下角的连线,称为主对角线;而从左下角到右上角的连线称 为付对角线。若一个阶方阵的主对角线上的元素都是,而其余元素都是零,则称为单位矩阵,记为,即:。如一个阶

strassen矩阵相乘算法C++代码

Strassen 矩阵相乘算法代码 #include #include #include #include usingnamespace std; template class Strassen_class { public: void ADD(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize); void SUB(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize); void MUL(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize);//朴素算法实现void FillMatrix(T** MatrixA, T** MatrixB, int length);//A,B矩阵赋值 void PrintMatrix(T **MatrixA, int MatrixSize);//打印矩阵 void Strassen(int N, T **MatrixA, T **MatrixB, T **MatrixC);//Strassen算法实现 }; template void Strassen_class::ADD(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize) { for (int i = 0; i void Strassen_class::SUB(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize) { for (int i = 0; i void Strassen_class::MUL(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize) {

第二章 矩阵及其运算测试题

第二章 矩阵及其运算测试题 一、选择题 1.下列关于矩阵乘法交换性的结论中错误的是( )。 (A)若A 是可逆阵,则1A -与1A -可交换; (B)可逆矩阵必与初等矩阵可交换; (C)任一n 阶矩阵与n cE 的乘法可交换,这里c 是常数; (D)初等矩阵与初等矩阵的乘法未必可交换。 2.设n (2n ≥)阶矩阵A 与B 等价,则必有( ) (A) 当A a =(0a ≠)时,B a =; (B)当A a =(0a ≠)时,B a =-; (C) 当0A ≠时,0B =; (D)当0A =时,0B =。 3.设A 、B 为方阵,分块对角阵00A C B ??= ??? ,则* C =( )。 (A) **00 A B ?? ??? (B) **||00 ||A A B B ?? ??? (C) **||00||B A A B ?? ??? (D) **||||0 0||||A B A A B B ?? ??? 4.设A 、B 是n (2n ≥)阶方阵,则必有( )。 (A)A B A B +=+ (B)kA k A = (C) A A B B =-g (D) AB A B = 5.设4阶方阵 44(),()||,ij A a f x xE A ?==-其中E 是4阶单位矩阵,则()f x 中3 x 的系数为( )。 (A)11223344()a a a a -+++ (B)112233112244223344113344a a a a a a a a a a a a +++ (C) 11223344a a a a (D)11223344a a a a +++ 6.设A 、B 、A B +、11A B --+均为n 阶可逆矩阵,则1()A B -+为( )。 (A) 11A B --+ (B) A B + (C) 111()A B ---+ (D)11111 ()B A B A -----+

最新小学数学运算定律的总结

运算定律的总结 1、加法交换律:a+b=b+a ①34+37+66 ②28+253+122 ③421+196+79 2、乘法交换律:a×b=b×a ①25×37×4 ② 125×15×8 ③25×17×8 3、加法结合律经常与加法交换律同时使用 (a+b)+c=a+(b+c) ①34+37+66 ②64+(237+226)③32+67+18+33 ④456+231+124+19 4、乘法结合律经常与乘法交换律同时使用 (a×b)×c=a×(b×c) ①8×(14×125)② 4×8×125×25 ③2×125×25×5×4×8 5、连减运算性质:a-b-c=a-(b+c) ①178-62-38 ②900-176-124 ③345-268-32 注:连减定律经常倒过来用:a-(b+c)= a-b-c ①456-(56+118)②465-(165+289)③892-(78+492) 6、连除运算性质:a÷b÷c=a÷(b×c) ①2600÷25÷4 ②3000÷125÷8 ③3600÷15÷6 注:连除定律经常倒过来用:a÷(b×c)=a÷ b÷c ①2600÷(26×4)②420÷(5×7) ③72÷(4×9) ④4900÷(7×5)⑤720÷(24×6) 7、乘法分配律:a×(b+c)= a×b+a×c或是(a+b)×c= a×c+b×c ①(30+4)×25 ②25×(40+8)③37×(100+1) 注:A、乘法分配律经常倒过来用:a×b+a×c= a×(b+c) ①17×15+83×15 ②132×98+132×2 ③98×6+102×16 ④78×16+22×16 ⑤43×52+43×48 B、乘法分配律经常需要×1补齐 ①251×99+251 ②25×199+25 ③78×16+22×16 ④99×13+13 ⑤58×99+58 C、乘法分配律对减法同样适用 ①(20-4)×25 ②25×(40-4)③88×125-8×1

金融数学(利息理论)复习题练习题

1. 某人借款1000元,年复利率为9%,他准备利用该资金购买一张3年期,面值为1000元的国库券,每年末按息票率为8%支付利息,第三年末除支付80元利息外同时偿付1000元的债券面值,如果该债券发行价为900元,请问他做这项投资是否合适 2. 已知:1) 16 565111-++=+))(()()()(i i m i m 求?=m 2) 1 65 65111--- =- ))(()()()(d d m d m 求?=m 由于i n n i m m i n m +=+=+111)()() ()( 由于d n n d m m d n m -=-=- 111)()() ()( 3. 假设银行的年贷款利率12%,某人从银行借得期限为1年,金额为100元的贷款。银行对借款人的还款方式有两种方案:一、要求借款人在年末还本付息;二、要求借款人每季度末支付一次利息年末还本。试分析两种还款方式有何区别哪一种方案对借款人有利 4. 设1>m ,按从小到大的顺序排列δ,,,,)() (m m d d i i 解:由 d i d i ?=- ? d i > )()(m m d d >+1 ? )(m d d < )()(n m d i > ? )()(m m i d < )()(m m i i <+1 ? i i m <)( δδ+>=+11e i , δ==∞ →∞ →)()(lim lim m m m m d i ? i i d d m m <<<<)()(δ 5. 两项基金X,Y 以相同的金额开始,且有:(1)基金X 以利息强度5%计息;(2) 基金Y 以每半年计息一次的名义利率j 计算;(3)第8年末,基金X 中的金额是基金Y 中的金额的倍。求j.

矩阵求逆方法大全-1

求逆矩阵的若干方法和举例 苏红杏 广西民院计信学院00数本(二)班 [摘 要] 本文详细给出了求逆矩阵的若干方法并给出相应的例子,以供学习有关矩阵方面 的读者参考。 [关键词] 逆矩阵 初等矩阵 伴随矩阵 对角矩阵 矩阵分块 多项式等 引 言 在我们学习《高等代数》时,求一个矩阵的逆矩阵是一个令人十分头痛的问题。但是,在研究矩阵及在以后学习有关数学知识时,求逆矩阵又是一个必不可缺少的知识点。为此,我介绍下面几种求逆矩阵的方法,供大家参考。 定义: n 阶矩阵A 为可逆,如果存在n 阶矩阵B ,使得E BA AB ==,这里E 是n 阶单位矩阵,此时,B 就称为A 的逆矩阵,记为1-A ,即:1-=A B 方法 一. 初等变换法(加边法) 我们知道,n 阶矩阵A 为可逆的充分必要条件是它能表示成一系列初等矩阵的乘积A=m Q Q Q 21, 从而推出可逆矩阵可以经过一系列初等行变换化成单位矩阵。即,必有一系列初等矩阵 m Q Q Q 21使 E A Q Q Q m m =-11 (1) 则1-A =E A Q Q Q m m =-11 (2) 把A ,E 这两个n 阶矩阵凑在一起,做成一个n*2n 阶矩阵(A ,E ),按矩阵的分块乘法,(1)(2)可以合并写成 11Q Q Q m m -(A ,E )=(11Q Q Q m m -,A ,E Q Q Q m m 11 -)=(E ,1-A ) (3) 这样就可以求出矩阵A 的逆矩阵1-A 。 例 1 . 设A= ???? ? ??-012411210 求1-A 。 解:由(3)式初等行变换逐步得到: ????? ??-100012010411001210→ ????? ??-100012001210010411 →???? ? ??----123200124010112001→

矩阵乘法题目

十个利用矩阵乘法解决的经典题目 By Matrix67 好像目前还没有这方面题目的总结。这几天连续看到四个问这类题目的人,今天在这里简单写一下。这里我们不介绍其它有关矩阵的知识,只介绍矩阵乘法和相关性质。 不要以为数学中的矩阵也是黑色屏幕上不断变化的绿色字符。在数学中,一个矩阵说穿了就是一个二维数组。一个n行m列的矩阵可以乘以一个m行p列的矩阵,得到的结果是一个n行p列的矩阵,其中的第i行第j列位置上的数等于前一个矩阵第i行上的m个数与后一个矩阵第j列上的m个数对应相乘后所有m个乘积的和。比如,下面的算式表示一个2行2列的矩阵乘以2行3列的矩阵,其结果是一个2行3列的矩阵。其中,结果的那个4等于2*2+0*1:下面的算式则是一个1 x 3的矩阵乘以3 x 2的矩阵,得到一个1 x 2的矩阵:矩阵乘法的两个重要性质:一,矩阵乘法不满足交换律;二,矩阵乘法满足结合律。为什么矩阵乘法不满足交换律呢?废话,交换过来后两个矩阵有可能根本不能相乘。为什么它又满足结合律呢?仔细想想你会发现这也是废话。假设你有三个矩阵A、B、C,那么(AB)C和A(BC)的结果的第i行第j列上的数都等于所有A(ik)*B(kl)*C(lj)的和(枚举所有的k和l)。 经典题目1 给定n个点,m个操作,构造O(m+n)的算法输出m个操作后各点的位置。操作有平移、缩放、翻转和旋转 这里的操作是对所有点同时进行的。其中翻转是以坐标轴为对称轴进行翻转(两种情况),旋转则以原点为中心。如果对每个点分别进行模拟,那么m个操作总共耗时O(mn)。利用矩阵乘法可以在O(m)的时间里把所有操作合并为一个矩阵,然后每个点与该矩阵相乘即可直接得出最终该点的位置,总共耗时 O(m+n)。假设初始时某个点的坐标为x和y,下面5个矩阵可以分别对其进行平移、旋转、翻转和旋转操作。预先把所有m个操作所对应的矩阵全部乘起来,再乘以(x,y,1),即可一步得出最终点的位置。 经典题目2 给定矩阵A,请快速计算出A^n(n个A相乘)的结果,输出的每个数都mod p。 由于矩阵乘法具有结合律,因此A^4 = A * A * A * A = (A*A) * (A*A) = A^2 * A^2。我们可以得到这样的结论:当n为偶数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2);当n为奇数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2) * A (其中n/2取整)。这就告诉我们,计算A^n也可以使用二分快速求幂的方法。例如,为了算出A^25的值,我们只需要递归地计算出A^12、A^6、A^3的值即可。根据这里的一些结果,我们可以在计算过程中不断取模,避免高精度运算。 经典题目3 POJ3233 (感谢rmq) 题目大意:给定矩阵A,求A + A^2 + A^3 + ... + A^k的结果(两个矩阵相加就是对应位置分别相加)。输出的数据mod m。k<=10^9。 这道题两次二分,相当经典。首先我们知道,A^i可以二分求出。然后我们需要对整个题目的数据规模k进行二分。比如,当k=6时,有: A + A^2 + A^3 + A^4 + A^5 + A^6 =(A + A^2 + A^3) + A^3*(A + A^2 + A^3) 应用这个式子后,规模k减小了一半。我们二分求出A^3后再递归地计算A + A^2 + A^3,即可得到原问题的答案。

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