稀疏矩阵乘法运算
scipy稀疏矩阵按行乘

scipy稀疏矩阵按行乘
稀疏矩阵按行乘是指使用Scipy库中的稀疏矩阵功能进行矩阵乘法运算时按行
进行操作。
在实际应用中,稀疏矩阵往往是非常大的矩阵,因此对于大规模稀疏矩阵的操作效率是非常重要的。
Scipy库提供了一系列的函数和方法来处理稀疏矩阵,其中包括按行乘法操作。
在Scipy库中,稀疏矩阵主要有三种类型:COO格式、CSR格式和CSC格式。
这些格式都有各自的优势和适用场景。
在进行稀疏矩阵按行乘的操作时,通常会选择CSR格式的稀疏矩阵,因为CSR格式在按行进行乘法操作时效率更高。
稀疏矩阵按行乘的操作可以通过矩阵乘法运算来实现。
对于两个稀疏矩阵A和B,可以使用稀疏矩阵乘法的方式来实现按行乘的操作。
具体步骤如下:
1. 将稀疏矩阵A和B转换为CSR格式。
2. 遍历稀疏矩阵A的每一行,将该行乘以稀疏矩阵B的对应列,得到乘积矩
阵的对应行。
3. 将乘积矩阵的对应行存储起来,最终得到稀疏矩阵按行乘的结果。
在实际应用中,稀疏矩阵按行乘的操作可以用于矩阵乘法运算、矩阵向量乘法
等问题的求解。
通过Scipy库提供的稀疏矩阵功能,可以高效地处理大规模稀疏矩
阵的按行乘操作,提高计算效率和节约存储空间。
总的来说,稀疏矩阵按行乘是一种重要的矩阵操作,通过Scipy库提供的稀疏
矩阵功能,可以方便高效地实现这种操作,应用于各种科学计算和工程问题的求解中。
Scipy的稀疏矩阵功能在处理稀疏矩阵的矩阵乘法等操作中具有很大的优势,
是矩阵运算的重要工具之一。
稀疏矩阵乘法 并行

稀疏矩阵乘法并行全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:稀疏矩阵乘法是一种重要的数值计算问题,它在很多领域都有着广泛的应用,比如图像处理、机器学习等。
由于稀疏矩阵的特性是大部分元素都是0,只有少量非零元素,所以传统的矩阵乘法算法在处理稀疏矩阵时会浪费大量的计算资源。
为了解决这个问题,人们提出了一种并行计算的方法,即利用多个处理器同时计算矩阵乘法,从而提高计算效率。
在并行计算中,稀疏矩阵乘法也有着自己的特点和挑战。
稀疏矩阵的非零元素分布在整个矩阵中,处理起来比较困难。
矩阵乘法的计算量随着非零元素的增加而增加,所以需要合理地分配计算资源和任务。
稀疏矩阵乘法的并行计算需要考虑通信开销和负载均衡,以充分利用多个处理器的计算能力。
为了解决上述问题,人们提出了一些并行的稀疏矩阵乘法算法。
其中比较有代表性的是基于CSR(Compressed Sparse Row)格式的算法。
CSR格式是一种压缩存储稀疏矩阵的方法,它将矩阵分成三部分:非零元素数组、列索引数组和行偏移数组。
基于CSR格式的算法在并行计算中能够有效地减少通信开销,提高计算效率。
还有一些其他的并行稀疏矩阵乘法算法,比如基于COO (Coordinate)格式、基于Ecoo(Ellpack-Chebyshev)格式等。
这些算法都有着自己的特点和适用场景,可以根据具体的问题选择合适的算法。
在并行计算中,负载均衡是一个非常重要的问题。
负载不均衡会导致一些处理器的计算资源被浪费,影响整体的计算效率。
为了解决负载均衡问题,人们提出了一些方法,比如动态任务分配、静态任务划分、自适应任务调度等。
这些方法能够根据任务的计算量和数据分布特点,合理地分配任务,从而提高计算效率。
除了负载均衡,通信开销也是一个需要考虑的重要问题。
在并行计算中,处理器之间需要进行通信,传递计算结果和数据,这会导致一定的开销。
为了减小通信开销,人们提出了一些方法,比如数据压缩、异步通信、消息合并等。
基于mpi实现稀疏矩阵的乘法

基于MPI实现稀疏矩阵的乘法1. 引言稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵,与之相对应的是稠密矩阵,其中大部分元素非零。
由于稀疏矩阵中有大量的零元素,传统的矩阵乘法算法在计算稀疏矩阵乘法时效率较低。
为了提高计算效率,我们可以利用并行计算的思想,使用MPI (Message Passing Interface)来实现稀疏矩阵的乘法。
MPI是一种用于编写并行程序的标准通信库,它定义了一组函数和语义,用于在多个进程之间进行通信和同步操作。
通过将任务划分为多个进程,每个进程负责处理一部分数据,并通过消息传递进行通信和协调,可以实现并行计算。
本文将介绍如何使用MPI实现稀疏矩阵的乘法算法。
首先我们会介绍稀疏矩阵的表示方法和存储格式,然后详细说明基于MPI的稀疏矩阵乘法算法的实现过程。
2. 稀疏矩阵的表示和存储格式稀疏矩阵有多种表示方法,常用的有三元组表示法、行压缩存储(CSR)和列压缩存储(CSC)。
三元组表示法将稀疏矩阵中非零元素的行、列和值分别存储在三个数组中。
这种表示方法简单直观,但对于大型稀疏矩阵来说,空间效率较低。
行压缩存储(CSR)是一种常用的稀疏矩阵存储格式。
在CSR格式中,我们将稀疏矩阵拆分为三个数组:值数组(values)、列指针数组(col_indices)和行偏移量数组(row_offsets)。
其中,值数组存储非零元素的值,列指针数组存储非零元素所在的列索引,行偏移量数组记录每一行第一个非零元素在值数组和列指针数组中的索引。
通过这种方式,我们可以快速访问稀疏矩阵中的非零元素。
列压缩存储(CSC)与CSR类似,只是将列指针数组变为行指针数组,将行偏移量数组变为列偏移量数组。
CSC格式适合于按列访问稀疏矩阵。
在本文中,我们将使用CSR格式来表示稀疏矩阵,并基于该格式实现稀疏矩阵的乘法算法。
3. 基于MPI的稀疏矩阵乘法算法基于MPI的稀疏矩阵乘法算法可以分为以下几个步骤:1.初始化MPI环境:在开始进行并行计算之前,需要初始化MPI环境,获取进程数量和进程编号等信息。
verilog实现稀疏矩阵乘法

verilog实现稀疏矩阵乘法
Verilog是一种硬件描述语言,用于描述数字电路。
稀疏矩阵
乘法是一种矩阵运算,其中一个或两个矩阵是稀疏矩阵,即大部分
元素为零。
在Verilog中实现稀疏矩阵乘法需要考虑以下几个方面:
1. 数据结构,首先,需要选择合适的数据结构来表示稀疏矩阵。
一种常见的方法是使用COO(坐标列表)、CSR(压缩稀疏行)或CSC(压缩稀疏列)等格式来存储稀疏矩阵的非零元素。
2. 矩阵乘法算法,实现稀疏矩阵乘法需要选择适合硬件实现的
算法。
常见的算法包括CSR格式的稀疏矩阵与稠密矩阵相乘、CSR
格式的稀疏矩阵与CSR格式的稀疏矩阵相乘等。
在Verilog中,需
要将所选的算法转化为硬件逻辑电路。
3. 控制逻辑,在Verilog中,需要实现控制逻辑来协调稀疏矩
阵乘法的各个步骤,包括读取稀疏矩阵的非零元素、执行乘法运算、累加结果等。
4. 存储器访问,稀疏矩阵乘法涉及大量的存储器访问操作,需
要合理设计存储器访问模块,以提高性能并减少资源占用。
总的来说,实现稀疏矩阵乘法的Verilog代码需要充分考虑稀疏矩阵的特点,并结合硬件逻辑的特点进行合理的设计和实现。
这需要深入理解稀疏矩阵乘法算法和Verilog语言的特性,以及对硬件电路设计有一定的了解。
希望这些信息对你有所帮助。
稀疏矩阵乘法

稀疏矩阵乘法给定两个 A 和 B,返回AB的结果。
您可以假设A的列数等于B的⾏数。
本参考程序来⾃九章算法,由 @Roger 提供。
题⽬解法:时间复杂度分析:假设矩阵A,B均为 n x n 的矩阵,矩阵A的稀疏系数为a,矩阵B的稀疏系数为b,a,b∈[0, 1],矩阵越稀疏,系数越⼩。
⽅法⼀:暴⼒,不考虑稀疏性Time (n^2 * (1 + n)) = O(n^2 + n^3)Space O(1)⽅法⼆:改进,仅考虑A的稀疏性Time O(n^2 * (1 + a * n) = O(n^2 + a * n^3)Space O(1)⽅法三(最优):进⼀步改进,考虑A与B的稀疏性Time O(n^2 * (1 + a * b * n)) = O(n^2 + a * b * n^3)Space O(b * n^2)⽅法四:另外⼀种思路,将矩阵A, B⾮0元素的坐标抽出,对⾮0元素进⾏运算和结果累加Time O(2 * n^2 + a * b * n^4) = O(n^2 + a * b * n^4)Space O(a * n^2 + b * n^2)解读:矩阵乘法的两种形式,假设 A(n, t) * B(t, m) = C(n, m)// 形式⼀:外层两个循环遍历C (常规解法)for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {for (int k = 0; k < t; k++) {C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];}}}// 或者写成下⾯这样⼦for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {int sum = 0;for (int k = 0; k < t; k++) {sum += A[i][k] * B[k][j];}C[i][j] = sum;}}// 形式⼆:外层两个循环遍历Afor (int i = 0; i < n; i++) {for (int k = 0; k < t; k++) {for (int j = 0; j < m; j++) {C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];}}}两种⽅法的区别代码上的区别(表象):调换了第⼆三层循环的顺序核⼼区别(内在):形式⼀以C为核⼼进⾏遍历,每个C[i][j]只会被计算⼀次,就是最终答案。
拓展阅读3——稀疏矩阵的相乘

稀疏矩阵的相乘*两个矩阵相乘的经典算法是大家所熟悉的,设Q=M×N其中,M 是m 1×n 1矩阵,N 是m 2×n 2矩阵。
当n 1=m 2时有:for (i=1;i<=m1;++i )for(j=1;j<=n2;++j){Q[i][j]=0;for(k=1;k<=n1;++k)Q[i][j]+=M[i][k]×N[k][j];}此算法的时间复杂度是O(m 1×n 1×n 2)。
当矩阵变成稀疏矩阵,并且用三元组表作存储结构时,上面这个算法就不能用了,下面我们讨论稀疏矩阵三元组表的相乘算法。
已知稀疏矩阵A(m 1× n 1)和B(m 2× n 2),求乘积C(m 1× n 2)。
稀疏矩阵A 、B 、C 及它们对应的三元组表A.data 、B.data 、C.data 如图1所示。
A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡000203008005 B=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-01500720 C=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-40150108 115148233312ij v 114523712221-v j i 42315221021811-v j i 图1 稀疏矩阵相乘图例由矩阵乘法规则知:C (i ,j )=A(i,1)×B(1,j)+A(i,2)×B(2,j)+…+A(i,n)×B(n,j)=)11(),(),(2,11n j m i j k B k i A n k ≤≤≤≤⨯∑=矩阵用二维数组表示时,在经典算法中,不论A(i,k)与B(k,j)的值是否为零,都要进行一次乘法运算,而在三元组表示的稀疏矩阵相乘时,只需从A.data 和B.data 中找到A.data 中列值与B.data 中行值相等的各对元素相乘并将结果累加即可。
为此需要在B.data 中找到矩阵B 第k 行中所有非零元素,跟矩阵转置改进算法相同的原理,我们引入num 和rpot 两个向量。
稀疏矩阵乘法的时间复杂度

稀疏矩阵乘法的时间复杂度稀疏矩阵乘法的时间复杂度,这话一说出来,可能有些朋友会皱眉头,觉得这又是个高深的数学问题。
但实际上,咱们今天就来聊聊这个看似复杂的事情,轻松点、幽默点,让大家都能明白。
咱们得搞清楚什么是稀疏矩阵。
简单来说,就是矩阵里有很多的零。
想象一下,你在看一张桌子,上面摆着很多碗,只有几个碗里有东西,其他的都是空的。
这样的矩阵就叫稀疏矩阵。
其实在很多实际应用中,稀疏矩阵的出现是非常常见的,特别是在图像处理、机器学习和数据科学中,真是频繁得让人惊叹。
咱们就要说说稀疏矩阵乘法。
说白了,就是把两个稀疏矩阵相乘。
这个过程其实可以看作是把两个“空碗”组合成一个新碗,看看能不能得到一些“有料”的东西。
由于很多位置上都是零,所以在计算的时候,咱们可以聪明点,干脆不去计算那些零的位置,省得浪费时间和精力,简直就是把“事半功倍”发挥到了极致。
这一招可不是什么秘笈,很多程序员和数学家都用得特别溜。
不过,时间复杂度是个什么鬼呢?简单来说,它就是描述算法运行时间的一个指标。
想象一下,咱们去市场买菜,时间复杂度就像是你去菜市场的路程,如果你走的路特别绕,那肯定花的时间就长;如果你选了一条最近的路,当然就能更快到达。
对于稀疏矩阵乘法来说,时间复杂度跟矩阵的稀疏程度和大小有很大关系。
一般来说,如果你有一个稀疏矩阵A和B,那么它们相乘的复杂度大致是O(NzA + NzB),Nz代表非零元素的数量。
别被这些符号吓到,通俗点说,就是看你非零元素有多少,越多计算的时间就越长。
再说个形象的例子。
想象你在一个派对上,跟一群朋友聊得火热,结果你发现只有几个人是你特别想交流的。
如果你一个一个去找他们,肯定费时费力。
但是如果你能知道他们在哪,直接冲过去,效率简直翻倍。
稀疏矩阵乘法就像这样,只找非零的元素,省去那些冗余的时间,简直太聪明了。
再来聊聊实际应用。
稀疏矩阵在机器学习中可是大显身手。
比如在推荐系统里,用户和物品的评分矩阵常常都是稀疏的,绝大多数用户根本没给某些物品打过分。
基于mapreduce的稀疏矩阵乘法算法

基于mapreduce的稀疏矩阵乘法算法组长:吴建堃组员:白野朵宝宝目录一、课题研究目的二、稀疏矩阵介绍(一)稀疏矩阵乘法介绍(三元组) (2)(二) Mapreduce介绍 (4)(三)实验环境配置 (7)(四)创建代码(来自网络的代码) (10)(五)组员总结 (16)一、课题研究目的。
矩阵乘法运算是一种基本运算。
而扩大矩阵乘法的运算规模并降低其运算时间,将有利于满足机器学习算法处理大规模数据的要求。
将MapReduce并行框架用于分块矩阵乘法,实现一种用于大规模矩阵乘法运算的方法。
理论分析和实验结果表明该方法在处理大规模矩阵乘法上具有极大的潜能,并且随着计算节点的增加从而获得较好的加速比。
二、稀疏矩阵介绍。
人们无法给出稀疏矩阵的确切定义,一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念,即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数,并且非零元素没有分布规律。
对于那些零元素数目远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵(六)稀疏矩阵乘法介绍(三元组)当矩阵M、N是稀疏矩阵时,我们可以采用三元组表的表示形式来实现矩阵的乘。
采用三元组表的方法来实现时,因为三元组只对矩阵的非零元素做存储所以可以采用固定三元组表a中的元素(i,k,Mik)(1≤i≤m1,1≤k≤n1),在三元组表b中找所有行号为k的的对应元素(k,j, Nkj)(1≤k≤m2,1≤j≤n2)进行相乘、累加,从而得到Q[i][j],即以三元组表a中的元素为基准,依次求出其与三元组表b的有效乘积。
算法中附设两个向量num[]、first[],其中num[row]表示三元组表b中第row 行非零元素个数(1≤row≤m2), first[row]表示三元组表b中第row行第一个非零元素所在的位置。
显然,first[row+1]-1指向三元组表b中第row行最后一个非零元素的位置。
first[1]=1;first[row]=first[row-1]+num[row-1], 2≤row≤m2+1。
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稀疏矩阵的乘法运算
程序代码:
#include<iostream.h>
#include<fstream.h>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#define Ture 1
#define Overflow -1
typedef struct OLnode
{
int i,j;
int e;
struct OLnode *right,*down;
}OLnode,*Olink;
typedef struct
{
Olink *rhead,*chead;
int mu,nu,tu;
}Crosslist;
//在十字链表M.rhead[row]中插入一个t结点
void insert_row(Crosslist &M,OLnode *t,int row)
{
OLnode *p;
int col=t->j;
if(M.rhead[row]==NULL||M.rhead[row]->j>col)
{
t->right=M.rhead[row];
M.rhead[row]=t;
}
else
{
for(p=M.rhead[row];p->right&&p->right->j<col;p=p->right);//寻找在行表中的插入位置
t->right=p->right;
p->right=t;
}
}
//在十字链表M.chead[col]中插入一个结点t
void insert_col(Crosslist &M,OLnode *t,int col)
{
OLnode *p;
int row=t->i;
if(M.chead[col]==NULL||M.chead[col]->i>row)
{
t->down=M.chead[col];
M.chead[col]=t;
}
else
{
for(p=M.chead[col];p->down&&p->down->i<row;p=p->down);//寻找在列表中的插入位置
t->down=p->down;
p->down=t;
}
}
//创建十字链表并存入数据
void input(Crosslist &M)
{
int m,n,t;
cout<<"请输入矩阵的行和列的个数及非零元个数";
cin>>m>>n>>t;
if(t>m*n) exit(Overflow);
M.mu=m;
M.nu=n;
M.tu=t;
int row,col,e;
OLnode *q;
M.rhead=(Olink *)malloc((m+1)*sizeof(Olink));
M.chead=(Olink *)malloc((n+1)*sizeof(Olink));
if(!M.rhead) exit(Overflow);
if(!M.chead) exit(Overflow);
for(int i=0;i<=m+1;i++)
M.rhead[i]=NULL;
for(int j=0;j<=n;j++)
M.chead[j]=NULL;
cout<<"请输入矩阵"<<endl;
int k=1;
for(cin>>row>>col>>e;row!=0&&k<=t;cin>>row>>col>>e,k++) {
q=(OLnode *) malloc(sizeof(OLnode));
if(!t) exit(Overflow);
q->e=e; //生成结点
q->i=row;
q->j=col;
insert_row(M,q,row); //完成行插入
insert_col(M,q,col); //完成列插入
}
}
//矩阵M与矩阵N的乘法运算
void chengfa(Crosslist M,Crosslist N,Crosslist &Q)
{
if(M.nu!=N.mu) exit(Overflow);
Q.mu=M.mu;
Q.nu=N.nu;
Q.tu=0;
OLnode *p,*q,*t;
Olink temp;
int e,col;
Q.rhead=(Olink *)malloc((Q.mu+1)*sizeof(Olink));
Q.chead=(Olink *)malloc((Q.nu+1)*sizeof(Olink));
if(!Q.rhead) exit(Overflow);
if(!Q.chead) exit(Overflow);
temp=(Olink)malloc((Q.nu+1)*sizeof(OLnode));
for(int i=0;i<=Q.mu+1;i++)
Q.rhead[i]=NULL;
for(int j=0;j<=Q.nu;j++)
Q.chead[j]=NULL;
for(int row=1;row<=Q.mu;row++)
{
for(int k=1;k<=Q.nu;k++)
temp[k].e=0;
for(p=M.rhead[row];p!=NULL;p=p->right)
{
int row2=p->j;
for(q=N.rhead[row2];q;q=q->right)//将每一行的各列乘积存入temp中 {
col=q->j;
temp[col].e+=p->e*q->e;
temp[col].i=row;
temp[col].j=col;
}
}
for(col=1;col<=Q.nu;col++)//将temp中的数据赋值给t,将t插入Q中 {
if(temp[col].e!=0)
{
t=(Olink)malloc(sizeof(OLnode));
t->e=temp[col].e;
t->i=temp[col].i;
t->j=temp[col].j;
insert_row(Q,t,row);
insert_col(Q,t,col);
}
}
}
}
void output(Crosslist M) //输出矩阵M
{
OLnode *pp;
for(int i=1;i<=M.mu;i++)
{
pp=M.rhead[i];
for(int j=1;j<=M.nu;j++)
{
if(pp&&pp->j==j)
{
int e=pp->e;
cout<<pp->e<<" ";
pp=pp->right;
}
else
cout<<0<<" ";
}
cout<<endl;
}
}
void main()
{
Crosslist M,N,Q;
input(M);
input(N);
cout<<"矩阵M:"<<endl;
output(M);
cout<<"矩阵N:"<<endl;
output(N);
chengfa(M,N,Q);
cout<<"矩阵M、N的乘积为:"<<endl; output(Q);
}
运行结果:。