这篇文章主要介绍了详解Python中用于计算指数的exp()方法,是Python入门中必会的基本方法,需要的朋友可以参考下 exp()方法返回指数x: ex. 语法 以下是exp()方法的语法: ? 1 2 3 import math   math.exp( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这是一个数值表达式 返回值 此方法返回指数x: ex. 例子 下面的例子显示了exp()方法的使用. ?

1.矩阵相乘矩阵相乘应满足的条件: (1) 矩阵A的列数必须等于矩阵B的行数,矩阵A与矩阵B才能相乘: (2) 矩阵C的行数等于矩阵A的行数,矩阵C的列数等于矩阵B的列数: (3) 矩阵C中第i行第j列的元素等于矩阵A的第i行元素与矩阵B的第j列元素对应乘积之和,即 如: 则: 2. 常用矩阵相乘算法    用A的第i行分别和B的第j列的各个元素相乘求和,求得C的第i行j列的元素,这种算法中,B的访问是按列进行访问的,代码如下: void arymul(int a[4][5], int b[5]

3.4 案例分析:稠密矩阵转置 在下面的实例分析中,假定矩阵按列存储.计算一个稠密矩阵的转置(A = BT),根据循环的组织顺序,矩阵A或者B会有一个矩阵的访存是非连续的.矩阵转置最不幸的实现方式如下: 矩阵A的写入操作是非连续的(见图3-7).由于写分配操作的影响,非连续写比非连续读的代价要大得多.从这个最坏的代码出发,我们尝试获得期望性能.由于矩阵转置不执行任何算术操作,因此我们使用有效带宽(即应用程序达到的GB/s)来表示性能. 图3-7 vanilla矩阵转置中的cache行遍历(非连续

题目地址:https://www.nowcoder.com/practice/15e41630514445719a942e004edc0a5b?tpId=37&&tqId=21293&rp=1&ru=/activity/oj&qru=/ta/huawei/question-ranking 题目内容 矩阵乘法的运算量与矩阵乘法的顺序强相关. 例如: A是一个50×10的矩阵,B是10×20的矩阵,C是20×5的矩阵 计算ABC有两种顺序:((AB)C)或者(A(BC)

一.问题描述 与分治法不同的是动归的子问题间不是相互独立的,前一个往往为后一个提供信息. 看下面一个例子,计算三个矩阵连乘{A1,A2,A3}:维数分别为10*100 , 100*5 , 5*50   按此顺序计算需要的次数((A1*A2)*A3):10X100X5+10X5X50=7500次   按此顺序计算需要的次数(A1*(A2*A3)):10X5X50+10X100X50=75000次   所以问题是:如何确定运算顺序,可以使计算量达到最小化.   二.问题分析 枚举显然不可,如果枚举的

计算任意一个图的生成树的个数,是Kirchhoff提出的理论,通常称为Matrix Tree Theorem,原理很简单: Let G be a graph with V(G)={v1,v2,...,vn},let A={aij}be the adjacentcy matrix of G,and let C={cij}be the n*n matrix, where cij=deg vi if i=j; cij=-aij if i!=j; Then the number of spanning

Geo.Cra[at]gmail[dot]com } unit OpticalFlowLK; interface uses Math, Windows, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, unitypes, ColorConv; type TOpticalFlowLK = class private ImageOld, ImageNew: TTripleLongintArray; ImageGray, dx, dy, dxy: TDoubleLongi

Kronecker(克罗内克)积 如果A是一个 m × n 的矩阵,而B是一个 p × q 的矩阵,克罗内克积A × B则是一个 mp × nq 的分块矩阵.       在R中使用kronecker来计算两个矩阵的克罗内克积. 例如 > x <- matrix(1:10,2,5) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 3 5 7 9 [2,] 2 4 6 8 10 > kronecker(x,x) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]

很久没有看到这么好的文章了,必转~~~ 图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢? 图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了.而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法.梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了. 用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形.下图中灰度值的"跃升"表示边缘的存在: 使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边缘"跃升"的存在(这里显示为高峰值): 由此我们可以得出:边缘可以通过定位梯度值大于邻域的相素的方法找到.   卷积 卷积可