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矩阵的乘法
- 结算矩阵,可以结算任意的矩阵相乘和相加,并且科易设定维数-settlement matrix, clearing arbitrary matrix multiplication and together, and easy to set Section Dimension
矩阵的运算
- 矩阵运算实矩阵相乘复矩阵相乘实矩阵求逆的全选主元高斯约当法-matrix calculation real matrix multiplication complex matrix multiplication matrix inversion is a wholly-elected PCA Gaussian about when France, etc.
strassen矩阵相乘
- 算法分析实验报告：Strassen矩阵乘法，无问题-algorithm analysis experiment : Strassen matrix multiplication, no problem
SPARSKIT2.tar.gz
- 这是Yousef Saad编写的矩阵运算的Fortran软件包（A basic tool-kit for sparse matrix computations (Version 2),包含常见的排序，预处理(ILU分解等)，Krylov子空间迭代法，以及有限差分等方法得到的算例等。有不少很实用的子程序（比如稀疏矩阵相加、相乘等等，可以学习专家的设计哟！）。极力向学习大型线性方程组数值解的人推荐（不足之处就是Fortran实现，本人觉得还是C语言好）。,Yousef Saad This is pr
Eigenvalue
- 用QR分解来求矩阵的全部特征值 包括：QR分解，矩阵转置，；矩阵求逆，矩阵相乘，最后迭代得出特征值-With QR decomposition to the full matrix eigenvalue include: QR decomposition, matrix transpose, matrix inversion, matrix multiplication, and finally reached eigenvalue iteration
c_matrix_mul
- C写的矩阵相乘函数，可以试着在DSP中使用，使用环境CCS-maxtrix multiply function in c language,may be it can be used in dsp
array
- 用汇编语言在VISUALDSP++4.0实现的矩阵相乘代码-Using assembly language at VISUALDSP++4.0 code implementation of matrix multiply
matrix
- 矩阵相乘和求逆,矩阵求逆进行LV分解，测试结果与matlab一样-Matrix multiplication and inverse, matrix inverse to LV decomposition, the same test results with matlab
Matrix
- 矩阵各种运算，包括矩阵求逆，矩阵相乘，矩阵转置-Matrix
anp
- NP是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty 教授于1996年提出了一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，它是在网络分析法（AHP）基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。其关键步骤有以下几个： 1 确定因素，并建立网络层和控制层模型。 2 创建比较矩阵。 3 按照指标类型针对每列进行规范化。 4 求出每个比较矩阵的最大特征值和对应的特征向量。 5 一致性检验。如果不满足，则调整相应的比较矩阵中的元素。 6 将各个特征向量单位化(归一化)
cuda+mpi
- 并行计算中矩阵相乘的mpi和cuda两种方法，已完成检验，有结果输出(In parallel computing, two methods of matrix multiplication, MPI and CUDA, have been tested and output with results)
mult88
- 两个8*8矩阵相乘，每个矩阵内部元素相同，简化运算；modelsim编译仿真，ise或vivado下载，实现FPGA显示。(Two 8*8 matrix multiplication, each element of the same matrix, simplifying the operation; Modelsim compiler simulation, ISE or vivado download, to achieve FPGA display.)
Complex_matrix_row_col
- 通过并行实现，提高复矩阵与复矩阵相乘运算速度(Increasing the speed of multiplication of complex matrices and complex matrices)
矩阵链乘C++
- 矩阵连乘： 设有矩阵M1,M2,M3,M4， 其维数分别是10×20, 20×50, 50×1 和1×100，现要求出这4个矩阵相乘的结果。我们知道，若矩阵A的维数是p×q，矩阵B的维数是q×r，则A与B相乘后所得矩阵AB的维数是p×r。按照矩阵相乘的定义，求出矩阵AB中的一个元素需要做q次乘法（及q-1次加法）。这样，要计算出AB就需要做p×q×r次乘法。为简单起见，且由于加法比同样数量的乘法所用时间要少得多，故这里我们暂不考虑加法的计算量。由于矩阵连乘满足结合律，故计算矩阵连乘的方
矩阵、减和乘代码实现
- 采用C++编程，用运算符重载实现矩阵的相加运算、相减运算以及相乘运算
矩阵相乘
- 给两个矩阵，算出他们相乘后的矩阵，得到的结果输出出来(Give two matrices, and calculate the matrices that they are multiplied, and the results are out.)
矩阵的并行程序
- 本代码基于vc++实现的矩阵的并行相乘的程序，在串行代码的基础上寻找并行化(This code is based on the parallel multiplication of the matrix based on vc++, and searches for parallelization on the basis of serial code)
矩阵相加相乘
- 学习数据结构第三章的一个应用，矩阵的相加相乘(An application of the third chapter of learning data structure, the addition and multiplication of matrices.)
image_C
- 可实现两个矩阵的相乘，快捷方便，可用于批量处理，减少了工作量(It is really saves lot of time, especially for those specilist. Just download and use it.)