C++ 将数字乘为矩阵
有人能告诉我把一系列数字相乘成矩阵的最好方法是什么吗 我是说 我见过矩阵乘法的算法，但都是将数字乘以matrix1[4][4]和matrix2[4][4]。但是，我想将数字乘以matrix1[16]和matrix2[16] 是否有任何算法可以使用浮点数尽可能快地进行乘法 非常感谢你的帮助 编辑 我使用了cBLAS并做了一些速度测试，结果让我很惊讶C++ 将数字乘为矩阵,c++,c,C++,C,有人能告诉我把一系列数字相乘成矩阵的最好方法是什么吗 我是说 我见过矩阵乘法的算法，但都是将数字乘以matrix1[4][4]和matrix2[4][4]。但是，我想将数字乘以matrix1[16]和matrix2[16] 是否有任何算法可以使用浮点数尽可能快地进行乘法 非常感谢你的帮助 编辑 我使用了cBLAS并做了一些速度测试，结果让我很惊讶 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cblas.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cblas.h>
#include <GL/glfw.h>
void matriz_matriz(float *matriz1,float *matriz2,float *matrizr){
matrizr[0] = (matriz1[0]*matriz2[0])+(matriz1[4]*matriz2[1]) +(matriz1[8]*matriz2[2]) +(matriz1[12]*matriz2[3]);
matrizr[1] = (matriz1[1]*matriz2[0])+(matriz1[5]*matriz2[1]) +(matriz1[9]*matriz2[2]) +(matriz1[13]*matriz2[3]);
matrizr[2] = (matriz1[2]*matriz2[0])+(matriz1[6]*matriz2[1]) +(matriz1[10]*matriz2[2]) +(matriz1[14]*matriz2[3]);
matrizr[3] = (matriz1[3]*matriz2[0])+(matriz1[7]*matriz2[1]) +(matriz1[11]*matriz2[2]) +(matriz1[15]*matriz2[3]);
matrizr[4] = (matriz1[0]*matriz2[4])+(matriz1[4]*matriz2[5]) +(matriz1[8]*matriz2[6]) +(matriz1[12]*matriz2[7]);
matrizr[5] = (matriz1[1]*matriz2[4])+(matriz1[5]*matriz2[5]) +(matriz1[9]*matriz2[6]) +(matriz1[13]*matriz2[7]);
matrizr[6] = (matriz1[2]*matriz2[4])+(matriz1[6]*matriz2[5]) +(matriz1[10]*matriz2[6]) +(matriz1[14]*matriz2[7]);
matrizr[7] = (matriz1[3]*matriz2[4])+(matriz1[7]*matriz2[5]) +(matriz1[11]*matriz2[6]) +(matriz1[15]*matriz2[7]);
matrizr[8] = (matriz1[0]*matriz2[8])+(matriz1[4]*matriz2[9]) +(matriz1[8]*matriz2[10]) +(matriz1[12]*matriz2[11]);
matrizr[9] = (matriz1[1]*matriz2[8])+(matriz1[5]*matriz2[9]) +(matriz1[9]*matriz2[10]) +(matriz1[13]*matriz2[11]);
matrizr[10] = (matriz1[2]*matriz2[8])+(matriz1[6]*matriz2[9]) +(matriz1[10]*matriz2[10])+(matriz1[14]*matriz2[11]);
matrizr[11] = (matriz1[3]*matriz2[8])+(matriz1[7]*matriz2[9]) +(matriz1[11]*matriz2[10])+(matriz1[15]*matriz2[11]);
matrizr[12] = (matriz1[0]*matriz2[12])+(matriz1[4]*matriz2[13])+(matriz1[8]*matriz2[14]) +(matriz1[12]*matriz2[15]);
matrizr[13] = (matriz1[1]*matriz2[12])+(matriz1[5]*matriz2[13])+(matriz1[9]*matriz2[14]) +(matriz1[13]*matriz2[15]);
matrizr[14] = (matriz1[2]*matriz2[12])+(matriz1[6]*matriz2[13])+(matriz1[10]*matriz2[14])+(matriz1[14]*matriz2[15]);
matrizr[15] = (matriz1[3]*matriz2[12])+(matriz1[7]*matriz2[13])+(matriz1[11]*matriz2[14])+(matriz1[15]*matriz2[15]);
}
int main(){
int i;
double tiempo1;
double tiempo2;
glfwInit();
float *mat0 = NULL;
float *mat1 = NULL;
float *mat2 = NULL;
mat0 = (float *)malloc(16 * sizeof(float));
mat1 = (float *)malloc(16 * sizeof(float));
mat2 = (float *)malloc(16 * sizeof(float));
mat0[0] = 1.0;
mat0[1] = 0.0;
mat0[2] = 0.0;
mat0[3] = 0.0;
mat0[4] = 0.0;
mat0[5] = 1.0;
mat0[6] = 0.0;
mat0[7] = 0.0;
mat0[8] = 0.0;
mat0[9] = 0.0;
mat0[10] = 1.0;
mat0[11] = 0.0;
mat0[12] = 3.281897;
mat0[13] = 4.714289;
mat0[14] = 5.124306;
mat0[15] = 1.0;
mat1[0] = 1.0;
mat1[1] = 0.0;
mat1[2] = 0.0;
mat1[3] = 0.0;
mat1[4] = 0.0;
mat1[5] = 0.924752;
mat1[6] = 0.380570;
mat1[7] = 0.0;
mat1[8] = 0.0;
mat1[9] = -0.380570;
mat1[10] = 0.924752;
mat1[11] = 0.0;
mat1[12] = 0.0;
mat1[13] = 0.0;
mat1[14] = 0.0;
mat1[15] = 1.0;
mat2[0] = 1.0;
mat2[1] = 0.0;
mat2[2] = 0.0;
mat2[3] = 0.0;
mat2[4] = 0.0;
mat2[5] = 1.0;
mat2[6] = 0.0;
mat2[7] = 0.0;
mat2[8] = 0.0;
mat2[9] = 0.0;
mat2[10] = 1.0;
mat2[11] = 0.0;
mat2[12] = 0.0;
mat2[13] = 0.0;
mat2[14] = 0.0;
mat2[15] = 1.0;
tiempo1 = glfwGetTime();
for(i=0;i<100000;i++){
matriz_matriz(mat0,mat1,mat2);
//cblas_sgemm(CblasRowMajor,CblasNoTrans,CblasNoTrans,4,4,4,1.0f,mat0,4,mat1,4,0.0f,mat2,4);
}
tiempo2 = glfwGetTime();
printf("Tiempo total: %f\n",tiempo2-tiempo1);
for(i=0;i<16;i++)printf("valor[%i]: %f\n",i,mat2[i]);
free(mat0);
free(mat1);
free(mat2);
system("pause");
glfwTerminate();
return 0;
}
#包括
#包括
#包括
#包括
void matriz_matriz（float*matriz1，float*matriz2，float*matrizr）{
matrizr[0]=（matriz1[0]*matriz2[0]）+（matriz1[4]*matriz2[1]）+（matriz1[8]*matriz2[2]）+（matriz1[12]*matriz2[3]）；
matrizr[1]=（matriz1[1]*matriz2[0]）+（matriz1[5]*matriz2[1]）+（matriz1[9]*matriz2[2]）+（matriz1[13]*matriz2[3]）；
matrizr[2]=（matriz1[2]*matriz2[0]）+（matriz1[6]*matriz2[1]）+（matriz1[10]*matriz2[2]）+（matriz1[14]*matriz2[3]）；
matrizr[3]=（matriz1[3]*matriz2[0]）+（matriz1[7]*matriz2[1]）+（matriz1[11]*matriz2[2]）+（matriz1[15]*matriz2[3]）；
matrizr[4]=（matriz1[0]*matriz2[4]）+（matriz1[4]*matriz2[5]）+（matriz1[8]*matriz2[6]）+（matriz1[12]*matriz2[7]）；
matrizr[5]=（matriz1[1]*matriz2[4]）+（matriz1[5]*matriz2[5]）+（matriz1[9]*matriz2[6]）+（matriz1[13]*matriz2[7]）；
matrizr[6]=（matriz1[2]*matriz2[4]）+（matriz1[6]*matriz2[5]）+（matriz1[10]*matriz2[6]）+（matriz1[14]*matriz2[7]）；
matrizr[7]=（matriz1[3]*matriz2[4]）+（matriz1[7]*matriz2[5]）+（matriz1[11]*matriz2[6]）+（matriz1[15]*matriz2[7]）；
matrizr[8]=（matriz1[0]*matriz2[8]）+（matriz1[4]*matriz2[9]）+（matriz1[8]*matriz2[10]）+（matriz1[12]*matriz2[11]）；
matrizr[9]=（matriz1[1]*matriz2[8]）+（matriz1[5]*matriz2[9]）+（matriz1[9]*matriz2[10]）+（matriz1[13]*matriz2[11]）；
matrizr[10]=（matriz1[2]*matriz2[8]）+（matriz1[6]*matriz2[9]）+（matriz1[10]*matriz2[10]）+（matriz1[14]*matriz2[11]）；
matrizr[11]=（matriz1[3]*matriz2[8]）+（matriz1[7]*matriz2[9]）+（matriz1[11]*matriz2[10]）+（matriz1[15]*matriz2[11]）；
matrizr[12]=（matriz1[0]*matriz2[12]）+（matriz1[4]*matriz2[13]）+（matriz1[8]*matriz2[14]）+（matriz1[12]*matriz2[15]）；
matrizr[13]=（matriz1[1]*matriz2[12]）+（matriz1[5]*matriz2[13]）+（matriz1[9]*matriz2[14]）+（matriz1[13]*matriz2[15]）；
matrizr[14]=（matriz1[2]*matriz2[12]）+（matriz1[6]*matriz2[13]）+（matriz1[10]*matriz2[14]）+（matriz1[14]*matriz2[15]）；
matrizr[15]=（matriz1[3]*matriz2[12]）+（matriz1[7]*matriz2[13]）+（matriz1[11]*matriz2[14]）+（matriz1[15]*matriz2[15]）；
}
int main（）{
int i；
双tiempo1；
双tiempo2；
glfwInit（）；
float*mat0=NULL；
float*mat1=NULL；
float*mat2=NULL；
mat0=（浮动*）malloc（16*sizeof（浮动））；
mat1=（浮动*）malloc（16*sizeof（浮动））；
mat2=（浮动*）malloc（16*sizeof（浮动））；
mat0[0]=1.0；
mat0[1]=0.0；
mat0[2]=0.0；
mat0[3]=0.0；
mat0[4]=0.0；
mat0[5]=1.0；
mat0[6]=0.0；
mat0[7]=0.0；
mat0[8]=0.0；
mat0[9]=0.0；
mat0[10]=1.0；
mat0[11]=0.0；
mat0[12]=3.281897；
mat0[13]=4.714289；
mat0[14]=5.124306；
mat0[15]=1.0；
mat1[0]=1.0；
mat1[1]=0.0；
mat1[2]=0.0；
mat1[3]=0.0；
mat1[4]=0.0；
mat1[5]=0.924752；
mat1[6]=0.380570；
mat1[7]=0.0；
mat1[8]=0.0；
mat1[9]=-0.380570；
mat1[10]=0.924752；
mat1[11]=0.0；
mat1[12]=0.0；
mat1[13]=0.0；
mat1[14]=0.0；
mat1[15]=1.0；
mat2[0]=1.0；
mat2[1]=0.0；
mat2[2]=0.0；
mat2[3]=0.0；
mat2[4]=0.0；
mat2[5]=1.0；
mat2[6]=0.0；
mat2[7]=0.0；
mat2[8]=0.0；
mat2[9]=0.0；
mat2[10]=1.0；
mat2[11]=0.0；
mat2[12]=0.0；
mat2[13]=0.0；
mat2[14]=0.0；
mat2[15]=1.0；
tiempo1=glfwGetTime（）；
对于（i=0；i老实说，如果你在做任何类型的线性代数，到目前为止，你最好的选择是使用专门设计的库，如BLAS、LAPACK等。你将很难用自己的代码达到它们的速度
矩阵运算是BLAS级别3，您需要的特殊运算是SGEMM（）
用于float
s和DGEMM（）
用于double
s。英特尔硬件上最快的BLAS实现是OpenBLAS（源自GotoBLAS）和英特尔MKL（数学内核库）中的BLAS实现.ATLAS也非常快，如果你自己编译它。老实说，如果你在做任何类型的线性代数，到目前为止，你最好的选择是使用专门设计的库，如BLAS、LAPACK等。你将很难用自己的代码接近它们的速度
矩阵运算是BLAS级别3，您需要的特殊运算是SGEMM（）
用于float
s和DGEMM（）
用于double
s。英特尔硬件上最快的BLAS实现是OpenBLAS（源自GotoBLAS）和英特尔MKL（数学内核库）中的BLAS实现.ATLAS也非常快，如果您自己编译的话。2 x 2矩阵的版本（基于）：
#包括
使用名称空间std；
int main（）
{
const int rows=2；
常数int cols=2；
浮点数a[4]={1,2,3,4}；
浮点数b[4]={1,2,3,4}；
浮点数c[4]={0,0,0,0}；
对于（int i=0；i2 x 2矩阵的版本（基于）：
#包括
使用名称空间std；
int main（）
{
const int rows=2；
常数int cols=2；
浮点数a[4]={1,2,3,4}；
浮点数b[4]={1,2,3,4}；
浮点数c[4]={0,0,0,0}；
对于（int i=0；i）类乘法（按元素）或实际矩阵乘法（matr的结果）
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
const int rows = 2;
const int cols = 2;
float a[4]={1,2,3,4};
float b[4]={1,2,3,4};
float c[4]={0,0,0,0};
for (int i = 0; i <rows; i++) {
for (int j = 0; j <cols; j++)
{
float sum = 0.0;
for (int k = 0; k < rows; k++)
sum = sum + a[i * cols + k] * b[k * cols + j];
c[i * cols + j] = sum;
}
}
for (int ix =0; ix <4; ++ix)
cout << c[ix] << ' ';
}