Matrix C语言中的优化矩阵计算

我试图找到用转置乘矩阵的最有效方法。关于最有效的数学公式有什么想法吗？

您可以通过在相同的

for

循环中初始化

A

和

B

矩阵来改进您的第一个解决方案

n*k

也会计算两次，您可以将其存储到变量中以节省一些时间

最好使用

B[i+n*j]+=…

而不是

B[i+n*j]=B[i+n*j]+…

，因为在第一种方法中，

B[i+n*j]

被读取一次，而在第二种方法中被读取两次

void print_unmodified()
{
    unsigned int n = 64u;
    unsigned int A[N_MAX];
    unsigned int B[N_MAX];

    /* Initializing the A and B matrix with values 1->64^2 */
    for (int i = 0; i < (n * n); i++)
    {
        A[i] = i + 1;
        B[i] = 0u;
    }

    /* Matrix Multiplication B = A*A' */
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        for (int j = 0; j < n; j++)
        {
            int index = i + n*j;
            for (int k = 0; k < n; k++)
            {
                int p = n * k;
                B[index] += A[i + p] * A[j + p];
            }
        }
    }
}

void print_unmodified（）
{
无符号整数n=64u；
无符号整数A[N_MAX]；
无符号整数B[N_MAX]；
/*使用值1->64^2初始化A和B矩阵*/
对于（int i=0；i<（n*n）；i++）
{
A[i]=i+1；
B[i]=0u；
}
/*矩阵乘法B=A*A'*/
对于（int i=0；i

发布的代码给出了正确的答案，一个矩阵B，它是另一个矩阵a的转置产物，但两个矩阵都以列的主次顺序存储在两个数组中（或者至少，OP在评论中是这样说的）

考虑到这个片段：

for（int i=0；i

我们可以注意到，内部循环每次都会跳过

n

元素遍历这些数组，这不利于缓存

如果我们安排循环的顺序，使内部循环在连续元素上迭代，我们可以获得性能增益：

//计算矩阵B=A乘以A的转置。A是一个nxn矩阵。
//A和B以列主顺序存储在普通数组（“src”和“dest”）中
无效多重（大小、值常量*src、值常量*dest）
{
对于（大小i=0，end=n*n；i对于（大小k=0；k