演算法矩陣知乎
離散函數中有一種矩陣叫子矩陣，這是典型的子矩陣。
例如本例為一個二維數組，那麼a[0][i]和a[i][0]都是0；那麼a[1][i]和a[i][1]都是1；以此類推，
那麼對於任意的k，總有a[i][k]以及a[k][i]的值為i；
規律已經找出，剩下的交給你自己啦
㈡ 矩陣的本質是什麼
矩陣的本質就是映射。
矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；計算機科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。
矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。對一些應用廣泛而形式特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和准對角矩陣，有特定的快速運算演算法。
矩陣的應用
線性變換及其所對應的對稱，在現代物理學中有著重要的角色。例如，在量子場論中，基本粒子是由狹義相對論的洛倫茲群所表示，具體來說，即它們在旋量群下的表現。
內含泡利矩陣及更通用的狄拉克矩陣的具體表示，在費米子的物理描述中，是一項不可或缺的構成部分，而費米子的表現可以用旋量來表述。
㈢ 如何寫出比 MATLAB 更快的矩陣運算程序
矩陣乘法是一個相對成熟的問題，根據矩陣的稀疏程度有不同的優化演算法。
不使用GPU加速的MATLAB版本採用的是BLAS中的General Matrix Multiplication[1]。學術界有各種矩陣乘法演算法將其復雜度降低到O(n^2.x)，例如Strassen和Winograd演算法，在BLAS中應該已經使用了Strassen演算法。
如果你的MATLAB是安裝了Parallel Computing Toolbox的話，那麼很可能它已經在使用GPU進行計算了。這種情況下採用的是MAGMA[2]。我沒有使用過MAGMA，但我猜測它應該使用了cuBLAS來計算矩陣乘法。
宏觀角度上對矩陣乘法的優化包括對局部內存使用的優化(Blocked/Tiled)以及對中間運算步驟的優化(Strassen/Winograd)，實現細節上的優化就非常繁多了。比如loop unrolling，多級的tiling，指令級並行等等。其中會牽扯到一些編譯器和體系結構的知識，似乎對僅僅希望使用矩陣乘法函數的用戶來講沒有什麼太大必要去探究。所以我認為寫出比MATLAB更快的矩陣乘法是可行但困難的。
㈣ 矩陣乘法和加法演算法
矩陣加法和乘法是很簡單的
矩陣加法首先是同型矩陣才能相加
例如
兩個3行3列矩陣才能相加
3行3列去不能和2行3列相加
計算規則是對應項相加（a1,a2）+
(b1,b2)=(a1+a2,b1+b2)
矩陣乘法主要是前一項的列數必須等於後一項的行數
m*n
和
n*k
就可以相乘
而m*n
和m*n就不可以
計算規則
結果的第一個元素是第一個矩陣第一行乘以第二個矩陣第一列
第二個元素第一行乘以第二列以此類推
例如
（a1,a2） （b1,b2）
（a1*b1+a1*b3,a1*b2+a2*b4）
(a3,
a4)
乘以
(b3,b4)
等於
( a3*b1+a4*b3,a3*b2+a4*b4
)
㈤ 矩陣演算法是什麼
矩陣演算法指矩陣與演算法。
矩陣乘法是一種高效的演算法可以把一些一維遞推優化到log（ n )，還可以求路徑方案等，所以更是是一種應用性極強的演算法。矩陣，是線性代數中的基本概念之一。
一個m×n的矩陣就是m×n個數排成m行n列的一個數陣。由於它把許多數據緊湊的集中到了一起，所以有時候可以簡便地表示一些復雜的模型。矩陣乘法看起來很奇怪，但實際上非常有用，應用也十分廣泛。
矩陣乘法的兩個重要性質：
一，矩陣乘法不滿足交換律。
二，矩陣乘法滿足結合律。矩陣乘法不滿足交換律，因為交換後兩個矩陣有可能不能相乘。它又滿足結合律，假設你有三個矩陣A、B、C，那麼(AB)C和A(BC)的結果的第i行第j列上的數都等於所有A(ik)*B(kl)*C(lj)的和（枚舉所有的k和l）。
㈥ 數據結構 設計演算法實現矩陣的相加，並分析該演算法的時間復雜度
按照分析慣例，假設所有單一運算的時間復雜度均為1
x=n;
......1
while(x>=(y+1)*(y+1))
......4(兩次加法、1次乘法、1次比較)
y=y+1
......1
時間復雜度
=
1
+
(4
+
1)
x
循環次數
循環次數是由n和y的初始值決定的，假設循環次數為n，y的初始值為y0，y的結束狀態為yn，有
x
<
(yn
+
1)*(yn
+
1)
......假設y的初始值為整數，則yn為滿足該式的最小整數
n
=
(yn
-
y0)
/
1
......因為每次循環y的遞增量為1
1式簡化為
x
=
(yn
+
1)*(yn
+
1)，可得：yn
=
n^(1/2)
-
1
所以n
=
n^(1/2)
-
1
-
y0
採用大o表示法，僅考慮最高次項，則求n的復雜度為o(n^(1/2))
進而求得你這3行代碼的
總體復雜度
=
1
+
(4
+
1)
x
o(n^(1/2))
由於已知的常數項及非最高次項通常會被忽略（大o精神），所以總時間復雜度為o(n^(1/2))
㈦ 矩陣演算法
什麼意思？說詳細點
㈧ 矩陣的演算法及矩陣的用處
用途
矩陣圖法的用途十分廣泛．在質量管理中，常用矩陣圖法解決以
矩陣
下問題：
①把系列產品的硬體功能和軟體功能相對應，並要從中找出研製新產品或改進老產品的切入點
②明確應保證的產品質量特性及其與管理機構或保證部門的關系，使質量保證體制更可靠
③明確產品的質量特性與試驗測定項目、試驗測定儀器之間的關系，力求強化質量評價體制或使之提高效率
④當生產工序中存在多種不良現象，且它們具有若干個共同的原因時，希望搞清這些不良現象及其產生原因的相互關系，進而把這些不良現象一舉消除
⑤在進行多變數分析、研究從何處入手以及以什麼方式收集數據。
㈨ 簡單介紹一下有關矩陣的演算法
Matrix類的變形方法，最終都是根據用戶給出的參數修改內部矩陣。這些方法的不同之處，在於修改值的演算法，以及修改結果在矩陣中的位置。
當用戶在代碼中調用translate(5，13)時，AS3修改矩陣類的內建矩陣，將其中的(tx，ty)T與(5，13)T相加，由於在矩陣創建時(tx，ty)被初始化為(0，0)，所以這個結果就是向量(tx，ty)與(5，13)的和。
㈩ mmse檢測演算法的矩陣是怎麼推出來的
矩陣演算法最基本的就是加，減，乘，求逆，求特徵值，特徵向量。這些求法都有很詳細的定義，只不過他們都是基於數學表達式。演算法是個純數學的東西，要在arm里跑，需要轉換成代碼，arm一般都是跑C語言哈，簡單來說就是用C語言表達幾個數學的式子，