算法矩阵知乎
离散函数中有一种矩阵叫子矩阵，这是典型的子矩阵。
例如本例为一个二维数组，那么a[0][i]和a[i][0]都是0；那么a[1][i]和a[i][1]都是1；以此类推，
那么对于任意的k，总有a[i][k]以及a[k][i]的值为i；
规律已经找出，剩下的交给你自己啦
㈡ 矩阵的本质是什么
矩阵的本质就是映射。
矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。
矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。
矩阵的应用
线性变换及其所对应的对称，在现代物理学中有着重要的角色。例如，在量子场论中，基本粒子是由狭义相对论的洛伦兹群所表示，具体来说，即它们在旋量群下的表现。
内含泡利矩阵及更通用的狄拉克矩阵的具体表示，在费米子的物理描述中，是一项不可或缺的构成部分，而费米子的表现可以用旋量来表述。
㈢ 如何写出比 MATLAB 更快的矩阵运算程序
矩阵乘法是一个相对成熟的问题，根据矩阵的稀疏程度有不同的优化算法。
不使用GPU加速的MATLAB版本采用的是BLAS中的General Matrix Multiplication[1]。学术界有各种矩阵乘法算法将其复杂度降低到O(n^2.x)，例如Strassen和Winograd算法，在BLAS中应该已经使用了Strassen算法。
如果你的MATLAB是安装了Parallel Computing Toolbox的话，那么很可能它已经在使用GPU进行计算了。这种情况下采用的是MAGMA[2]。我没有使用过MAGMA，但我猜测它应该使用了cuBLAS来计算矩阵乘法。
宏观角度上对矩阵乘法的优化包括对局部内存使用的优化(Blocked/Tiled)以及对中间运算步骤的优化(Strassen/Winograd)，实现细节上的优化就非常繁多了。比如loop unrolling，多级的tiling，指令级并行等等。其中会牵扯到一些编译器和体系结构的知识，似乎对仅仅希望使用矩阵乘法函数的用户来讲没有什么太大必要去探究。所以我认为写出比MATLAB更快的矩阵乘法是可行但困难的。
㈣ 矩阵乘法和加法算法
矩阵加法和乘法是很简单的
矩阵加法首先是同型矩阵才能相加
例如
两个3行3列矩阵才能相加
3行3列去不能和2行3列相加
计算规则是对应项相加（a1,a2）+
(b1,b2)=(a1+a2,b1+b2)
矩阵乘法主要是前一项的列数必须等于后一项的行数
m*n
和
n*k
就可以相乘
而m*n
和m*n就不可以
计算规则
结果的第一个元素是第一个矩阵第一行乘以第二个矩阵第一列
第二个元素第一行乘以第二列以此类推
例如
（a1,a2） （b1,b2）
（a1*b1+a1*b3,a1*b2+a2*b4）
(a3,
a4)
乘以
(b3,b4)
等于
( a3*b1+a4*b3,a3*b2+a4*b4
)
㈤ 矩阵算法是什么
矩阵算法指矩阵与算法。
矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log（ n )，还可以求路径方案等，所以更是是一种应用性极强的算法。矩阵，是线性代数中的基本概念之一。
一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。矩阵乘法看起来很奇怪，但实际上非常有用，应用也十分广泛。
矩阵乘法的两个重要性质：
一，矩阵乘法不满足交换律。
二，矩阵乘法满足结合律。矩阵乘法不满足交换律，因为交换后两个矩阵有可能不能相乘。它又满足结合律，假设你有三个矩阵A、B、C，那么(AB)C和A(BC)的结果的第i行第j列上的数都等于所有A(ik)*B(kl)*C(lj)的和（枚举所有的k和l）。
㈥ 数据结构 设计算法实现矩阵的相加，并分析该算法的时间复杂度
按照分析惯例，假设所有单一运算的时间复杂度均为1
x=n;
......1
while(x>=(y+1)*(y+1))
......4(两次加法、1次乘法、1次比较)
y=y+1
......1
时间复杂度
=
1
+
(4
+
1)
x
循环次数
循环次数是由n和y的初始值决定的，假设循环次数为n，y的初始值为y0，y的结束状态为yn，有
x
<
(yn
+
1)*(yn
+
1)
......假设y的初始值为整数，则yn为满足该式的最小整数
n
=
(yn
-
y0)
/
1
......因为每次循环y的递增量为1
1式简化为
x
=
(yn
+
1)*(yn
+
1)，可得：yn
=
n^(1/2)
-
1
所以n
=
n^(1/2)
-
1
-
y0
采用大o表示法，仅考虑最高次项，则求n的复杂度为o(n^(1/2))
进而求得你这3行代码的
总体复杂度
=
1
+
(4
+
1)
x
o(n^(1/2))
由于已知的常数项及非最高次项通常会被忽略（大o精神），所以总时间复杂度为o(n^(1/2))
㈦ 矩阵算法
什么意思？说详细点
㈧ 矩阵的算法及矩阵的用处
用途
矩阵图法的用途十分广泛．在质量管理中，常用矩阵图法解决以
矩阵
下问题：
①把系列产品的硬件功能和软件功能相对应，并要从中找出研制新产品或改进老产品的切入点
②明确应保证的产品质量特性及其与管理机构或保证部门的关系，使质量保证体制更可靠
③明确产品的质量特性与试验测定项目、试验测定仪器之间的关系，力求强化质量评价体制或使之提高效率
④当生产工序中存在多种不良现象，且它们具有若干个共同的原因时，希望搞清这些不良现象及其产生原因的相互关系，进而把这些不良现象一举消除
⑤在进行多变量分析、研究从何处入手以及以什么方式收集数据。
㈨ 简单介绍一下有关矩阵的算法
Matrix类的变形方法，最终都是根据用户给出的参数修改内部矩阵。这些方法的不同之处，在于修改值的算法，以及修改结果在矩阵中的位置。
当用户在代码中调用translate(5，13)时，AS3修改矩阵类的内建矩阵，将其中的(tx，ty)T与(5，13)T相加，由于在矩阵创建时(tx，ty)被初始化为(0，0)，所以这个结果就是向量(tx，ty)与(5，13)的和。
㈩ mmse检测算法的矩阵是怎么推出来的
矩阵算法最基本的就是加，减，乘，求逆，求特征值，特征向量。这些求法都有很详细的定义，只不过他们都是基于数学表达式。算法是个纯数学的东西，要在arm里跑，需要转换成代码，arm一般都是跑C语言哈，简单来说就是用C语言表达几个数学的式子，