矩阵链乘法

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有意义 [1] 。一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个

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编译的时候解决一下overstack的问题就可以了。可用任一行列的二维数组做参数,实现转置和乘法,并以二维数组输出

首先介绍了CUDA架构特点,在GPU上基于CUDA使用两种方法实现了矩阵乘法,并根据CUDA特有的软硬件架构对矩阵乘法进行了优化。然后计算GPU峰值比并进行了分析。实验结果表明,基于CUDA的矩阵乘法

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分别使用串行、并行方法计算矩阵乘法，对比两者的执行时间

算法分析分治法的作业，找了个最简单的写。可以计算任意长宽的矩阵，数字与数字之间用空格隔开，行行之间就用回车

c语言求任意阶矩阵乘法,初学者或者学线性代数的可以用用。