基于LAPACK-BLAS DGEMM的矩阵点积
是指使用LAPACK（Linear Algebra Package）和BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）中的DGEMM（Double precision General Matrix Multiply）函数来进行矩阵的点积运算。
矩阵点积是线性代数中常见的运算，它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。DGEMM函数是一种高效的矩阵乘法算法，它利用了BLAS库中的优化指令集和并行计算技术，能够在多核处理器上充分发挥计算能力，提高计算效率。
优势：
- 高效性：基于LAPACK-BLAS DGEMM的矩阵点积算法经过优化，能够充分利用硬件资源，提高计算效率。
- 精度：DGEMM函数使用双精度浮点数进行计算，能够保证计算结果的高精度。
- 可移植性：LAPACK-BLAS是一个跨平台的线性代数库，可以在不同的操作系统和硬件平台上使用。
应用场景：
- 数据分析：矩阵点积在数据分析中广泛应用，例如矩阵相似度计算、主成分分析等。
- 机器学习：矩阵点积是神经网络等机器学习算法中的基本运算，用于计算权重和激活函数的输出。
- 图像处理：矩阵点积在图像处理中常用于图像变换、滤波等操作。
腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列云计算产品，以下是一些与矩阵点积相关的产品：
- 弹性计算（Elastic Compute）：提供了虚拟机实例，可用于部署和运行矩阵点积的计算任务。
- 云服务器（Cloud Server）：提供了高性能的云服务器实例，可用于进行矩阵点积计算。
- 弹性伸缩（Auto Scaling）：根据计算负载的变化自动调整计算资源，提高矩阵点积计算的效率。
- 弹性负载均衡（Load Balancer）：将矩阵点积计算任务分发到多台服务器上，提高计算并发性能。
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使用lapack-blas dgemm函数，我们尝试得到这些矩阵的点积。of columns in A must match number of rows in B") blas.dgemm("N", "N", m, n, k2, 1.0, A_ , m, B_ , k2, 1.0, C, m)
这给了我们一个错误的</em
浏览 1提问于2016-09-02得票数 3
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这是与性能有关的计算问题的顺序，基于矩阵乘法的关联属性：A(BC)=(AB)CAB在16个单独的计算中产生一
浏览 2提问于2013-06-06得票数 5
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我有一个简单的代码，它使用DGEMM例程进行矩阵乘法。=4.5 A(2,2)=4.5 B(1,2)=2.5 B(2,2)=2.5
end program checkgfortran -o check check.f90 -lblas
对于编译选
浏览 1提问于2015-06-30得票数 3
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我正在使用mkl cblas_dgemm，目前它与CblasRowMajor、CblasNoTrans、CblasNotrans一起用于我的矩阵。我知道c是一种主要的行语言，而dgemm是一种主要的列算法。我很想知道，如果我链接到cblas_dgemm，那么切换矩阵的顺序是否会对mkl算法产生任何影响。mkl是否足够聪明，能够在幕后做一些我想做的事情来优化矩阵乘法？如果没有，用mkl执行矩阵
浏览 5提问于2015-09-07得票数 7
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我不能使用gsl_matrix，因为我的应用程序是封闭的，根据，如果我直接使用GPL代码，我将不得不使我的应用程序开源。而这是不-不来自上级。
执行密集矩阵向量积和和(如gsl_blas_dgemv和gsl_blas_dgem
浏览 1提问于2012-09-19得票数 2
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使用DGEMM的BLAS LDB
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我想把矩阵乘以D* W‘，其中W’是W的一个转置形式。 Call dgemm('n', 't', N1, M1, N1, 1.0_wp, D, N1, W, M1, 0.0_wp, c, n1)Dimensionsof
浏览 2提问于2020-03-31得票数 1
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在第4章(第110页)中，它说:反演这样一个矩阵的计算复杂度通常是关于O(n^2.4)到O(n^3) (取决于实现)。换句话说，如果将功能的数量增加一倍，计算时间就会乘以大约2^2.4 = 5.3到2^3 = 8。timeit.timeit('np.linalg.inv(A)','import numpy as np\nfrom __main__ import A, b', number=10000)
nsize=100的时间为计算成本似乎增加了3.4倍(8.5/2.5)，
浏览 12提问于2022-07-27得票数 1
是否有任何Dgemm类矩阵调用来缩放a和b矩阵？(A、B、C是标量)。IE c=C*c+ (A*op(a)) * (B*op(b))；
奖金是有更多的理由，这是不支持的，还是它只是不常见的线性代数和因此，一般没有理由？
浏览 2提问于2018-01-23得票数 0
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我有一个矩阵m = np.array([[3,4], [5,6], [7,5]])和一个向量v = np.array([1,2])，这两个张量可以乘以。m和v的形状分别为(3,2)和(2 )。
如果m有3行和2列，而v有1行和2列，那么乘法怎么可能呢？
浏览 20提问于2022-07-13得票数 1
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虽然我意识到这是一个利基问题，但我想知道是否有人知道矩阵乘法的算法，在100x100到500x500大小的矩阵上，这将是非常好的(即使用大量cpu或gpu的flops )？虽然我知道xgemm和xgemm3m很好，但不幸的是，它们在处理大于1000x1000的矩阵时遇到了很大的失败。
感谢您的帮助:)
浏览 1提问于2013-08-01得票数 0
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当我使用spark mllib多层感知器模型预测一个向量时，我发现在多线程中，相同的向量有时会产生不同的结果。我读了源代码，发现它是基于BLAS库的。我为多线程中的BLAS做了一些测试代码。我使用BLAS dgemm utils来计算矩阵，当使用多线程时，相同的矩阵数据会产生不同的结果。blas.
浏览 0提问于2017-11-28得票数 1
我试图做一个点积，如果我把一个转置数组作为第一个参数，我得到正确的答案(一个值)，因为它本质上是一个乘积sum(a*b)的和。但是如果我把转置数组作为第二个参数，它就给了我一个2x2数组。为什么？
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我想问一下core.matrix网点产品的性能，有没有优化网点功能的技术？
因为我发现在Java，C，甚至在HipHipArray库中，点积性能比核心矩阵点积要快得多。我通过循环点积函数来进行一个小小的基准测试，直到800000步，在Java = 12 ms，C= 22 ms，core.matrix = 1300 ms (如果使用core.matrix.dot )，如果在clojure中使用300数组，我发现它在80
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使用OpenMDAO标准库中的组件(即矩阵向量产品、点积、线性系统、)的优势是什么？据我所知，它们都是基于两个基类: ExplicitComponent和ImplicitComponent
除了方便之外，还有什么原因需要使用它们吗？
浏览 10提问于2018-08-19得票数 0
总的来说，我是DataScience/Pandas的新手。我主要关注的推荐系统。然后我将其转换为稀疏数据帧，其中可以显示用户对每部电影的评分：
rating_with_totalRatingCount = rating_with_totalRatingCount.drop_duplicatesrating_with_totalRatingCount.pi
浏览 0提问于2020-05-04得票数 0
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我想要一个奇怪的点积，用于numpy中的矩阵乘法。对于矩阵A的行积和矩阵B的列[4,5,6]，我希望使用“[1,2,3]”min(1+4, 2+5, 3+6)来获得矩阵乘积AB。
浏览 22提问于2019-05-05得票数 4
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假设我有两个矩阵(以通用Lisp数组的形式) foo和bar，这样：(defvar bar #2A((3 1) (6 5) (2 3)))#2A((24 25) (47 34))
我应该采取哪些步骤来进行这样的手术？我的理解是，我应该从REPL调用BLAS矩阵乘法
浏览 5提问于2015-04-23得票数 2
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我很难做动态矩阵和向量点积，令人惊讶的是，我没有找到任何解决方案，因为Eigen是一个流行的库。m.resize(k, k);a.resize(k);我搞错了
二进制表达式的无效操作数('MatrixXd‘(又名’矩阵‘)和'ArrayXd’(又名‘Array’) st
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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复杂的矩阵乘法
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我有一个(密集)矩阵n x n x m和一个稀疏向量(scipy.sparse) 1 x m。如果我们看一下我的密集n x n x m矩阵，它可以被解释为一个n x n矩阵，每个位置都有一个m x 1的向量。现在我想计算稀疏向量的点积，n x n矩阵中的每个m x 1密集向量产生一个包含所有这些点积的n x n矩阵。为此，一种方法是构建一个for
浏览 2提问于2016-05-18得票数 1
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