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在MATLAB中的FastBTTB:实现含块Toeplitz结构矩阵的快速乘法代码

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简介:
简介:本文介绍了在MATLAB中开发的FastBTTB工具箱,专门用于处理包含块 Toeplitz 结构的大规模稀疏矩阵的高效乘法运算。 MATLAB软件提供了一种使用快速BTTB(块Toeplitz Toeplitz block)方法进行矩阵乘法的功能,适用于重力和磁数据的正向建模内核生成。此功能能够生成用于比较的完整矩阵,并创建实现快速BTTB所需的转换矩阵。 提供的脚本包括: - Testing_Script.m:测试软件中选定参数的选择性代码。 - Test_Efficiency.m:计算使用FFT(快速傅里叶变换)与不使用FFT时的时间效率。 - Test_plot.m:用于生成效率图的脚本。 初始运行建议设置下限为1,上限为2,填充值设为1。这将验证软件能否正确运行。随后可以尝试不同的参数组合,例如比例范围从低至高(分别为1和2),填充增加到2等更多测试案例以进一步评估性能表现。 这些步骤以及相关说明可以在Jarom Hogue、Rosemary Renaut 和 Saeed Vatankhah于2019年发表的论文中找到。该文详细描述了如何通过调整参数来有效评估重力和磁核的功能性与效率,并提供了开源软件以供研究者使用。

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  • MATLABFastBTTBToeplitz
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    简介:本文介绍了在MATLAB中开发的FastBTTB工具箱,专门用于处理包含块 Toeplitz 结构的大规模稀疏矩阵的高效乘法运算。 MATLAB软件提供了一种使用快速BTTB(块Toeplitz Toeplitz block)方法进行矩阵乘法的功能,适用于重力和磁数据的正向建模内核生成。此功能能够生成用于比较的完整矩阵,并创建实现快速BTTB所需的转换矩阵。 提供的脚本包括: - Testing_Script.m:测试软件中选定参数的选择性代码。 - Test_Efficiency.m:计算使用FFT(快速傅里叶变换)与不使用FFT时的时间效率。 - Test_plot.m:用于生成效率图的脚本。 初始运行建议设置下限为1,上限为2,填充值设为1。这将验证软件能否正确运行。随后可以尝试不同的参数组合,例如比例范围从低至高(分别为1和2),填充增加到2等更多测试案例以进一步评估性能表现。 这些步骤以及相关说明可以在Jarom Hogue、Rosemary Renaut 和 Saeed Vatankhah于2019年发表的论文中找到。该文详细描述了如何通过调整参数来有效评估重力和磁核的功能性与效率,并提供了开源软件以供研究者使用。
  • MATLAB.pdf
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    本文探讨了利用MATLAB编程环境实现分块矩阵技术优化传统矩阵乘法运算的方法和步骤,旨在提高计算效率。 关于大矩阵分块乘法的实现及其在MATLAB中的代码编写方法。
  • ToeplitzMult:此工具箱提供Toeplitz与向量相功能 - MATLAB开发
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    ToeplitzMult 是一个专为MATLAB设计的工具箱,它能够高效地执行Toeplitz矩阵与向量的乘法运算。通过利用Toeplitz结构的特殊性,该工具箱显著提高了计算速度和效率,特别适用于大规模数据处理和科学工程应用。 此目录包含用于快速乘以 Toeplitz 矩阵与向量的 MATLAB 函数。通过使用这些函数,您可以避免存储整个矩阵(仅需两个长度为 n 的向量而非大小为 n*n 的矩阵),同时显著加快计算速度。这里采用的算法在 O(n*log(n)) 时间内运行,而传统的矩阵乘法需要 O(n^2) 时间。最简单的情况是 Toeplitz 矩阵与单个向量相乘。要将 toeplitz(a,b) 与 x 相乘,请使用命令: ``` y=toeplitzmult(a,b,x) ``` 如果您有一个矩阵需多次与其他不同向量相乘,可以采用以下方法: ``` F=toeplitzmultaux(a,b); y1=toeplitzmult2(F,x1); y2=toeplitzmult2(F,x2); y3=toeplitzmult2(F,x3); ... ``` 脚本 example.m 演示了这些函数的使用方法。
  • Verilog设计:4x4
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    本项目旨在通过Verilog硬件描述语言实现两个4x4矩阵相乘的功能。设计聚焦于优化硬件资源利用和提高运算效率,适用于数字信号处理等领域。 矩阵乘法使用 Verilog 设计 4x4 矩阵乘法的设计已经通过数据验证。设计文件可以在 /src 目录下找到,测试平台可以在 /tb 目录下找到。所有输入数据均应采用8位符号进行签名,而输出数据则需使用11位符号进行签名,并以有符号十进制形式监控输出。此项目遵循 Apache 2.0 许可协议。
  • CANNON算MPI
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    本文介绍了CANNON算法在大规模矩阵相乘中的并行计算方法,并详细阐述了其基于MPI的消息传递实现过程。 经典的Cannon算法主要用于矩阵相乘的并行求解问题。这个实现简单易懂,并包含详细注释。
  • C++Strassen
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    本文章介绍了如何在C++编程语言中实现Strassen算法以优化大规模矩阵的乘法运算过程。 算法分析与设计课程作业要求提交一个单独的cpp文件。
  • Toeplitz与其逆求解方
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    本文探讨了Toeplitz矩阵及其逆矩阵的有效求解策略,通过分析其特殊结构,提出了一系列高效算法和计算技巧。 本段落介绍了Toeplitz矩阵的解法,并提供了使用Matlab和C语言编写的模拟程序。
  • 多维:利用简单函数多维数组运算 - MATLAB开发
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    这段MATLAB代码提供了一个简洁的方法来执行高效的多维矩阵乘法操作。通过使用简单的函数,它可以方便地处理复杂的多维数组计算任务。 `mmat(A,B)` 执行矩阵乘法操作,其中 A 和 B 是多维数组的一部分。这个函数与 MATLAB 中用于二维数组的内置 `mtimes` 函数功能相同。然而,它自然地扩展了 `mtimes` 的应用范围,使得两个输入数组可以具有任意数量的额外维度。 例如: ```matlab A = [1 2; 2 1]; B = [3 4; 1 2]; mmat(A,B) == mtimes(A,B) ``` 在这个例子中,矩阵 A 和 B 的乘法结果通过 `mmat` 函数计算与直接使用 `mtimes` 函数相同。然而,A 和 B 可以沿第3维度展开: ```matlab A = repmat([1 2; 2 1],[1 1 5]); C = mmat(A,B) ``` 结果数组 C 将包含: - `C(:,:,1) = A(:,:,1)*B` - `C(:,:,2) = A(:,:,2)*B` ... 在这个例子中,矩阵 B 沿着单例维度扩展以匹配与 A 的乘法操作大小。 此外,在调用时: ```matlab mmat(A,B,dim) ``` 参数 dim 可用于指定在哪个维度上执行矩阵乘法。
  • Strassen算应用(C++
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    本文章介绍了如何利用Strassen算法优化大尺度矩阵间的乘法操作,并通过C++编程语言实现了该算法的具体步骤。 在通常情况下,矩阵乘法需要使用三个for循环进行计算,其时间复杂度为O(n^3)。然而,在分块矩阵的情况下(如MIT算法导论中所述),传统方法需要执行八次乘法操作:r = a * e + b * g; s = a * f + b * h; t = c * e + d * g; u = c * f + d * h。 斯特拉森算法通过将这些乘法操作减少到七次,从而提高了效率。这是因为乘法运算比加减法消耗更多的计算资源,因此降低乘法次数可以显著提升性能。具体来说,在斯特拉森方法中,我们定义以下七个新的乘积: p1 = a * (f - h) p2 = (a + b) * h p3 = (c + d) * e p4 = d * (g - e) p5 = (a + d) * (e + h) p6 = (b - d) * (g + h) p7 = (a - c) * (e + f) 通过这些新的乘积,我们可以重新计算原始的四个结果如下: r = p5 + p4 + p6 - p2 s = p1 + p2 t = p3 + p4 u = p5 + p1 - p3 -p7 这种方法减少了矩阵乘法所需的运算次数,从而提高了算法的整体效率。
  • Matlab非负和张量分解下载
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    本资源提供Matlab环境下非负矩阵及张量分解的高效算法实现,包含详尽注释源码,并支持直接下载应用。 非负矩阵分解 (NMF) 是通过程序 nmf.m 实现的一种算法。当 A 为非负矩阵时,nmf(A,10) 返回 A 的 NMF 结果,并以 10 作为目标低等级。这两个参数(输入数据矩阵和目标低秩)是必需的,而其他参数则是可选的。选择合适的目标低秩值取决于每个特定的数据矩阵 A 和执行非负矩阵分解的目的。 要了解更多关于可选参数的信息,请查看 nmf.m 文件中的相关说明。例如,默认算法 anls_bpp 可以通过指定 method 值替换为另一种算法,如下所示:nmf(A,10,method,hals) 实现的 NMF 算法名称包括: - anls_bpp - 包含块主旋转方法的 ANLS - anls_asgivens - 包含活动集方法和给定更新的 ANLS - anls_asgroup - 包含活动集方法和列分组的 ANLS - als - 交替最小二乘法 - hals - 分层交替最小二乘法 - mu - 乘法更新方法 示例文件 example_nmf_1.m 提供了几个使用案例。另一个示例文件 example_nmf_2.m 展示如何测试 NMF 算法在应用于潜在因子已知的合成矩阵时,能否恢复真实的潜在因素。