急速乘法分解介绍

对应关系①：一种尺寸的矩阵乘法定义对应一个表征张量对应关系②：表征张量的一种低秩分解(分解为R个秩1项)对应一种包含R次数值乘法的矩阵乘法算法流程

第一个是LU分解，相信大家都已经很熟悉了，这种计算的话形式非常好看，但是分析其加法和乘法的次数可以知道，这种做法并没有加快矩阵计算。

注意到le5维度的矩阵分解就对应了那么几个张量，拿这些样本去做训练肯定是不够的。因此，这里不仅限于训练对应了真实矩阵乘法的张量，也训练智能体对于一大族张量做分解。

难怪，加性数论的进展一直很慢。其实，也能稍微看出一些规律，减去小素数然后分解，本质上还是整数分解，所以，这里也有无穷结构。相比于乘法更加密集。

（四）矩阵理论：矩阵的运算，矩阵的初等变换与初等矩阵的关系及其应用（求解线性方程组、求逆矩阵、求向量组的秩）、矩阵的等价标准形、矩阵可逆的条件（与行列式、矩阵的秩、初等矩阵的关系）、伴随矩阵及其性质、分块矩阵（包括矩阵乘法的常用分块方法并证明与矩阵相关的问题）、矩阵的常用分解（如：等价分解，满秩分解，实可逆阵的正交三角分解，Jordan分解），几种特殊矩阵的常用性质（如：准对角阵，对称矩阵与反对称矩阵，伴随矩阵、幂等矩阵，幂零矩阵，正交矩阵等）.