急速乘法分解价格
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).
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