Secara luas diduga bahwa , eksponen optimal untuk perkalian matriks, sebenarnya sama dengan 2. Pertanyaan saya sederhana:ωω\omega Apa alasan yang kita miliki untuk meyakini bahwa ?ω=2ω=2\omega = 2 Saya mengetahui algoritma cepat seperti Coppersmith-Winograd, tapi saya tidak tahu mengapa ini...
Hal ini umumnya percaya bahwa untuk semua ϵ>0ϵ>0\epsilon > 0 , adalah mungkin untuk kalikan dua n×nn×nn \times n matriks di O(n2+ϵ)O(n2+ϵ)O(n^{2 + \epsilon}) waktu. Beberapa diskusi ada di sini . Saya telah bertanya kepada beberapa orang yang lebih akrab dengan penelitian apakah mereka...
Sepertinya ini tidak diketahui - tetapi apakah ada batas bawah yang menarik pada kompleksitas perkalian matriks dalam model komputasi kuantum? Apakah kita memiliki intuisi yang dapat mengalahkan kompleksitas algoritma Coppersmith-Winograd menggunakan komputer
Pada tahun 1979, Freivalds menunjukkan bahwa memverifikasi produk matriks atas bidang apa pun dapat dilakukan dalam waktu secara acak . Lebih formal, diberikan tiga matriks A, B, dan C, dengan entri dari bidang F, masalah memeriksa apakah AB = C memiliki algoritma waktu O ( n 2 ) acak .O (...
Dalam algoritma Strassen, untuk menghitung produk dari dua matriks dan B , matriks A dan B dibagi menjadi 2 × 2 matriks blok dan algoritma menghasilkan perhitungan secara rekursif 7 blok produk matriks-matriks sebagai lawan dari 8 blok matriks- naif produk matriks, yaitu, jika kita ingin C = A B ,...
Misalkan kita diberi satu set n variabel boolean x_1, ..., x_n dan satu set fungsi m y_1 ... y_m di mana setiap y_i adalah XOR dari subset (diberikan) dari variabel-variabel ini. Tujuannya adalah untuk menghitung jumlah minimum operasi XOR yang perlu Anda lakukan untuk menghitung semua fungsi y_1...
Saya mencari informasi tentang kompleksitas komputasi perkalian matriks matriks persegi panjang. Wikipedia menyatakan bahwa kompleksitas mengalikan oleh B ∈ R n × p adalah O ( m n p ) (buku sekolah perkalian).A ∈ Rm × nSEBUAH∈Rm×nA \in \mathbb{R}^{m \times n}B ∈ Rn × pB∈Rn×halB \in \mathbb{R}^{n...
Jadi, saya punya sekitar 100-200 matriks boolean persegi yang sangat jarang dengan panjang sisi ~ beberapa lusin, dan saya perlu menghitung produk mereka. Saya tahu bahwa jika saya mengalikannya secara seri, produk biasanya akan tetap jarang di setiap langkah. Apakah ada algoritma produk rantai...
Saya searching tentang Matrix perkalian, Jadi saya kunjungan pertama wiki perkalian matriks algoritma, Dalam referensi saya menemukan kertas yang mengklaim bahwa penggunaan algoritmaO ( n2l o g( n ) )HAI(n2lHaig(n))O(n^2 log(n)) , aku akan membaca artikel tetapi rumit dan akan terlalu banyak waktu...
Dalam makalah seminal mereka, algoritma Group-theoretic untuk perkalian matriks , Cohn, Kleinberg, Szegedy dan Umans memperkenalkan konsep puzzle yang dapat dipecahkan secara unik (didefinisikan di bawah) dan kapasitas USP. Mereka mengklaim bahwa Coppersmith dan Winograd, di sendiri kertas...
Apa algoritma yang paling praktis efisien untuk mengalikan dua matriks boolean yang sangat jarang (katakanlah, N = 200 dan hanya ada sekitar 100-200 elemen non-nol)? Sebenarnya, saya memiliki keuntungan bahwa ketika saya mengalikan A dengan B, B sudah ditentukan sebelumnya dan saya dapat melakukan...
Saya mencoba untuk memahami hubungan antara kompleksitas algoritmik dan kompleksitas rangkaian Determinants dan Matrix Multiplication. Hal ini diketahui bahwa determinan dari suatu matriks dapat dihitung dalam ~ O ( M ( n ) ) waktu, di mana M ( n ) adalah waktu minimum yang diperlukan untuk...
Biarkan , B i menjadi urutan matriks sirkular ukuran n × n .SEBUAHsayaAiA_{i}BsayaBiB_{i}n × nn×nn \times n Kita tahu bahwa dapat dihitung dalam waktu kuadrat (menggunakan FFT untuk diagonalize dan menambahkan matriks diagonal dan menerapkan IFFT).∑ni =
Saat menelusuri posting CStheory.se lama , saya menemukan posting blog yang menarik tentang masalah kematian matriks . Kecuali saya salah mengartikan masalah, ini menyatakan bahwa dengan memberikan koleksi terbatas matriks 3 x 3 dengan entri integer untuk setiap nilai matriks, kita harus memutuskan...