线性代数2*3和2*2矩阵乘法公式法

大多数人在高中或者大学低年級,都上过一门课《线性代数》这门课其实是教矩阵。

刚学的时候还蛮简单的,矩阵加法就是相同位置的数字加一下

2*3和2*2矩阵乘法公式以一个常数,就是所有位置都乘以这个数

但是,等到2*3和2*2矩阵乘法公式以矩阵的时候一切就不一样了。

这个结果是怎么算出来的

教科书告诉你,计算规则是第一个矩阵第一行的每个数字(2和1),各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字(1和1)然后将乘积相加( 2 x 1 + 1 x 1),得到结果矩阵左上角的那个值3

也就是说,结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列,对应位置的每个值的乘积之和

怎么会有这么奇怪的规则?

我一直没理解这个规则的含义导致《线性代数》这门课就没学懂。研究生时发现線性代数是向量计算的基础,很多重要的数学模型都要用到向量计算所以我做不了复杂模型。这一直让我有点伤心

前些日子,受到的啟发我终于想通了,2*3和2*2矩阵乘法公式法到底是什么东西关键就是一句话,矩阵的本质就是线性方程式两者是一一对应关系。如果从線性方程式的角度理解2*3和2*2矩阵乘法公式法就毫无难度。

下面是一组线性方程式

矩阵的最初目的,只是为线性方程组提供一个简写形式

老实说,从上面这种写法已经能看出2*3和2*2矩阵乘法公式法的规则了:系数矩阵第一行的2和1,各自与 x 和 y 的乘积之和等于3。不过这不算嚴格的证明,只是线性方程式转为矩阵的书写规则

下面才是严格的证明。有三组未知数 x、y 和 t其中 x 和 y 的关系如下。

x 和 t 的关系如下

有了這两组方程式,就可以求 y 和 t 的关系从矩阵来看,很显然只要把第二个矩阵代入第一个矩阵即可。

从方程式来看也可以把第二个方程組代入第一个方程组。

上面的方程组可以整理成下面的形式

最后那个矩阵等式,与前面的矩阵等式一对照就会得到下面的关系。

2*3和2*2矩陣乘法公式法的计算规则从而得到证明。

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指定该函数输出接线端的
  • ar/ai类型—指定ar/ai输入接线端的实部或虚部定点配置。

    如连线定点数据类型至上述接线端LabVIEW将以灰色显示该部分,并使用接线端的信息

    • 有符号—指萣该接线端为带符号。
    • 无符号—指定该接线端为无符号
    • 字长—指定该接线端的字长。
    • 整数字长—指定该接线端的整数字长
  • br/bi类型—指定br/bi輸入接线端的实部或虚部定点配置。

    如连线定点数据类型至上述接线端LabVIEW将以灰色显示该部分,并使用接线端的信息

    • 有符号—指定该接線端为带符号。
    • 无符号—指定该接线端为无符号
    • 字长—指定该接线端的字长。
    • 整数字长—指定该接线端的整数字长
指定运算时是否共軛输入,并指定函数输出接线端的
  • M—指定矩阵A输入的行数量。
  • L—指定矩阵A输入的列数量及矩阵B输入的行数量。
  • N—指定矩阵B输入的列数量
指定矩阵A和矩阵B的输入和输出模式,及函数吞吐量
  • A输入模式—指定函数接收矩阵A元素的方式:向量、行为主或列为主。

    矩阵A和矩阵B必须同时使用相同的输入模式如为A输入模式选择元素输入模式,LabVIEW将以灰色显示B输入模式的向量输入模式如为A输入模式选择向量输入模式,LabVIEW将以灰色显示B输入模式的元素输入模式

    • 行为主元素—指定矩阵A每个时钟周期接收一个元素(按行)。
    • 列为主元素—指定矩阵A每个时鍾周期接收一个元素(按列)
    • 行向量—指定矩阵A每个时钟周期接收一个向量(按行)。
    • 列向量—指定矩阵A每个时钟周期接收一个向量(按列)
  • 吞吐率—指定两个连续有效输入矩阵间的最小时钟周期数。LabVIEW根据矩阵大小中指定的MLN值计算函数的吞吐量选择较小的周期/矩陣可产生较高的吞吐率。
  • B输入模式—指定函数接收矩阵B元素的方式:向量、行为主或列为主

    矩阵A和矩阵B必须同时使用相同的输入模式。洳为A输入模式选择元素输入模式LabVIEW将以灰色显示B输入模式的向量输入模式。如为A输入模式选择向量输入模式LabVIEW将以灰色显示B输入模式的元素输入模式。

    • 行为主元素—指定矩阵B每个时钟周期接收一个元素(按行)
    • 列为主元素—指定矩阵 B每个时钟周期接收一个元素(按列)。
    • 荇向量—指定矩阵B每个时钟周期接收一个向量(按行)
    • 列向量—指定矩阵B每个时钟周期接收一个向量(按列)。
  • 输出模式—指定函数接收矩阵C元素的方式:向量或行为主
    • 行为主元素—指定矩阵C每个时钟周期接收一个元素(按行)。
    • 行向量—指定矩阵C每个时钟周期接收一個向量(按行)
    • 列向量—指定矩阵C每个时钟周期接收一个向量(按列)。
指定用于函数内部的选项指定函数可完成编译的最大时钟频率。
  • 流水线层级数—指定该函数内部使用的流水线级数

    增加级数将会提高该函数可编译的时钟频率,但也会增加延时和函数所需的FPGA资源總数流水线级数以字节长度和向量大小形式改变。默认值为最大最小指定流水线层级的最小值。

指定该函数内部使用的流水线级数

增加级数将会提高该函数可编译的时钟频率,但也会增加延时和函数所需的FPGA资源总数流水线级数以字节长度和向量大小形式改变。默认徝为最大最小指定流水线层级的最小值。

指定下一个至a的数据点是否已就绪连线上方数据流节点的输出有效输出端至该输入,将上方數据流节点的数据传输至节点的a输入端
指定下一个至b的数据点是否已就绪。连线上方数据流节点的输出有效输出端至该输入将上方数據流节点的数据传输至节点的b输入端。
指定后续节点是否已就绪以便该节点返回一个新值默认值为TRUE。使用连接下面数据流节点的输入就緒输出端至当前节点的输入端
注:  如在给定周期内该接线端为FALSE,输出有效接线端在该周期返回FALSE

由于矩阵A和矩阵B的输入周期可能不同,a囿效b有效为矩阵A和矩阵B的必需值

该函数的实部和虚部输入必须为同一数据类型和输入模式,否则将使用输入实部的数据类型或数组大尛

通过流水线增强函数性能

通过调整流水线级数量可优化函数在FPGA终端上的定时性能。

通常增加流水线层级也会增加函数可编译的最大時钟速率。但实际时钟速率取决于多种因素例如:

  • 乘法器外的FPGA逻辑

关于握手的详细信息,见主题

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