矩阵乘法的strassen算法，为什么创建的是10个子矩阵保存和或差 而不是其他数目？

strassen 之所以要2分的原因在于是矩阵2分后，两个子矩阵加减法要满足相同规模。首先最简单的：把矩阵补全成为2的幂次规模即可。由于矩阵乘法性质，就算扩大矩阵（补0），也会保留原有的结果，而其他部分为0，也就是说算完之后再从结果矩阵将需要部分扣下来即可。其次稍微动脑子的：规定一个最小乘法规...

当然a,b,c,d的正负都行 2.strassen算法的直观效果 根据以上的想法,我们可以把strassen算法过程画成以下的效果 其中实线代表我们想要得到的矩阵乘法的项,如下 C11​=A11​⋅B11​+A12​⋅B21​ C12​=A11​⋅B12​+A...

如Strassen算法（理论复杂度**O(n^log2(7))**），但实际应用中，却受限于竞赛时间的挑战。特别是在处理方阵乘法时，特殊形式如布尔矩阵乘法（位运算实现（复杂度**O(n^2) + k）**</）和01矩阵乘法（取模）的优化至关重要。

除了按照列优先或行优先的顺序进行计算外，还有其他一些计算方法，如分块矩阵乘法、Strassen算法等。这些方法各有优缺点，具体使用哪种方法取决于具体情况。

要想改进矩阵乘法的计算时间复杂性，必须减少子矩阵乘法运算的次数。按照上述分治法的思想可以看出，要想减少乘法运算次数，关键在于计算2个2阶方阵的乘积时，能否用少于8次的乘法运算。Strassen提出了一种新的算法来计算2个2阶方阵的乘积。他的算法只用了7次乘法运算，但增加了加、减法的运算次数。这7次...

两个2的n次方乘以2的n次方的矩阵乘法,要求用strassen算法(分治思想)实现,以n=8为例,既256*256的矩阵乘法.希望高手帮帮忙,给出源代码.最好用c++语言,能直接运行的.不甚感激!!!... 两个2的n次方乘以2的n次方的矩阵乘法,要求用strassen 算法(分治思想)实现,以n=8为例,既256*256的矩阵乘法.希望高手帮帮忙...

在竞赛环境中的实现，矩阵乘法的优化代码主要依赖于硬件系统、编译器以及比赛规则。通常使用优化的暴力实现。理论较快的算法，如Strassen-Winograd，尽管复杂度高，但在实际应用中并不实用。相反，优化的暴力实现足以提供较快的运行速度。矩阵乘法在竞赛中的应用实例展示了理论与实践的结合。例如，01矩阵乘法...

void MATRIX_MULTIPLY(int A[][N],int B[][N],int C[][N]) //按通常的矩阵乘法计算C=AB的子算法(仅做2阶){ int i,j,t;for( i=0; i<N; i++ ) //计算A*B-->C for( j=0; j<N; j++ ){ C[i][j]=0; //计算完一个C[i][j]，C[i][j]应重新赋值为零 for( ...

功能:用分而治之算法和Strassen方法计算A与B的乘积并存入C 返回值:无 ***/ void Matrix_multiplication(mytype * A,mytype * B,mytype * C,long m) { if(m>2)//当矩阵维数大于2时 { //将矩阵A、B分为四个小矩阵,分别为A1、A2、A3、A4、B1、B2、B3、B4 mytype *A1=new mytype[m*m/4],*...

使用稳定的算法：某些算法可能在数值上更稳定，减少了舍入误差的累积。例如，使用Strassen算法或者Winograd算法可以提高矩阵乘法的稳定性和效率。优化性能：对于大型矩阵乘法，可以考虑使用并行计算或者分布式计算来加速计算过程。这通常涉及到将矩阵分割成小块，并在多个处理器或计算机上同时进行计算。验证结果：...