การคูณเมทริกซ์
ตอนนี้มีการกล่าวถึงขั้นตอนการคูณเมทริกซ์ การคูณเมทริกซ์สามารถทำได้ก็ต่อเมื่อตรงตามเงื่อนไขบางประการ สมมติว่าเมทริกซ์สองตัวคือ P และ Q และมิติของมันคือ P (a x b) และ Q (z x y) เมทริกซ์ผลลัพธ์จะพบได้ก็ต่อเมื่อ b =x จากนั้นลำดับของเมทริกซ์ผลลัพธ์ R จะเป็น (m x q)
อัลกอริทึม
matrixMultiply(P, Q): Assume dimension of P is (a x b), dimension of Q is (z x y) Begin if b is not same as z, then exit otherwise define R matrix as (a x y) for i in range 0 to a - 1, do for j in range 0 to y – 1, do for k in range 0 to z, do R[i, j] = R[i, j] + (P[i, k] * Q[k, j]) done done done End
Matrix Normalization
Suppose we have a 2x3 matrix: 4 5 6 1 2 3 The normalized matrix would be: 4/sqrt(pow(5,2) + pow(6,2)) 5/sqrt(pow(5,2) + pow(6,2)) 6/sqrt(pow(5,2) + pow(6,2)) 1/sqrt(pow(2,2) + pow(3,2)) 2/sqrt(pow(2,2) + pow(3,2)) 3/sqrt(pow(2,2) + pow(3,2))
ตัวอย่าง
#include <stdio.h> #include <math.h> int main() { int row, col, row1, col1; int assignMatrix[50][50], rowAdd[100] = {0}; long long int a, square[50] = {0}; double norm[50][50], k; printf("Enter size of a matrix\n"); scanf("%d %d", &row, &col); printf("Enter matrix of size %dX%d\n", row, col); for ( row1 = 0; row1 < row; row1++) { for (col1 = 0; col1 < col; col1++) { scanf("%d", &assignMatrix[row1][col1]); } } printf("\nrows: %d cols: %d elements:\n",row,col); for( row1 = 0; row1 < row; row1++) { for( col1 = 0; col1 < col; col1++) { printf("%d ", assignMatrix[row1][col1]); } printf("\n"); } for (row1 = 0; row1 < row; row1++) { for (col1 = 1; col1 < col; col1++) { a = assignMatrix[r][c]; square[row1] += a * a; } printf("Sum of squares of row %d: %lld\n",row1,square[row1]); } for ( row1 = 0; row1 < row; row1++ ) { k = 1.0 / sqrt(square[row1]); for( col1 = 0; col1 < col; col1++ ) { norm[row1][col1] = k * assignMatrix[row1][col1] ; } } printf("\nNormalized Matrix:\n"); for( row1 = 0; row1 < row; row1++) { for( col1 = 0; col1 < col; col1++) { printf("%.3lf ", norm[row1][col1]); } printf("\n"); } return 0; }
ผลลัพธ์
Enter size of a matrix 2 3 Enter matrix of size 2X3 4 5 6 1 2 3 rows: 2 cols: 3 elements: 4 5 6 1 2 3 Sum of squares of row 0: 61 Sum of squares of row 1: 13 Normalized Matrix: 0.512 0.640 0.768 0.277 0.555 0.832 Process returned 0 (0x0) execution time : 12.446 s Press any key to continue.