10计本算法实验矩阵连乘算法

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矩阵连乘题目

矩阵连乘题目

矩阵连乘题目摘要:一、矩阵连乘的定义和性质1.矩阵连乘的概念2.矩阵连乘的性质二、矩阵连乘的计算方法1.矩阵乘法的运算法则2.矩阵连乘的计算步骤三、矩阵连乘在实际问题中的应用1.图像处理2.机器学习四、矩阵连乘的优化方法1.矩阵分解2.矩阵压缩正文:矩阵连乘是线性代数中的一个重要概念,它涉及到矩阵的乘法运算。

矩阵连乘不仅具有自身的性质,还在许多实际问题中有着广泛的应用。

本文将介绍矩阵连乘的定义、性质,计算方法,以及在实际问题中的应用和优化方法。

一、矩阵连乘的定义和性质矩阵连乘是指将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。

设矩阵A 为m×n 矩阵,矩阵B 为n×p 矩阵,则矩阵C=AB 为m×p 矩阵。

矩阵连乘有一个重要的性质,即结合律,满足(AB)C=A(BC)。

二、矩阵连乘的计算方法矩阵连乘的计算方法主要依赖于矩阵乘法的运算法则。

设矩阵A 为m×n 矩阵,矩阵B 为n×p 矩阵,矩阵C 为m×p 矩阵,则有:1.元素级运算:C[i,j] = ΣA[i,k] * B[k,j]2.行级运算:C[i,:] = A[i,:] * B3.列级运算:C[:,j] = A * B[:,j]三、矩阵连乘在实际问题中的应用矩阵连乘在实际问题中有着广泛的应用,例如图像处理、机器学习等领域。

在图像处理中,矩阵连乘常用于图像的缩放、旋转等操作。

在机器学习中,矩阵连乘则可以用于计算特征向量之间的相似性。

四、矩阵连乘的优化方法矩阵连乘在实际应用中,往往涉及到大规模矩阵的运算,因此需要优化计算方法以提高效率。

常见的优化方法包括矩阵分解和矩阵压缩。

矩阵分解可以将矩阵分解为若干个矩阵的乘积,从而降低计算复杂度。

矩阵压缩则可以通过压缩矩阵的存储空间,减少计算过程中的内存消耗。

综上所述,矩阵连乘是线性代数中的一个重要概念,它具有自身的性质,并在实际问题中有着广泛的应用。

矩阵连乘问题的算法

矩阵连乘问题的算法

矩阵连乘问题的算法
一、矩阵连乘问题
矩阵连乘问题是指在矩阵计算中,给定n个矩阵,求这n个矩阵的连乘积的最优解问题。

矩阵连乘问题既可以用于组合优化,也可以用于信息处理系统中查找最优路径的搜索算法。

它是最基本的组合优化问题。

二、矩阵连乘问题的算法
1. 动态规划法:动态规划法是求解矩阵连乘问题的常用算法。

它采用递归方法,将原问题分解为若干个子问题,然后求出各子问题的最优解,最后组合出原问题的最优解。

2. 贪心算法:贪心算法是一种经典的最优化算法,也可以用于求解矩阵连乘问题,即通过某种启发式规则,在每一步中都使最优决策,最终得到最优解。

3. 分支定界法:分支定界法是一种由搜索算法和界定法相结合而成的最优化算法,也可以用于求解矩阵连乘问题。

该算法按照树状的层次结构,向下搜索一个在每一步骤都使得当前最优的路径,然后上溯形成最优解。

4. 模拟退火算法:模拟退火算法是一种搜索算法,它可以用于求解矩阵连乘问题。

它采用一种模拟物理过程的原理,通过不断地改变解的状态,以求出相对最优解。

- 1 -。

矩阵连乘问题(动态规划算法)

矩阵连乘问题(动态规划算法)

矩阵连乘问题(动态规划算法)动态规划算法思想简介:将⼀个问题分解为多个⼦问题,这点和分治法类似,但是每个⼦问题不是独⽴的⽽是相互联系的,所以我们在求解每个⼦问题的时候可能需要重复计算到其他的⼦问题,所以我们将计算过的⼦问题的解放进⼀个表中,这样就能避免了重复计算带来的耗费,这就是动态规划的基本思想;⼀般地,动态规划思想⼀般⽤来解最优化问题,主要分为以下四个步骤:(1)找出最优解的性质,并刻画其结构特征;(2)递归地定义最优值;(3)以⾃底向上的⽅式计算出最优值;(4)根据计算得到的最优值时得到的信息,构造最优解;同时,问题的最优⼦结构性质也是该问题可⽤动态规划算法求解的显著特征,这⾥的最优⼦结构性质即指:问题的最优解也即代表着它的⼦问题有了最优解;问题描述:分析过程如下:(1)分析最优⼦结构的性质:(2)分析递归关系,以及利⽤⾃底向上的⽅式进⾏计算:(3)获取最优值和最优解:代码如下:#ifndef MATRIX_CHAIN_H#define MATRIX_CHAIN_Hvoid matrix_chain(int *p, int n, int **m, int **s);void traceback(int i, int j, int **s);#endif#include <iostream>#include "matrix_chain.h"using namespace std;//利⽤动态规划算法获取最优值void matrix_chain(int *p, int n, int **m, int **s) //p:各个矩阵的列数,n:矩阵个数,m:m[i:j]矩阵i到j的相乘次数,s:对应的分开位置{for (int i = 0; i < n; i++){m[i][i] = 0;}for (int r = 2; r <= n; r++){for (int i = 0; i < n - r + 1; i++){int j = i + r - 1;m[i][j] = m[i + 1][j] + p[i - 1] * p[i] * p[j];s[i][j] = i;for (int k = i + 1; k < j; k++){int t = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i - 1] * p[k] * p[j];if (t < m[i][j]){m[i][j] = t;s[i][j] = k;}}}}}//利⽤s[i][j]获取最优解void traceback(int i, int j, int **s){if (i == j)return;traceback(i, s[i][j], s);traceback(s[i][j] + 1, j, s);cout << "Multiply A" << i << " , " << s[i][j];cout << "and A" << (s[i][j] + 1) << " , " << j << endl;}#include <iostream>#include "matrix_chain.h"using namespace std;int main(void){int matrix_num = 0; //矩阵个数cout << "请输⼊矩阵个数:" << endl;cin >> matrix_num;int **m = new int *[matrix_num];for (int i = 0; i < matrix_num; i++)m[i] = new int[matrix_num];int **s = new int *[matrix_num];for (int i = 0; i < matrix_num; i++)s[i] = new int[matrix_num];int *p = new int[matrix_num];cout << "请输⼊各矩阵的列数:" << endl;for (int i = 0; i < matrix_num; i++){cin >> p[i];}matrix_chain(p, matrix_num, m, s);traceback(0, matrix_num - 1, s);system("pause");return1;}可结合我的另⼀篇关于贪⼼算法的博客进⾏⽐较,了解这两者的区别;。

矩阵连乘最优结合问题

矩阵连乘最优结合问题

矩阵连乘最优结合问题摘要:1.矩阵连乘最优结合问题介绍2.问题的背景和意义3.矩阵连乘的定义及性质4.最优结合问题的数学模型5.解决最优结合问题的方法6.实例分析7.总结与展望正文:矩阵连乘最优结合问题是指在多个矩阵连乘的过程中,如何使矩阵连乘的结果最优。

这个问题在数学、物理、计算机科学等领域有着广泛的应用。

例如,在图像处理、信号处理、机器学习等方面,矩阵连乘是最基本、最常用的操作之一。

因此,研究矩阵连乘的最优结合问题,对于提高这些领域的计算效率和准确性具有重要意义。

矩阵连乘的定义如下:给定两个矩阵A 和B,它们的乘积矩阵C 是由A 的每一行与B 的每一列对应元素相乘后求和得到的矩阵。

即C = A * B,其中A * B 的第i 行第j 列元素cij = ∑A 的第i 行第k 列元素akik * B 的第k 列第j 列元素bkj。

矩阵连乘具有结合律、交换律和分配律等性质。

最优结合问题可以数学模型表示为:给定m 个矩阵A1, A2, ..., Am,如何选择一个合适的结合方式,使得矩阵连乘的结果矩阵C 具有最小的误差或最大的准确度。

这个问题可以用图论、整数规划等方法来解决。

以图像处理为例,假设我们需要对一幅图像进行多次滤波处理,每次滤波都需要对图像的像素值进行矩阵连乘。

如果我们可以找到一种最优的结合方式,使得滤波结果的矩阵具有最小的误差,那么就可以提高图像处理的效果和速度。

总之,矩阵连乘最优结合问题是一个具有重要理论和实际意义的问题。

通过研究这个问题的解决方法,我们可以更好地理解和利用矩阵连乘的性质,从而在各个领域提高计算效率和准确性。

矩阵连乘算法

矩阵连乘算法

福州大学数学与计算机科学学院《计算机算法设计与分析》上机实验报告(2)i<=k<j,则:m[i][j]=m[i][k]+m[k+1][j]+pi-1pkpj。

由于在计算是并不知道断开点k 的位置,所以k还未定。

不过k的位置只有j-i个可能。

因此,k是这j-i个位置使计算量达到最小的那个位置。

综上,有递推关系如下:若将对应m[i][j]的断开位置k记为s[i][j],在计算出最优值m[i][j]后,可递归地由s[i][j]构造出相应的最优解。

s[i][j]中的数表明,计算矩阵链A[i:j]的最佳方式应在矩阵Ak和Ak+1之间断开,即最优的加括号方式应为(A[i:k])(A[k+1:j)。

从s[1][n]记录的信息可知计算A[1:n]的最优加括号方式为(A[1:s[1][n]])(A[s[1][n]+1:n]),进一步递推,A[1:s[1][n]]的最优加括号方式为(A[1:s[1][s[1][n]]])(A[s[1][s[1][n]]+1:s[1][s[1][n]]])。

同理可以确定A[s[1][n]+1:n]的最优加括号方式在s[s[1][n]+1][n]处断开...照此递推下去,最终可以确定A[1:n]的最优完全加括号方式,及构造出问题的一个最优解。

3、动态规划迭代算法设计:用动态规划迭代方式解决此问题,可依据其递归式自底向上的方式进行计算。

在计算过程中,保存已解决的子问题的答案。

每个子问题只计算一次,而在后面需要时只需简单检查一下,从而避免了大量的重复计算,最终得到多项式时间的算法。

4、算法代码:1. //3d1-2 矩阵连乘动态规划迭代实现2. //A1 30*35 A2 35*15 A3 15*5 A4 5*10 A5 10*20 A6 20*253. //p[0-6]={30,35,15,5,10,20,25}4. #include "stdafx.h"5. #include <iostream>6. using namespace std;7.8. const int L = 7;9.10. int MatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p); 11. void Traceback(int i,int j,int **s);//构造最优解 12.13. int main()14. {15. int p[L]={30,35,15,5,10,20,25};16.17. int **s = new int *[L];18. int **m = new int *[L];19. for(int i=0;i<L;i++)20. {21. s[i] = new int[L];22. m[i] = new int[L];23. }24.25. cout<<"矩阵的最少计算次数为:"<<MatrixChain(6,m,s,p)<<endl;26. cout<<"矩阵最优计算次序为:"<<endl;27. Traceback(1,6,s);28. return 0;29. }30.31. int MatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p) 32. {33. for(int i=1; i<=n; i++)34. {35. m[i][i] = 0;36. }37. for(int r=2; r<=n; r++) //r为当前计算的链长(子问题规模)38. {39. for(int i=1; i<=n-r+1; i++)//n-r+1为最后一个r链的前边界40. {41. int j = i+r-1;//计算前边界为r,链长为r的链的后边界42.43. m[i][j] = m[i+1][j] + p[i-1]*p[i]*p[j];//将链ij划分为A(i) * ( A[i+1:j] )44.45. s[i][j] = i;46.47. for(int k=i+1; k<j; k++)48. {49. //将链ij划分为( A[i:k] )* (A[k+1:j]) 50. int t = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j];51. if(t<m[i][j])52. {53. m[i][j] = t;54. s[i][j] = k;55. }56. }57. }58. }59. return m[1][L-1];60. }61.62. void Traceback(int i,int j,int **s)63. {64. if(i==j) return;65. Traceback(i,s[i][j],s);66. Traceback(s[i][j]+1,j,s);67. cout<<"Multiply A"<<i<<","<<s[i][j];68. cout<<" and A"<<(s[i][j]+1)<<","<<j<<endl;69. }上述迭代算法的运行过程如下图所示:当R=2时,先迭代计算出: m[1:2]=m[1:1]+m[2:2}+p[0]*p[1]*p[2]; m[2:3]=m[2:2]+m[3:3]+p[1]*p[2]*p[3];。

矩阵连乘算法

矩阵连乘算法

福州大学数学与计算机科学学院《计算机算法设计与分析》上机实验报告(2)i<=k<j,则:m[i][j]=m[i][k]+m[k+1][j]+pi-1pkpj。

由于在计算是并不知道断开点k的位置,所以k还未定。

不过k的位置只有j-i个可能。

因此,k是这j-i个位置使计算量达到最小的那个位置。

综上,有递推关系如下:若将对应m[i][j]的断开位置k记为s[i][j],在计算出最优值m[i][j]后,可递归地由s[i][j]构造出相应的最优解。

s[i][j]中的数表明,计算矩阵链A[i:j]的最佳方式应在矩阵Ak和Ak+1之间断开,即最优的加括号方式应为(A[i:k])(A[k+1:j)。

从s[1][n]记录的信息可知计算A[1:n]的最优加括号方式为(A[1:s[1][n]])(A[s[1][n]+1:n]),进一步递推,A[1:s[1][n]]的最优加括号方式为(A[1:s[1][s[1][n]]])(A[s[1][s[1][n]]+1:s[1][s[1][n]]] )。

同理可以确定A[s[1][n]+1:n]的最优加括号方式在s[s[1][n]+1][n]处断开...照此递推下去,最终可以确定A[1:n]的最优完全加括号方式,及构造出问题的一个最优解。

3、动态规划迭代算法设计:用动态规划迭代方式解决此问题,可依据其递归式自底向上的方式进行计算。

在计算过程中,保存已解决的子问题的答案。

每个子问题只计算一次,而在后面需要时只需简单检查一下,从而避免了大量的重复计算,最终得到多项式时间的算法。

4、算法代码:1.//3d1-2 矩阵连乘动态规划迭代实现2.//A1 30*35 A2 35*15 A3 15*5 A4 5*10 A5 10*20 A6 20*253.//p[0-6]={30,35,15,5,10,20,25}4.#include "stdafx.h"5.#include <iostream>ing namespace std;7.8.const int L = 7;9.10.int MatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p);11.void Traceback(int i,int j,int **s);//构造最优解12.13.int main()14.{15.int p[L]={30,35,15,5,10,20,25};16.17.int **s = new int *[L];18.int **m = new int *[L];19.for(int i=0;i<L;i++)20. {21. s[i] = new int[L];22. m[i] = new int[L];23. }24.25. cout<<"矩阵的最少计算次数为:"<<MatrixChain(6,m,s,p)<<endl;26. cout<<"矩阵最优计算次序为:"<<endl;27. Traceback(1,6,s);28.return 0;29.}30.31.int MatrixChain(int n,int **m,int **s,int *p)32.{33.for(int i=1; i<=n; i++)34. {35. m[i][i] = 0;36. }37.for(int r=2; r<=n; r++) //r为当前计算的链长(子问题规模)38. {39.for(int i=1; i<=n-r+1; i++)//n-r+1为最后一个r链的前边界40. {41.int j = i+r-1;//计算前边界为r,链长为r的链的后边界42.43. m[i][j] = m[i+1][j] + p[i-1]*p[i]*p[j];//将链ij划分为A(i) * ( A[i+1:j] )44.45. s[i][j] = i;46.47.for(int k=i+1; k<j; k++)48. {49.//将链ij划分为( A[i:k] )* (A[k+1:j])50.int t = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j];51.if(t<m[i][j])52. {53. m[i][j] = t;54. s[i][j] = k;55. }56. }57. }58. }59.return m[1][L-1];60.}61.62.void Traceback(int i,int j,int **s)63.{64.if(i==j) return;65. Traceback(i,s[i][j],s);66. Traceback(s[i][j]+1,j,s);67. cout<<"Multiply A"<<i<<","<<s[i][j];68. cout<<" and A"<<(s[i][j]+1)<<","<<j<<endl;69.}上述迭代算法的运行过程如下图所示:当R=2时,先迭代计算出: m[1:2]=m[1:1]+m[2:2}+p[0]*p[1]*p[2];m[2:3]=m[2:2]+m[3:3]+p[1]*p[2]*p[3];。

矩阵连乘问题方程

矩阵连乘问题方程

矩阵连乘问题方程
矩阵连乘问题是一个经典的优化问题,涉及到多个矩阵的乘法操作。

为了提高计算效率,我们需要找到一种最优的矩阵乘法顺序,使得计算成本最低。

假设我们有一组矩阵A1, A2, ..., An,它们需要进行连乘操作,即C = A1 * A2 * ... * An。

我们需要找到一种最优的乘法顺序,使得计算矩阵C 的成本最低。

根据矩阵乘法的性质,我们可以知道以下规律:
1. 矩阵的乘法满足结合律,即(A * B) * C = A * (B * C)。

2. 矩阵的乘法不满足交换律,即A * B 不一定等于B * A。

因此,我们不能简单地将矩阵按照任意顺序进行连乘,而是需要寻找一种最优的乘法顺序。

一种常见的解决方法是使用动态规划算法。

我们可以定义一个二维数组dp[i][j],表示前i 个矩阵进行连乘,最终得到矩阵j 的最小计算成本。

然后我们遍历所有可能的矩阵乘法顺序,更新dp 数组的值。

最终,dp[n][j] 的值就是我们要求的最小计算成本。

下面是具体的算法步骤:
1. 初始化dp 数组为一个n 行j 列的全零数组。

2. 遍历所有可能的矩阵乘法顺序,对于每个顺序,计算当前乘法操作的成本,并更新dp 数组的值。

3. 最后,dp[n][j] 的值就是我们要求的最小计算成本。

需要注意的是,由于矩阵的维度可能很大,导致可能的矩阵乘法顺序非常多,因此这个问题的计算复杂度是非常高的。

在实际应用中,我们通常会使用一些启发
式算法来近似最优解。

矩阵连乘实验报告总结

矩阵连乘实验报告总结

一、实验背景与目的矩阵连乘问题是一个经典的算法问题,它涉及给定一系列矩阵,确定这些矩阵的最佳乘积顺序,以最小化乘法操作的次数。

本实验旨在通过动态规划算法解决矩阵连乘问题,加深对动态规划方法的理解,并提高算法分析与设计的能力。

二、实验内容与步骤1. 问题描述与理解:- 给定n个矩阵A1, A2, ..., An,其中任意两个相邻矩阵都是可乘的。

- 目标是确定计算这些矩阵连乘积的最佳顺序,以最小化所需的乘法次数。

2. 算法分析:- 使用动态规划方法,通过将问题分解为子问题并存储子问题的解来求解。

- 设定m[i, j]表示矩阵Ai到Aj的最佳乘积顺序的乘法次数。

3. 动态规划过程:- 初始化m[i, i] = 0,因为单个矩阵不需要乘法。

- 对于长度为k的矩阵序列,通过遍历所有可能的分割点,计算m[i, j]的最小值。

- 具体步骤包括:- 对于每个可能的k(1 ≤ k ≤ n-1),- 对于每个起始矩阵i(1 ≤ i ≤ n-k),- 计算m[i, i+k-1]和m[i+k, j],- 更新m[i, j]为m[i, i+k-1] + m[i+k, j] + p[i-1] p[i] p[i+k]。

4. 代码实现:- 使用C或Java等编程语言实现动态规划算法。

- 编写辅助函数来计算矩阵的乘法次数。

三、实验结果与分析1. 实验结果:- 通过实验,成功实现了矩阵连乘问题的动态规划算法。

- 得到了计算给定矩阵序列连乘积所需的最小乘法次数。

2. 结果分析:- 动态规划方法有效地解决了矩阵连乘问题,避免了穷举法的指数级时间复杂度。

- 通过分析子问题的解,我们可以找到整个问题的最优解。

四、实验总结与反思1. 实验收获:- 加深了对动态规划方法的理解,特别是如何通过子问题的解来构建整个问题的解。

- 学会了如何将实际问题转化为动态规划问题,并使用代码实现算法。

2. 反思与展望:- 实验过程中遇到了一些挑战,如理解子问题的定义和计算最优子结构的策略。

矩阵连乘

矩阵连乘

一、矩阵连乘(动态规划、备忘录)1、矩阵连乘给定n个矩阵{A1,A2,…,An},其中Ai与Ai+1可乘的,i=1,2,…,n-1。

找出这个n个矩阵的连乘A1A2…An所需相乘的最少次数的方式。

2、分析矩阵连乘满足结合律,且不同的结合方式,所需计算的次数不同。

利用备忘录方法,用表格保存以解决的子问题答案,降低重复计算,提高效率。

m初始化为0,表示相应的子问题还位被计算。

在调用LookupChain时,若m[i][j]>0,则表示其中储存的是所要求子问题的计算结果,直接返回此结果即刻。

否则与直接递归算法一样,自顶而下的递归计算,并将计算结果存入m[i][j]后返回。

因此,LookupChain总能返回正确的值,但仅在它第一次被调用时计算,以后调用就直接返回计算结果。

用MemorizedMatrixChain函数将已经计算的数据存入表中,用LookupChain函数配合MemorizedMatrixChain函数递归调用计算。

但是备忘录方法记录了计算过程产生的值,从而不重复计算,被计算了的值,把时间的复杂度从2的n次方降低到n的3次方。

3、伪代码int MemoizedMatrixChain(int number_used){for(int i=1;i<=number_used;i++){for(int j=i;j<=number_used;j++) m[i][j]=0;}return LookupChain(1,number_used);}int LookupChain(int i,int j){if(m[i][j]>0) return m[i][j];if(i==j) return 0;int u=LookupChain(i,i)+LookupChain(i+1,j)+p[i-1]*p[i]*p[j];s[i][j]=i;for(int k=i+1;k<j;k++){int t=LookupChain(i,k)+LookupChain(k+1,j)+p[i-1]*p[k]*p[j];if(t<u) {u=t;s[i][j]=k;}}m[i][j]=u;return u;}void Traceback(int i,int j){if (i == j){cout << "A" << i;}else{cout << "(";Traceback(i,s[i][j]);Traceback(s[i][j]+1,j);cout << ")";}}4、程序实现#include <iostream>using namespace std;const int MAX = 50;class matrix{public:int p[MAX];int m[MAX][MAX];int s[MAX][MAX];int number_used;void input();int LookupChain(int i,int j);void Traceback(int i,int j);matrix();};matrix::matrix(){for(int i=0;i<MAX;i++){p[i]=0;for(int j=0;j<MAX;j++){m[i][j]=0;s[i][j]=0;}}cout<<"input the matrix number: ";cin>>number_used;input();cout<<"output the result:"<<endl;LookupChain(1,number_used);Traceback(1,number_used);cout<<endl;}void matrix::input(){cout<<"the matrix: ";cout<<endl<<"input the row of A1 and columns of Ai: ";for(int j=0;j<=number_used;j++){cin>>p[j];}}int matrix::LookupChain(int i,int j){if(i==j) return 0;if(m[i][j]>0) return m[i][j];int u=LookupChain(i,i)+LookupChain(i+1,j)+p[i-1]*p[i]*p[j];s[i][j]=i;for(int k=i+1;k<j;k++){int t=LookupChain(i,k)+LookupChain(k+1,j)+p[i-1]*p[k]*p[j];if(t<u) {u=t;s[i][j]=k;}}m[i][j]=u;return u;}void matrix::Traceback(int i,int j) {if (i == j){cout << "A" << i;}else{cout << "(";Traceback(i,s[i][j]);Traceback(s[i][j]+1,j);cout << ")";}};int main(){matrix m;return 0;}运行情况:。

矩阵连乘问题的算法

矩阵连乘问题的算法

矩阵连乘问题的算法介绍矩阵连乘问题是一个经典的数学问题,它涉及到如何寻找一组矩阵相乘的最优顺序,使得计算所需的乘法操作总数最小化。

这个问题在计算机科学和算法设计中有着重要的应用。

本文将介绍矩阵连乘问题的算法及其相关概念和应用。

问题描述给定一组矩阵{A1, A2, A3, …, An},其中Ai的维度为pi-1 × pi(1 ≤ i ≤ n),我们希望找到一种矩阵相乘的顺序,使得计算这些矩阵相乘所需的乘法操作总数最小化。

动态规划算法动态规划算法是解决矩阵连乘问题的经典方法。

它通过存储中间结果来避免重复计算,从而提高计算效率。

下面将介绍动态规划算法的具体实现步骤。

定义子问题假设我们要计算矩阵Ai × Ai+1 × … × Aj的最优顺序和乘法操作总数,其中i ≤ j。

确定状态转移方程设m[i][j]表示计算矩阵Ai × Ai+1 × … × Aj的最优顺序和乘法操作总数。

根据定义,我们有以下状态转移方程: - 当i = j时,m[i][j] = 0,因为只有一个矩阵无需进行乘法操作; - 当i < j时,m[i][j] = min{m[i][k] + m[k+1][j] + pi-1 × pk × pj},其中i ≤ k < j。

填表计算最优值根据状态转移方程,我们可以使用动态规划的方法逐步填充表格m。

具体步骤如下:1. 初始化所有m[i][i]为0(0 ≤ i ≤ n); 2. 对于每个子问题(i, j),从i= 1递增到j = n-1,按照递增的长度进行计算: - 对于每个i和j,根据状态转移方程计算m[i][j]; 3. 最终,m[1][n-1]即为所求的计算矩阵Ai × Ai+1× … × An的最优顺序和乘法操作总数。

重构最优解为了得到最优顺序下的具体计算过程,我们可以使用一个辅助表格s来记录最优划分点。

矩阵连乘实验报告

矩阵连乘实验报告

程序设计报告、 我保证没有抄袭别人作业!1. 题目内容问题:n 个矩阵<A1, A2, ..., An>相乘,称为‘矩阵连乘’,如何求积?如何确定运算顺序,可以使计算量达到最小化。

2. 算法分析枚举显然不可,如果枚举的话,相当于一个“完全加括号问题”,次数为卡特兰数,卡特兰数指数增长,必然不行。

于是进过分析,采用动态规划算法: 1 找出最优解的性质,并刻划其结构特征。

2 递归地定义最优值。

3 以自底向上的方式计算出最优值。

4 根据计算最优值时得到的信息,构造最优解。

于是动态规划的思想可以描述如下:将矩阵连乘积j i i A A A ...1+,简记为[]j i :A ,这里j i <, i A 是i i p p 1⨯-的矩阵。

1、考察计算[]j i :A 的最优计算次序。

设这个计算次序在矩阵k A 和1+k A 之间将矩阵链断开,j k <<i ,则其相应完全加括号方式为()()j k k k i i A A A A A ......A 211+++。

2、计算量:[]k i :A 的计算量加上[]j k A :1+的计算量。

再加上[]k i :A 和[]j k A :1+相乘的计算量[][]j k i p p p j k m k i m j i 1],1[,,m -+++=。

3、问题:找到一个k ,使得],[m j i 最优。

4、矩阵连乘积计算次序问题的最优解包含着其子问题的最优解。

5、基于最优子结构,可以从子问题的最优解构造原问题的最优解矩阵连乘问题的任何最优解必包含其子问题的最优解。

于是将问题分为两个子问题AiAi+1… Ak and Ak+1Ak+2…Aj);求子问题的最优解;合并子问题的最优解。

6、根据子问题的最优解可以递归地定义原问题的最优解a. 子问题:确定矩阵连乘问题的子问题的形式为j i i A A ...A 1+,for 1≤i ≤j ≤n.b.设计算[]j i :A , 1≤i ≤n ,所需要的最少数乘数 ,乘次数],[m j i ,则原问题(计算A1..n )的最优值为]n ,[m i 。

矩阵连乘算法

矩阵连乘算法

矩阵连乘算法
矩阵连乘是指将多个矩阵相乘的计算过程。

例如,对于三个矩阵A,B,C,其连乘结果可以表示为:A x B x C。

矩阵连乘算法是一个动态规划算法,用于寻找最优的矩阵连乘顺序,从而实现最小化矩阵乘法的操作次数。

该算法的基本思想是从最小的子问题开始逐步递推,找到最佳的矩阵连乘顺序。

具体实现过程如下:
1. 定义一个二维数组m[][],其中m[i][j]表示从第i个矩阵到第j个矩阵的最小操作次数。

2. 对于每个长度为1的子序列,即i=j的情况,m[i][j]=0。

3. 对于每个长度大于1的子序列,即i<j的情况,计算m[i][j]的值,其中k是一个中间点,它将序列分为两个子序列:i到k和k+1到j。

用以下公式更新
m[i][j]的值:
m[i][j] = min{m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j]}
其中p[]为矩阵的维数,p[i-1]表示第i个矩阵的行数,p[i]表示第i个矩阵的列
数,p[j]表示第j个矩阵的列数。

4. 最后,m[1][n]的值即为矩阵连乘的最小操作次数。

该算法的时间复杂度为O(n^3),其中n为矩阵的个数。

矩阵连乘问题实验报告

矩阵连乘问题实验报告

一、实验目的通过本次实验,加深对动态规划算法的理解和应用,掌握解决矩阵连乘问题的方法,提高算法分析和设计能力。

二、实验原理矩阵连乘问题是指给定n个矩阵,每个矩阵都与它的前一个矩阵可乘,求计算这些矩阵连乘积的最优计算次序,以使计算过程中所需的数乘次数最少。

由于矩阵乘法满足结合律,因此可以通过加括号的方式确定不同的计算次序。

三、实验步骤1. 问题描述:给定n个矩阵A1, A2, ..., An,其中Ai与Ai-1是可乘的。

求计算矩阵连乘积A1A2...An的最优计算次序,使得计算过程中所需的数乘次数最少。

2. 输入数据:矩阵个数n,每个矩阵的规模。

3. 输出结果:计算矩阵连乘积的最优计算次序和最少数乘次数。

4. 算法设计:- 定义一个二维数组m[i][j],其中m[i][j]表示计算矩阵AiAi-1...Aj的最少数乘次数。

- 初始化m[i][i] = 0,因为单个矩阵无需计算。

- 对于每个子问题A[i:j],计算m[i][j]的最小值:- 遍历k从i到j-1,将问题分解为A[i:k]和Ak+1:j,计算m[i][k]和m[k+1][j]的和,并加上k个矩阵的维度乘积。

- 取上述和的最小值作为m[i][j]的值。

5. 递归关系:- 当i = j时,m[i][j] = 0。

- 当i < j时,m[i][j] = min(m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]p[k]p[j]),其中k从i到j-1,p[i-1]表示矩阵Ai-1的行数,p[j]表示矩阵Aj的列数。

6. 自底向上计算:- 从m[1][1]开始,按照递归关系计算m[1][2],m[1][3],...,m[1][n]。

- 然后计算m[2][3],m[2][4],...,m[2][n],以此类推,直到计算m[1][n]。

7. 输出最优计算次序:- 从m[1][n]开始,根据递归关系和子问题的最优解,逐步确定每个子问题的最优计算次序,直到得到整个问题的最优计算次序。

矩阵相乘算法实验报告

矩阵相乘算法实验报告

矩阵相乘算法实验报告引言矩阵相乘是一种常见的数学运算。

在很多领域,如图像处理、机器学习等都会用到矩阵相乘。

因此,优化矩阵相乘的算法对加快计算速度具有重要意义。

本实验旨在比较不同算法在矩阵相乘问题中的性能表现,并探讨其优化的方法。

实验设计实验目的本实验主要有以下几个目的:1. 了解常见的矩阵相乘算法,包括传统的三重循环算法和Strassen算法;2. 比较不同算法的计算性能并分析其优缺点;3. 探讨优化矩阵相乘算法的方法,提高计算速度。

实验流程1. 设计矩阵相乘函数,实现传统的三重循环算法;2. 设计矩阵相乘函数,实现Strassen算法;3. 设计测试用例,并分别用三重循环算法和Strassen算法进行计算;4. 计算并比较两种算法的运行时间、计算复杂度和空间复杂度;5. 分析并探讨优化矩阵相乘算法的方法。

实验结果与分析传统的三重循环算法三重循环算法是最简单直观的矩阵相乘算法。

其思想是通过嵌套循环,对两个矩阵的每个元素进行相乘累加,最终得到结果矩阵。

这个算法的时间复杂度为O(n^3),空间复杂度为O(n^2)。

Strassen算法Strassen算法是一种分治法的思想,它把矩阵相乘的问题转化为更小规模的子问题。

它通过将大矩阵分解成四个小矩阵,然后利用递归的方法求解,最后将四个小矩阵合并得到结果矩阵。

Strassen算法的时间复杂度为O(n^log2(7)),空间复杂度为O(n^2)。

实验结果假设设定矩阵的大小为n*n,我们随机生成了n=100、n=500、n=1000大小的两个矩阵进行实验。

实验结果表明,当矩阵较小(n=100)时,三重循环算法的运行时间略微快于Strassen算法。

但是随着矩阵规模的增大,Strassen算法的计算时间明显优于三重循环算法,尤其是在n=1000时,Strassen算法的优势更加明显。

对于计算复杂度,三重循环算法具有较高的时间复杂度,而Strassen算法的时间复杂度较低,这也是导致Strassen算法在大规模矩阵相乘时性能更好的原因之一。

矩阵连乘java实验报告

矩阵连乘java实验报告

矩阵连乘java实验报告1. 实验目的本实验通过使用Java编程实现矩阵的连乘运算,旨在让学生理解矩阵的乘法规则以及动态规划的思想,并掌握使用动态规划算法解决问题的方法。

2. 实验原理2.1 矩阵乘法规则两个矩阵相乘的规则如下:设A为m行n列的矩阵,B为n行p列的矩阵,其乘积C为m行p列的矩阵。

C的第i行第j列元素可以通过以下公式计算得到:C\[i][j] = A\[i]\[1] \* B\[1]\[j] + A\[i]\[2] \* B\[2]\[j] + ... + A\[i]\[n] \*B\[n]\[j]2.2 动态规划算法对于矩阵乘法问题,使用动态规划算法可以有效地解决。

动态规划算法的基本思想是将一个大问题划分为多个子问题,并记忆子问题的解,以避免重复计算。

在矩阵连乘问题中,我们可以定义一个二维数组dp,其中dp\[i]\[j]表示从第i 个矩阵乘到第j个矩阵的最小乘法次数。

通过不断更新dp数组的值,最终可以得到整个矩阵连乘的最小乘法次数。

3. 实验步骤3.1 构建矩阵类首先,我们需要构建一个矩阵类Matrix,用于表示和操作矩阵。

Matrix类应包含以下成员变量和方法:- 成员变量:- int rows:矩阵的行数- int cols:矩阵的列数- int[][] data:矩阵的数据存储- 方法:- Matrix(int rows, int cols):构造函数,创建一个指定行数和列数的空矩阵- void setValue(int row, int col, int value):设置矩阵指定位置的值- int getValue(int row, int col):获取矩阵指定位置的值- int getRows():获取矩阵的行数- int getCols():获取矩阵的列数- static Matrix multiply(Matrix a, Matrix b):静态方法,用于计算两个矩阵的乘积3.2 实现矩阵连乘算法在主程序中,我们先创建一个Matrix类型的数组来保存需要连乘的矩阵。

矩阵连乘最优结合问题(一)

矩阵连乘最优结合问题(一)

矩阵连乘最优结合问题(一)
矩阵连乘最优结合问题
简介
矩阵连乘最优结合问题是一个经典的动态规划问题,它的目标是找到一种最优的方式来计算一系列矩阵的乘积。

在实际应用中,这个问题往往涉及到优化计算时间和空间的需求。

相关问题及解释
1.矩阵连乘的计算顺序问题:给定一系列矩阵的维度,如何确定它
们的乘积计算顺序,使得总的计算次数最少。

2.最优连乘加括号问题:在确定计算顺序的基础上,如何添加括号
来改变计算的顺序,使得计算的效率更高。

问题1:矩阵连乘的计算顺序问题
•当只有两个矩阵相乘时,它们的乘积计算次数是确定的,并且只有一种可能的计算顺序。

•然而,当矩阵的数量增加时,不同的计算顺序会导致不同的计算次数。

•因此,需要通过动态规划的方法来确定最优的计算顺序。

问题2:最优连乘加括号问题
•在确定了矩阵乘法的计算顺序后,可以通过添加括号来改变计算的顺序。

•这样做的目的是为了减少矩阵乘法的计算次数,从而提高计算效率。

•通过动态规划的方法,可以找到一种最优的添加括号方式。

总结
矩阵连乘最优结合问题是一个经典的动态规划问题,涉及到确定最优的矩阵乘法计算顺序和添加最优的括号方式。

通过动态规划的方法,可以高效地解决这些问题,优化计算时间和空间的利用。

在实际应用中,矩阵连乘最优结合问题具有广泛的应用领域,如计算机图形学、数据分析等。

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实验报告4
课程数据结构与算法实验名称动态规划(一) 第页
班级10计本学号105032010111 姓名陈兴灶
实验日期:2012年3月20日报告退发(订正、重做)
一、实验目的
掌握递归及分治策略的原理和应用。

二、实验环境
1、微型计算机一台
2、WINDOWS操作系统,Java SDK,Eclipse开发环境
三、实验内容
必做题:
1、编程实现矩阵连乘算法,求出最优值及一个最优解。

附加题:
1、开车从a到b会经过n个加油站,给定这n个加油站的距离和油价,及汽车耗油量,汽车油箱的容量为v,编程计算从a到b至少需要花费多少油费。

四、实验步骤和结果
第一题:矩阵连乘算法
package shiyan4;
import java.util.Scanner;
public class matrixChain {
public static int [][]a;
public static int [][]b;
public static void matrixchain(int []p,int [][]m,int [][]s)
{
int n=p.length-1;
for(int i=1;i<n;i++)m[i][i]=0;
for(int r=2;r<=n;r++)
for(int i=1;i<=n-r+1;i++)
{
int j=i+r-1;
m[i][j]=m[i+1][j]+p[i-1]*p[i]*p[j];
s[i][j]=i;
for(int k=i+1;k<j;k++)
{
int t=m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j];
if(t<m[i][j])
{
m[i][j]=t;
s[i][j]=k;
}
}
}
}
public static void traceback(int [][]s,int i,int j)
{
if(i==j)return ;
traceback(s,i,s[i][j]);
traceback(s,s[i][j]+1,j);
System.out.println("Multiply A"+i+","+s[i][j]+" and A"+(s[i][j]+1)+","+j);
}
public static void main(String []args)
{
Scanner sc=new Scanner(System.in);
System.out.println("输入矩阵个数");
int n=sc.nextInt();
int []p=new int[n+1];
a=new int [n+1][n+1];
b=new int [n+1][n+1];
System.out.println("输入各矩阵的行数和列数");
for(int i=0;i<=n;i++)
p[i]=sc.nextInt();
matrixchain(p,a,b);
System.out.println("最少次数为");
System.out.println(a[1][a.length-1]+" ");
System.out.println("最优解为");
traceback(b,1,n);
}
}
结果:
第二题:计算从a到b至少需要花费多少油费
package shiyan4;
import java.util.Scanner;
public class MinPertrolFee {
public static float []fee;
public static float []distance;
public static float v;
public static float vh;
public static float vs;
float money;
MinPertrolFee()
{
Scanner sc=new Scanner(System.in);
System.out.println("输入加油站个数");
int n=sc.nextInt();
fee=new float[n];
System.out.println("输入每个加油站油的单价");
distance=new float[n];
for(int i=1;i<fee.length;i++)
fee[i]=sc.nextFloat();
System.out.println("输入两两相邻加油站间的距离");
for(int i=1;i<distance.length;i++)
distance[i]=sc.nextFloat();
System.out.println("输入油箱容量");
v=sc.nextFloat();
System.out.println("输入每公里的耗油量");
vh=sc.nextFloat();
vs=0;
money=0;
}
public static void minpertrolfee(MinPertrolFee e) {
float s=e.v/e.vh,s2;
int j,l,k;
for(int i=1;i<e.fee.length;i++)
{
float vj=e.distance[i]/e.vh-e.vs;
if(vj>0)
{
e.money+=addpertrol(vj,i);
e.vs+=vj;
}
float s1=0;
for( j=i;j<e.fee.length&&s>=s1;j++)
s1+=e.distance[j];
for( l=i,k=i;l<(e.fee.length-1)&&l<=j;l++) {if(e.fee[k]>=e.fee[l+1])break;
else continue;}
if(l==j&&j!=e.distance.length)
s2=e.v/e.vh;
else s2=e.distance[l]-e.distance[i];
float vj1=s2/e.vh-e.vs;
if(vj1>0){
e.money+=addpertrol(vj1,i);
e.vs+=vj1;
}
e.vs-=e.distance[i]/e.vh;
}
System.out.println("所须要最少的钱为"+e.money); }
public static float addpertrol(float vj,int i) {
return vj*fee[i];
}
public static void main(String []args)
{
MinPertrolFee e=new MinPertrolFee();
minpertrolfee(e);
}
}
结果:
五、实验总结
1.第二题算法是错的。

有一点思路,但不能按照自己的思路编出来。

思路:经过每一站时,首先确保汽车能到达下一站,如果不能,加油至可以到达下一站。

其次,根据油箱满时可以走多少路长来判断这路上经过的加油站的油价有没有比现在这一站便宜的,有的话就加到可以到达比这站便宜的加油站为止,否则加满。

(前提:各个加油站是一条线连起来的,不是网状形)。

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