适合初学者使用，Java多线程技术实现矩阵乘积计算

Dynamic Programming动态规划方法采用最优原则来建立用于计算最优解的递归式,并且考察每个最优决策序列中是否包含一个最优子序列,这里我们就来展示C语言使用DP动态规划思想解最大K乘积与乘积最大问题

算法课件（三）分治法补充_多项式乘积的分治算法.ppt

quatprod(a,b) 函数返回四元数 a 和 b 的四元数积。 这里的输入 a 和 b 分别是四元数元素的向量，例如 a = [a0,a1,a2,a3] 和 b = [b0,b1,b2,b3]。 它返回结果四元数 f = [f0,f1,f2,f3] 的元素向量。 因此，a = a0+i*a1+j*a2+k*a3，b = b0+i*b1+j*b2+k*b3 和 f = f0+i*f1+j*f2+k*f3。

(乘积型同步检波) (叠加型同步检波) 同步检波 LPF us ur uo LPF us ur uo + 包络 检波器 us ur uo

(一) 题目内容描述： 通过文件读入的方式向程序输入两个5*5矩阵的数据，计算这两个矩阵的乘积，将乘积写入到磁盘文件，并且显示在屏幕上。 （1）读入信息：从a.txt和b.txt中得到两个矩阵的数据，同时输出到屏幕上。 （2）计算乘积：通过程序求出矩阵a和b的乘积，得到矩阵c。 （3）存盘：将乘积（即矩阵c）写入到已建立的文件c.txt中。 （4）显示：将乘积（即矩阵c）输出到屏幕上。

博客：张量乘积题目的相关文档~

最大K乘积问题 设I是一个n位十进制整数。如果将I划分为k段，则可得到k个整数。这k个整数的乘积称为I的一个k乘积。试设计一个算法，对于给定的I和k，求出I的最大k乘积。 编程任务： 对于给定的I 和k，编程计算I 的最大k 乘积。 需求输入： 输入的第1 行中有2个正整数n和k。正整数n是序列的长度；正整数k是分割的段数。接下来的一行中是一个n位十进制整数。（n<=10） 需求输出： 计算出的最大k乘积。 解题思路：DP 设w(h,k) 表示: 从第1位到第K位所组成的十进制数,设m(i,j)表示前i位(1-i)分成j段所得的最大乘积,则可得到如下经典的DP方程： if(j==1)

火炬延伸 这是PyTorch的CUDA扩展的示例，该扩展使用CuPy计算两个张量的Hadamard乘积。 有关也使用CuPy的更高级的PyTorch扩展，请参阅： : 设置 确保安装CuPy，这可以使用pip install cupy或使用CuPy信息库中概述的提供的之一来完成。 用法 无需单独的构建过程，只需运行python run.py进行测试。 下面还显示了如何使用示例扩展的最小示例。 import torch import hadamard class Network ( torch . nn . Module ): def __init__ ( self ): super ( Network , self ). __init__ () # end def forward ( self , input1 , input2 ): return hadamard

振幅调制电路为双差分乘法器调制电路，将载波和调制信号作为输入，得到的输出信号为以调波，，这种电路称为调制器。平衡调制器产生抑制载波的双边带(DSB)信号或单边带(SSB)信号，在通信系统中得到了广泛应用。 典型的双差分对构成的乘法器电路，其中Q1和Q2，Q3和Q4构成了两对差分放大器，载波通过Q5放大从集电极输入，调制信号通过差分对的基极放大对载波进行乘法运算，但条件是Q1Q2Q3Q4要处于其微导通的非线性区域中，这就对输入的调制信号做出了要求，因三极管在常温下的温度当量为26mV，因而只有当调制信号小于这个数值的时候差分对才会工作在非线性区域，才会使差分对基极的信号与集电极的信号作乘法运算。