矩阵运算 在Rust中实现的基本矩阵运算。 如何使用 在项目目录中安装并运行rust-script main.rs 。

这是C#的矩阵运算实例，包括加法、减法和乘法等运算。

程序运行，产生如下结果，然后进程终止，导致这一结果的原因很有可能是内存爆炸。 当两个较大的 (e.g., 10000*10000 维）ndarray 做运算(加法，or 乘法）时，很容易出现这样的结果. 解决办法： 大多数情况下，这种大矩阵都是稀疏的。尽可能地利用稀疏计算的方式，例如稀疏矩阵，或者只计算非 0 位置的值。 如果都是整数运算，可以设置 dtype=int，而非 dtype=float, 可以省下不少空间。 linux 系统下，使用 top 命令，可以很容易地看到内存（%MEM) 的使用情况。 # 代码段 1， true_similarity_matrix 是 int

清华大学版《数据结构》第三次试验代码，原创

根据用户输入的数据，可以自动生成n 行m列的矩阵，并进行加减乘除的基本运算，也可以由用户自行输入矩阵，进行运算。

义如下: 表 2.5 两标量间的数学运算符 运算符 代数形式 MATLAB 形式 加号 A+B A+B 减号 A­B A­B 乘号 A×B A*B 除号 B A A/B 指数 BA A^B ∑ = = n k jkbkiajic 1 ),(),(),( 例如 ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ = 43 21 a , ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − − = 12 31 a ,那么 ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − −− =× 1010 67 ba 。注意，在矩阵相乘中，a 阵 的列数必须等于 b 阵的行数。 MATLAB 用一个特殊的符号来区分矩阵运算和数组运算。在需要区分两者不同的时侯， 把点置于符号前来指示这是一个数组运算（例如，.*）。表 2。6 给出的是一些常见的数组和 矩阵运算。 表 2.6 常见的数组和矩阵运算 运算 MATLAB 形式 注释 数组加法 A+B 数组加法和矩阵加法相同 数组减法 A­B 数组减法和矩阵减法相同 数组乘法 A.*B A 和 B 的元素逐个对应相乘.两数组之间必须有相同 的形,或其中一个是标量. 矩阵乘法 A*B A 和 B 的矩阵乘法.A 的列数必须和 B 的行数相同. 数组右除法 A./B A 和 B 的元素逐个对应相除: A(i,j)/B(i,j)两数组之间必须有相同的形,或其中一个 是标量. 数组左除法 A.\B A 和 B 的元素逐个对应相除: B(i,j)/A(i,j)两数组之间必须有相同的形,或其中一个 是标量. 矩阵右除法 A/B 矩阵除法,等价于 A*inv(B), inv(B)是 B 的逆阵 矩阵左除法 A\B 矩阵除法,等价于 inv(B)*A, inv(A)是 A 的逆阵 数组指数运算 A.^B AB 中的元素逐个进行如下运算 A(i,j)^B(i,j), A(i,j)/B(i,j)两数组之间必须有相同的形,或其中一个 是标量. 初学者往往混淆数组运算和矩阵运算.在一些情况下,两者相互替换会导致非法操作, MATLAB 将会报告产生了错误。在另一些情况下，两种运算都是合法的，那么这时 MATLAB 进行错误的运算，并产生错误的结果。当我们进行方阵运算时，极易产生这样的错误。两个 方阵具有相同的大小，两者之间的数组运算和矩阵运算都是合法的，但产生的结果完全不同。 在这种情况下，你要万分的小心。 编程隐患 在你的 MATLAB 代码中，仔细区分数组运算和矩阵运算。数组乘法和矩阵乘法极易混 淆。

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用c++模板类实现矩阵的四则运算，其中乘法和除法为点乘和点除运算，即相应元素的运算

一个强大的c++矩阵运算函数库，包涵了各种矩阵运算函数。

C++矩阵运算库是基于面向对象完成开发。包含一维向量，二维矩阵和三维矩阵的常用操作。类似MATLAB的矩阵运算，操作简单，可用于教学或者C++计算开发。