mpi矩阵向量乘实验报告

SpMV_CSR 使用压缩稀疏行格式的稀疏矩阵矢量乘法来编译代码，请使用gcc CSR.c mmio.c -o csr ./csr [filename.mtx]

火花余弦相似度 这是一个脚本，输入一个矩阵并计算矩阵中每个向量与其他向量的余弦相似度 例子： *add test dataset (dataset.txt) into hadoop hdfs 这是数据集的摘录： "16",45,12,7,2,2,2,2,4,7,7 "28",1,1,1,0,0,0,0,0,0,0 "35",28,9,6,1,0,3,0,5,2,2 "52",28,7,3,3,3,1,2,4,4,3 "63",17,5,1,0,0,0,0,4,1,1 "67",35,20,10,1,1,8,0,17,8,4

##稀疏矩阵向量乘法与 MPI 并行 ###Design 使用 MPI 并行化稀疏矩阵向量乘法： 在步骤 1 中使用一维行分解读取文件并将数据分发到所有处理器，这需要 O(n) 然后 O(nnz) 其中 n 是行数，nnz 是矩阵。 矩阵 A 数据以 CSR 格式读入和存储，其中包括三个数组：行指针、非零的列索引和矩阵值。 步骤 1 还涉及使用 MPI Bcast 将数据分发到 p 个处理器。 每个进程准备使用 prepareRemoteVec 函数获取它需要的非本地 Vector 元素。 在这里，它遍历矩阵的本地列索引并检查所需的远程向量条目是什么，然后调整本地向量数据数组 (vSize + numRemoteVec) 的大小，以在数组末尾保存来自其他处理器的这些附加远程向量条目。 最后，我们需要重新索引本地列索引数组（之前指向全局向量数据索引）。 我们遍历本地列索引数组，并让它们指

本文的目标读者是想快速掌握矩阵、向量求导法则的学习者，主要面向矩阵、向量求导在机器学习中的应用。因此，本教程而非一 份严格的数学教材，而是希望帮助读者尽快熟悉相关的求导方法并在实践中应用。另外，本教程假定读者熟悉一元函数的求导。

matlab矩阵知识学习总结，细致，容易理解

这是一个小型 C++ 类，可让您将矩阵、向量和值写入 .mat 文件。 它非常简单，您可以轻松地自己修改它。 mat 文件格式只是一个带有无意义标题的 HDF5 文件。 此类使用来自此处的 libhdf5： http://www.hdfgroup.org/HDF5/release/obtain5.html 写入 HDF5 文件，并在其前面添加标头。 目前它读回整个文件并用头再次写出它，因为我无法将 HDF5 库附加到现有文件。 如果有人知道我很想知道！ 可以使用在 matlab 中加载生成的文件 load('/path/to/file.mat'); % 将内容放入主工作区。 s = load('/path/to/file.mat'); % 将内容放入 s 结构中。