matrix-multiplication

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매트릭스를 로컬 화하여 혼란 스럽습니까? OpenGL로 전달할 때 작동하지만 내 자체 조작을 수행하지 않을 때 작동합니까?

나는 내 문제가 무엇인지 여기에서 매우 혼란 스럽다. 전역/세계 좌표를 객체의 로컬 좌표 공간으로 변환하는 행렬을 설정했습니다. 이 변환 행렬은 네 개의 벡터 (전방, 상향, 측면 및 위치)의 객체 정보를 사용하여 구성됩니다. 그런 다음 각 객체의 그리기 시간에이 로컬 화 행렬을 glMultMatrixf()으로 전달하여 각 객체 주위에 간단한 축을 그려 로

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CSS 3D 변환을 사용하여 DOM 객체에서 변형 된 마우스 이벤트 데이터 받기

변형 된 요소의 3D 공간을 기준으로 마우스 위치를 쉽게 찾거나 계산할 수있는 데이터가 자바 스크립트 마우스 이벤트에 있습니까? 시각적으로 설명하면 왼쪽은 3d 매트릭스가없는 div이고, 오른쪽은 3d 변형 후의 div입니다. o 문서/화면의 2D 변환 공간에있는 event.layerX를보고합니다 사업부에서 동일한 픽셀을 클릭하면 아래의 스크립트에서 마우스

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numpy tensordot 관련 문제

numpy에서 행렬을 곱하는 문제가 있습니다. P[0]*P[0][:,np.newaxis] array([[0, 0, 0], [0, 1, 2], [0, 2, 4]]) 저장 : P=np.arange(30).reshape((-1,3)) array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8],

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OpenMP 병렬 처리 트리플에 의한 행렬 곱셈 (성능 문제)

OpenMP를 사용하여 행렬 곱셈을위한 프로그램을 작성했습니다. 캐시 편의를 위해 A x B (전치 행) 행 대신 X 행을 사용합니다. A x B rows x columns. 캐시 효율을 향상시킵니다. 이렇게하는 것은 흥미로운 사실입니다.이 코드에서 extern 루프를 병렬 처리하면 프로그램에서 OpenMP 지시문을 가장 안쪽 루프에 넣는 것보다 속도가 느

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MATLAB : 원소 별 곱셈

행 행렬에서 변환이 코드를 가지고 KM = [1 0; 0 1]; syms x, syms y; % definition of force field V = [x y]*KM*[x ; y] Vdx = -diff(V,x); Fx = @(x,y) eval(Vdx); KM 동적의 potencial의 V. 형상 I는 송시 솔버에서 사용할 외환 변경 행렬. 내

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CUDA 이론상의 대역폭 대 유효 대역폭

나는 CUDA 커널에 Width와 Height가 두 개의 행렬을 곱하는 커널을 사용하고 있습니다. 내가 사용하고 엔비디아 쿼드로 FX 3800은 50 GB/s의 이론적 인 대역폭을 가지고 있는데 (이론 대역폭보다 더 효과적인 대역폭) 이상한 결과 내가 어떤 결과를 여기에 게시 할 예정입니다 데 : 을 블록 크기 2 [10] [10]를 * [10] [10]

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MATLAB 행렬 곱셈

는, I는 다음의 두 가지 시도 둘 다 입술. 놀랍게도 옵션 2가 더 빠름을 발견했습니다. 누군가가 어떻게 그렇게 설명 할 수 있습니까? 편집 : 나는, 당신은 X 행렬과 행렬의 j 번째 열, 그 힘의 i 번째 행에서 모든 제품을 합산 할 필요가 그것은 당신이 제대로 행렬을 곱하지 않는 나에게 보이는 K=10000; clear t1 t2 t1=zeros

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Matlab에서 대형 행렬에 대한 곱셈을 어떻게 가속화/피하는가?

설정이 여기에 있습니다. 양수 M : sparsified된다 X'X, 즉 임계 화 는 X : 6000x8000 비 희소 행렬 B : 비 제로의 수만 D와 8000x1 스파 스 벡터 크기가 d보다 작은 요소는 0이됩니다. 요소가 수백 개만 남았습니다. 그래서 (X '* X - M)는 많은 작은 원소를 가지고 있으며 희소하지 않습니다. 벡터 y = (X '*

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인간을위한 OpenGL 회전

현재 피벗 포인트로 변환 한 다음 회전을 수행하고 마지막으로 원점으로 다시 변환하여 피벗 포인트를 중심으로 회전 할 수 있습니다. 제 견본에서 어깨에 충분히 쉽게 그렇게합니다. 그러나 나는 또한 팔꿈치 주위에 회전을 추가하는 방법을 알아낼 수 없습니다. , 가 어깨에 번역, 원점으로 변환, 회전, 어깨에 번역 총대 번역, 회전, 원산지 로 번역 : 가 나는

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CUBLAS 행렬 곱셈

CUDA를 사용하여 행렬 곱셈을 구현 한 후. 나는 CUBLAS (포럼의 일부 사람들의 조언 덕분에)로 구현하려고 시도했다. 사각형 행렬을 곱할 수는 있지만 (다시 한 번 ...) 비 사각형 행렬로 작업하는 데 어려움이 있습니다. Matrix A의 너비 (A * B = C)가 다를 때 작동하는 비 정사각 행렬 곱셈의 유일한 유형입니다. 오류가 발생하지 않지