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| 两侧同时换到之前的修订记录前一修订版后一修订版 | 前一修订版上一修订版两侧同时换到之后的修订记录 | ||
| math:linear_algebra:laff:week_3 [2020/04/08 04:03] – codinghare | math:linear_algebra:laff:week_3 [2020/04/19 12:00] – [矩阵与向量的乘法：Axpy解释] codinghare | ||
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| 行 195: | 行 195: | ||
| \\ | \\ | ||
| 对上三角矩阵，只需要在每次迭代中对 $A_{10}^T$ 或 $A_{21}$ 所代表的向量赋零即可，也就是： | 对上三角矩阵，只需要在每次迭代中对 $A_{10}^T$ 或 $A_{21}$ 所代表的向量赋零即可，也就是： | ||
| - | < | + | < |
| - | a10t = 0; //in row | + | a10t = 0; %in row |
| - | a21 = 0; // in col | + | a21 = 0; %in col |
| </ | </ | ||
| 行 341: | 行 341: | ||
| \\ | \\ | ||
| 该算法中的每个循环不再进行点积操作，而是进行AXPY操作，但得到的任然是一个向量；通过循环将这个向量累加到 $y$ 上，最终也可以得到矩阵与向量相乘的结果。其实质就是一个列优先的双重循环： | 该算法中的每个循环不再进行点积操作，而是进行AXPY操作，但得到的任然是一个向量；通过循环将这个向量累加到 $y$ 上，最终也可以得到矩阵与向量相乘的结果。其实质就是一个列优先的双重循环： | ||
| - | < | + | < |
| for i = 0, i <= n -1, ++i | for i = 0, i <= n -1, ++i | ||
| for j = 0, j <= m-1, ++j | for j = 0, j <= m-1, ++j | ||