>нахождение быстрых способов вычислять матрицы
О чем идет речь? Я неплохо (по меркам двача) знаю математику, но не понимаю, что ты делаешь вообще, какую задачу решаешь.
Залупа без задач. Пиши чет более менее нужное. Например днс туннель, чтобы трафик заворачивать в днс-запись через пынявые днс на белых списках
С помощью вычислительных соображений матрицы можно сделать альтернативную версию нейросетей. Я учился на информационные технологии, телекоммуникации и высшая математика.
>Матрица это формальная запись [i,j;f], где i,f это символы для строк и столбцов, f - функция распределения элементов относительно строк и столбцов.
И на этом моменте ты уже обосрался.
Неправильно сделал TypeMatrix и на с++ так не пишут.
К нам летит ботохуета
у меня по математике PhD, я также знаю C++ на продвинутом уровне, и я могу сказать, на пиках полная хуита. начиная с того, что оп в классе «матрица» хранит её размер в отдельных переменных (со свободным к ним доступом), это пиздец полный
Такую штуку быстрее на go написать
Я уже будучи студентом написал альтернативную нейросеть с нуля, а в чём твой заслуги?
Где же результаты твоей работы, м? может у тебя есть свой недоантропик или на твоей сетке теренят открытые модели? а?
Я люблю таким товарищам как ОП задавать вопросы типа "почему формула для умножения матриц именно такая, а не другая" или "почему формула для детерминанта именно такая, а не другая", и они сыпятся на этом. Понятно, что с пхд ты намного круче меня, базару ноль. А ты понимаешь, что он вообще делает?
Я тебе продемонстрировала результаты. Он полностью закрыт и не распространяется из-за воровства нет совестных. Мой нейросетевой интерфейс запускается локально и не требует много мощностей. Раскрывать я не собираюсь из-за воровства. Возможно в будущем сделаю веб интерфейс за плату конечно.
Чё за говно без задач? Нейронка это не сгенерит что ли?
Ты только таблетки принимать не забывай регулярно, хорошо?
Это и есть твои аргументы по твоему же сливу? Тебе нечего больше добавить кроме нахрюка своего бессмыслия?
>ты понимаешь, что он вообще делает?
начнём с того, что в коде грубые ошибки и он не скомпилируется просто
к чести опа можно заметить, что это написала явно не нейросеть, лол. я бы предложил опу как раз попросить нейросеть написать нужный код, а потом посмотреть, в чём разница с его версией
Нейросети пишут с нуля, пока ты пользуешься крохами, что позволил тебе барен .
не знаю, о чём ты, но уверен, нейросеть с этим кодом справилась бы значительно лучше
Ты привык ждать подачек у корыта.
блин, опять что-то серьёзно и по теме пишу, а натыкаюсь на шизов…
Если тебе везде мерещатся твои подружки, стоит посетить вашего лечащего врача по месту жительства.
А какие тебе аргументы, чел? У тебя ничего нет. Какой-то мусор который ты локально используешь и думаешь что он невероятен и не был проверен другими так и останется мусором. Если бы что-то у тебя работало, то оно было бы в опенсорсе, либо в коммерции, либо в статьях в рецензируемых журналах.
>не был проверен другими
Это мой проект, который был проверен в одном из лучших государственных университетов. Если ты клянчишь опенсорс, то увы ты воришка паразитический. Нельзя предоставлять доступ к своим проектам просто так, когда это можно использовать в будущем и монетизировать. Ты мыслишь как воришка и паразит, что по твоему уму ситуация.
>в опенсорсе
Паразиты, воровство, лоховство, поборничество. А за что ты пишешь "почиму я такой неудачник". Вот и думай своей умом.
>Паразиты, воровство, лоховство, поборничество.
Какой ты мерзкий, без опенсорса платили бы за вообще за все, начиная от включения компьютера.
У меня есть opus и мне его хватит, понадобится что-то другое, куплю токены антропика, не переживай, твой мусор мне не нужен. Ты не забывай таблетки принимать только, а то вдруг будешь таким же буйным как челикс из соседнего треда.
Ты признаёшься в паразитизме и воровстве за чужой труд. Любой труд должен быть оплачен. За спасибо не поешь вкусно.
Я тебе и не предлагала ничего. Этот оное сугубо под диплом писался и ещё демонстрировалось при трудоустройстве. Выкладывать его было бы ошибкой, ведь ты не улавливаешь главное о том что писалось же. Минимальные вычислительные мощности нужны. Это не для поиграться всё делается, что ты тоже ум потерял.
Смотрите какой макрос написал. Прикольно, что есть возможность подправить с++ там, где неудобно.
Прикольно макросы использовать, только что научился.
Я хочу на с++ написать свой способ найти быстрое умножение матриц.
Я за сегодня-вчера придумал как это можно сделать, для этого мне пришлось матрицы думать как скаляры/вектора/ковектора и использовать тензорные произведение, плюс ещё пару своих придумок.
Что за альтерация ии?
>к чести опа можно заметить
К чести опа можно заметить, что
>>Уровень знаний с++ - нулевой.
Прикольно макросы использовать, только что научился.
Я хочу на с++ написать свой способ найти быстрое умножение матриц.
Я за сегодня-вчера придумал как это можно сделать, для этого мне пришлось матрицы думать как скаляры/вектора/ковектора и использовать тензорные произведение, плюс ещё пару своих придумок.
Что за альтерация ии?
>к чести опа можно заметить
К чести опа можно заметить, что
>>Уровень знаний с++ - нулевой.
Сразу видно, что летние каникулы начались.
>предлагала
М. Теперь ты ОНА, ну ок. Беги таблетки принимать пока не поздно, а иначе мамка санитаров вызовет.
А я уже сообщал же. Не требуется больших мощности.
Мне же 28 будет вообще-то. У тебя снова аргументы заканчиваются ведь не хватат ума и ты даже не понимаешь о оном тебе говорят точно не один пост.
Бысторн умножение матриц давно придумано и реализовано в Matlab
Ты цепляешься не за те слова, вместо нужных. Ты зависимый от своего психичего состояния и ищешь только то что хочет твой больной разум, а сам же даже не замечаешь и не принимаешь оное. Проблемы стоит решать, тогда сможешь воспринимать и отделять нужное.
Да, это пиздец. Чел объявил тип TypeMatrix как std вектор из векторов. Уже за это надлежит убивать, т.к. там вместо единого куска памяти на всю матрицу, получится некий блок в куче, заполненный указателями на внутренние объекты std векторы, в которых в свою очередь ещё указатели на блоки в куче. В общем, это указатель на указателе и сплошные разрозненные блоки в куче.
А если я хочу, чтобы мой объект TypeMatrix целиком лежал в стеке, то что? А никак не выйдет.
ОП реально нулевой в C++, и ему ещё учиться и учиться.
>снова
Чел я мимо проходил, это мой первый пост.
Ты действительно думаешь что ты первый додумался писать какую-то невнятную претенциозную хуету, байтить на комменты и оскорблять забайченных?
Я такие треды тут каждое лето вижу.
>Любой труд должен быть оплачен
Докажи
>За спасибо не поешь вкусно
То-то у нас толпы голодающих на улицах
Так - теперь после того, как я отвлёкся, можно возвращаться и писать ковекторы, скаляры и может даже тензорное произведение.
Определив матрицу n на m заполненную f данными через вектора n,m как функцию, что берет изначальную матрицу и заполняет новую по направлениям строки и столбца перенося данные f в эти новые строки и столбцы до тех пор, пока данные f не закончатся, определим теперь скаляры и ковекторы.
Скаляр в данном случае это точка - значит это, что направление и заполнение по этому направлению не берётся, кроме разве что той координаты которая точка отождествляет.
Для примера тогда матрица [1,v0;f] будет строкой по направлению строки с начальной координатой [1;0].
Тогда любая пара скаляров это просто элемент из данных f.
Запрограммируем и после введем ковекторы.
Я действительно не понимаю почему
>>Уровень знаний с++ - нулевой.
Игнорируется и успешно подрывается.
Определив матрицу n на m заполненную f данными через вектора n,m как функцию, что берет изначальную матрицу и заполняет новую по направлениям строки и столбца перенося данные f в эти новые строки и столбцы до тех пор, пока данные f не закончатся, определим теперь скаляры и ковекторы.
Скаляр в данном случае это точка - значит это, что направление и заполнение по этому направлению не берётся, кроме разве что той координаты которая точка отождествляет.
Для примера тогда матрица [1,v0;f] будет строкой по направлению строки с начальной координатой [1;0].
Тогда любая пара скаляров это просто элемент из данных f.
Запрограммируем и после введем ковекторы.
Я действительно не понимаю почему
>>Уровень знаний с++ - нулевой.
Игнорируется и успешно подрывается.
Нормальный программист на C++ определил бы матрицу через шаблон, который бы принимал 2 константных параметра - размерность матрицы. Проверял бы эти параметры через какой-нибудь static_assert, и в шаблоне бы определил массив элементов матрицы длиной как произведение этих параметров. Тогда бы все эти матрицы летали бы, и можно было бы их класть хоть на стеке, хоть в куче, хоть в глобальных переменных.
Вместо вопроса нужного или ответа. Имитация обыкновенная верно массовка.
>Я действительно не понимаю почему
Потому что ты вниманиеблядь, которая не имея знаний ни в линейной алгебре ни в программировании пишет хуергу космического уровня ебанутости. Начни блядь с учебников по алгебре и информатике за 11 класс, больше толку будет.
>Я действительно не понимаю почему
>>>Уровень знаний с++ - нулевой.
>Игнорируется и успешно подрывается.
Вот я тебе подсказал, чел про шаблоны. Это очень выгодно с точки зрения производительности, если матрицы фиксированного размера. Параметры шаблона - константы, которые известны во время компиляции. Их даже не надо нигде хранить, ни в каких переменных. Ты там просто объявишь в шаблоне static const unsigned int matrix_width и то же самое про matrix_height и вуаля!
Когда константа известна во время компиляции - это самое удобное, т.к. позволяет максимально сразу оптимизировать код, не хранить эту константу в памяти.
Я ему могу предложить свои услуги репетитора по программированию и С++. Интересует?
Но ведь ты и есть, ведь не ищешь правильное и только срёщь ради сранья. Ты пытаешься казаться борцом за какие-то свои шизойдные идеалы, а на деле обыкновенная имитация. Вместо аргументации ты срёшь, всё тебе не так, везде ищешь своих подружек.
Ого какой рвоньк.
Ну это хорошо, конечно, но только мне сложно будет сразу так освоиться с шаблонами. Я всё же свой математический метод прогаю, и пока что ради своего удобства использую то, что мне удобно. А вот уже потом, когда закончу это всё удобным образом - тогда можно будет код оптимизировать. Сейчас больше на математику уклон.
>Ого какой рвоньк.
Все по делу
Чел, нахуй тебе математику дрочить, когда ты хочешь потренироваться в скиллах программирования?
Я тебе могу подсказать, что для тренировки скиллов программирования надо пытаться написать наилучшим образом хотя бы что-то, а не городить тонны говнокода, который реализует самые невъебенные фичи корявым образом. Ты так скилл программирования не подымешь.
У вас обоих есть что-то схожее, давайте сыграем в игру!
Угадайте что вас объединяет.
С писюном своим играйся
Больше не буду кормить вниманиеблядь или ботохуету на зарплате
Вот скажем, обращение к произвольному элементу матрицы.
В случае говнокода ОПа, там надо будет сначала отбирать подходящий элемент внешнего stdvector, идти по указателю и читать уже внутренний stdvector. Это полное долбоёбство.
В моём случае, если у нас есть индексы i и j, и размер матрицы N - константа, мы получим формулу k = i * N + j, где для получения N даже не надо будет читать никакую переменную. На самом деле, формула сведётся к паре команд ассемблера - умножить переменную i на константное значение (это одна команда ассемблера). А затем, к результату в регистре - прибавить вторую переменную. Это другая команда ассемблера. Вот и всё! Максимальная эффективность.
Сделано. Результат.
Теперь же время пришло для ковекторов.
Как мы знаем ковектор это функция, поэтому определим его как функцию: ковектор зависим от вектора и переводит вектор в скаляр. В нашем случае ковектор va(vb) равен будет скаляру a, т.е ковектор с индексом сверху переводит любой вектор в скаляр значение которого это индекс.
В таком случае можно ввести ещё и id-ковектор, который переводит вектор с индексом x в скаляр значение которого это индекс x.
Теперь же запрограммируем это.
Теперь же время пришло для ковекторов.
Как мы знаем ковектор это функция, поэтому определим его как функцию: ковектор зависим от вектора и переводит вектор в скаляр. В нашем случае ковектор va(vb) равен будет скаляру a, т.е ковектор с индексом сверху переводит любой вектор в скаляр значение которого это индекс.
В таком случае можно ввести ещё и id-ковектор, который переводит вектор с индексом x в скаляр значение которого это индекс x.
Теперь же запрограммируем это.
Че. От жизни ебанулся? Обратись к нейросети, она сделает твою хуйню за 5 секунд.
Ну да, очень даже это и легко.
Мои математические вещи я не доверяю нейронной сети, но всё же прошу заметить что это и тренировка в программировании.
Мои математические вещи я не доверяю нейронной сети, но всё же прошу заметить что это и тренировка в программировании.
Блин, сонный уже и косячу.
Да ладно. Я ниче не говорю. Но на кой хуй заниматься этой хуйней? Ты же понимаешь, что это ничего не даст существенного?
Если честно ты пошел на девушку из тредшота которая спрашивает зачем же ты себе купил телескоп, какие звезды и планеты? Иди лучше попей пивка и тян заведи.
>Но на кой хуй заниматься этой хуйней?
Потому что гладиолус
чем вектор отличается от ковектора? роди уже наконец
Теперь, когда есть и векторы и скаляры и ковекторы, то можем ввести скалярное произведение оных.
Скалярное произведение скаляра и вектора будет выдавать вектор значение которого будет значение скаляра, при том я пожалуй сделаю его всё же некоммутативным пока что.
Скалярное произведение скаляра на ковектор будет выдавать нам ковектор индекс которого будет значение скаляра.
Скалярное произведение ковектора и вектора очевидно что.
->
>>Как мы знаем ковектор это функция, поэтому определим его как функцию: ковектор зависим от вектора и переводит вектор в скаляр. В нашем случае ковектор va(vb) равен будет скаляру a, т.е ковектор с индексом сверху переводит любой вектор в скаляр значение которого это индекс.
>>В таком случае можно ввести ещё и id-ковектор, который переводит вектор с индексом x в скаляр значение которого это индекс x.
Скалярное произведение скаляра и вектора будет выдавать вектор значение которого будет значение скаляра, при том я пожалуй сделаю его всё же некоммутативным пока что.
Скалярное произведение скаляра на ковектор будет выдавать нам ковектор индекс которого будет значение скаляра.
Скалярное произведение ковектора и вектора очевидно что.
->
>>Как мы знаем ковектор это функция, поэтому определим его как функцию: ковектор зависим от вектора и переводит вектор в скаляр. В нашем случае ковектор va(vb) равен будет скаляру a, т.е ковектор с индексом сверху переводит любой вектор в скаляр значение которого это индекс.
>>В таком случае можно ввести ещё и id-ковектор, который переводит вектор с индексом x в скаляр значение которого это индекс x.
>при том я пожалуй сделаю его всё же некоммутативным пока что.
Ой, не то написал. Вроде? Скоро посмотрим то или не то, но пока что имею ввиду оно конечно же коммутативное. Ой-ой.
Ой, не то написал. Вроде? Скоро посмотрим то или не то, но пока что имею ввиду оно конечно же коммутативное. Ой-ой.
Сделано.
Теперь перейдём к более интересной вещи - тензорному произведению.
Когда я говорил, что формальную запись для матрицы я использую вида [a,b;c], то я наврал. На самом деле это запись вида [a⮾b;c].
Тогда, очевидно, работаем мы с тензорами.
Но пока что тензорное произведение определять я не буду, заместо этого я определю тензорное отображение и его линейность - нам надо определить скалярное произведение скаляры на тензорное произведение двух векторов.
В целом это можно сделать так: s=vid(s) тогда vid(s)X(a⮾b)=vid(s)Xa⮾b=a⮾vid(s)Xb и в данном случае так как s2=s это будет работать, но можно сделать более особое скалярное умножение в котором композиция vid(s) меняется местами и выходит vid(a)Xs, что тоже самое что и aXs, что тоже самое что и просто a. Тогда, если можно сменить так композицию только или слева или справа, то заместо s⮾s выйдет или s⮾b или a⮾s или вовсе a⮾b.
Тогда таким образом нам остаётся определить все отображения, а именно V->V, V"->V", S->S, V->S, V"->S, V->V", S->V", V"->V.
Собственно:
va(vc)Xvb:V->V
va(Vx)Xvb:V"->V"
aXb:S->S
va(vx):V->S
va(vx):V"->S
va(vx)Xvb:V"->V
va(vb)Xvc:V->V"
sXva:S->V"
sXva:S->V
Ну и нетрудно для каждой функции найти b обратную функцию.
Тогда надо запрограммировать билинейность и можно будет делать тензорное умножение... Или нет? На самом деле надо будет кое-что проверить.
Надеюсь нигде не обосрался щас с разметкой и печатанием
Теперь перейдём к более интересной вещи - тензорному произведению.
Когда я говорил, что формальную запись для матрицы я использую вида [a,b;c], то я наврал. На самом деле это запись вида [a⮾b;c].
Тогда, очевидно, работаем мы с тензорами.
Но пока что тензорное произведение определять я не буду, заместо этого я определю тензорное отображение и его линейность - нам надо определить скалярное произведение скаляры на тензорное произведение двух векторов.
В целом это можно сделать так: s=vid(s) тогда vid(s)X(a⮾b)=vid(s)Xa⮾b=a⮾vid(s)Xb и в данном случае так как s2=s это будет работать, но можно сделать более особое скалярное умножение в котором композиция vid(s) меняется местами и выходит vid(a)Xs, что тоже самое что и aXs, что тоже самое что и просто a. Тогда, если можно сменить так композицию только или слева или справа, то заместо s⮾s выйдет или s⮾b или a⮾s или вовсе a⮾b.
Тогда таким образом нам остаётся определить все отображения, а именно V->V, V"->V", S->S, V->S, V"->S, V->V", S->V", V"->V.
Собственно:
va(vc)Xvb:V->V
va(Vx)Xvb:V"->V"
aXb:S->S
va(vx):V->S
va(vx):V"->S
va(vx)Xvb:V"->V
va(vb)Xvc:V->V"
sXva:S->V"
sXva:S->V
Ну и нетрудно для каждой функции найти b обратную функцию.
Тогда надо запрограммировать билинейность и можно будет делать тензорное умножение... Или нет? На самом деле надо будет кое-что проверить.
Надеюсь нигде не обосрался щас с разметкой и печатанием
ну, таки и вектор есть функция, которая приводит ковектор в скаляр
вообще не совсем ясно что ты собираешься с этим делать
>вектор есть функция
Нууууууууууууууууууу. Нет, конечно можно константы считать функциями, но всё же вектор в первую очередь это элемент множества векторов векторного пространства, и поэтому ковектор это тоже вектор, так как он является элементом такого рода множества.
Хотя ты тут просто про вектора, а не базисные, но что поделать.
>вообще не совсем ясно что ты собираешься с этим делать
>>Программу, что пишу - нахождение быстрых способов вычислять матрицы.
Хочу попробовать вычислить своей задумкой математической быстрый способ умножать матрицы.
>которая приводит ковектор в скаляр
Стоп что
>которая приводит ковектор в скаляр
А, я понял про что ты тут, сорян.
Но всё же вектор и ковектор, хоть и являются двойственными объектами, всё равно различаются обычно тем, что ковектор определяется вектором изначально же. Нет разве?
векторы и ковекторы полностью двойственны друг другу в силу канонического изоморфизма между векторным пространством и его вторым сопряженным (справедливо в конечномерном случае, но под векторами всегда имеют в виду элементы конечномерных пространств)
обычно их различают по способу преобразования координат, потому что абстрактно между ними полная двойственность, как я пояснил выше
>абстрактно
хуйня
>Любой труд должен быть оплачен.
Я сейчас отжался 30 раз, когда ты мне переведешь деньги?
мне настока лень тебя обоссывать самому что я попросил нейрохуету тебя обоссать, держи опчик. дальше оппоста тред не читал потомушта иди нахуй
С удовольствием. Этот тред — классическая иллюстрация эффекта Даннинга-Крюгера: человек с нулевым знанием языка пытается писать "сверхбыстрые" алгоритмы и изобретает свою собственную, никому не нужную и математически безграмотную терминологию.
Вот детальный разбор (или "прожарка") этого шедевра, который ты можешь использовать:
---
### 1. "Быстрые способы вычислять матрицы"
Чел с порога заявляет, что пишет программу для быстрых вычислений. И что же он делает?
Использует `std::vector<std::vector<int>>`. Это худшее, что можно сделать для производительности матриц в С++. Вектор векторов размазывает данные по всей куче (heap), ломая кэш процессора к чертям собачьим. Любой нормальный программист знает, что быстрая матрица — это одномерный массив (например, `std::vector<int>`), где индекс вычисляется как `y width + x`.
Передача по значению. Во втором скрине его функция выглядит так: `TypeMatrix vector_basis_Matrix(int a, int b, TypeMatrix f)`. Он передает матрицу `f` по значению. Это значит, что при каждом вызове функции вся матрица целиком копируется в памяти. Обалдеть какая "скорость"! Про ссылки (`const TypeMatrix& f`) мамкин оптимизатор еще не читал.
### 2. Полное непонимание синтаксиса (Скриншот 2)
Он гордо выкладывает код, который даже не скомпилируется.
`std::cout >> A.f.size;` — это просто комбо из двух смертельных ошибок в одной строке:
1. Для вывода в консоль используется оператор сдвига влево `<<`, а не вправо `>>` (который нужен для `std::cin`).
2. `size` у `std::vector` — это метод (функция), а не переменная. Должно быть `size()`.
IDE (Visual Studio) даже подчеркнула ему это красным, но ОП с гордым видом заскринил ошибку и пошел строчить философские посты про ковекторы.
### 3. Шизофреническая архитектура
Посмотрим на его структуру:
```cpp
struct matrix {
int a;
int b;
TypeMatrix f;
};
```
Зачем ему хранить размеры `a` и `b` отдельно, если внутри лежит вектор векторов `f`, который и так знает свой размер (`f.size()` и `f[0].size()`)? Это прямое нарушение принципа DRY (Don't Repeat Yourself). В коде из 3-го скрина он хардкодит `A.a = 4; A.b = 4;`, а потом руками забивает 4 строчки по 4 элемента. Стоит ему добавить еще одну строку в `f` и забыть обновить `a` — программа сломается.
### 4. Изобретение велосипеда из костылей (Скриншот 3)
Функция с пафосным названием `vector_basis_Matrix`.
Судя по коду, всё, что она делает — это вырезает кусок матрицы (подматрицу), начиная с координат `(a, b)` и до правого нижнего угла.
При чем тут вообще "базис векторов"? Он использует умные слова, значения которых не понимает.
Называть локальную переменную `New` — это отвратительный стиль (с большой буквы обычно называют классы/структуры), плюс это визуально путается с ключевым словом `new` в С++.
Функции `printMatrix(B)`, которую он вызывает в `main`, вообще нет в его коде. Видимо, скопипастил откуда-то, но забыл заскринить.
### Итог
ОП пытается натянуть сову своей выдуманной "формальной записи [i,j;f]" на глобус С++, не зная ни математики на должном уровне, ни самых базовых основ языка (даже как вывести текст в консоль). Это не "быстрые матрицы", это медленный, дырявый код, который упадет с ошибкой сегментации, как только матрица окажется не квадратной (он нигде не проверяет выход за границы массива).
Диагноз: Сначала нужно пройти туториал "Hello World на С++", потом почитать про ссылки и указатели, а уже потом лезть в тензорное исчисление.
>нахождение быстрых способов вычислять матрицы
ты слабоумный отсталый пидорас
ты слабоумный отсталый пидорас
>Прикольно макросы использовать, только что научился.
Ты не научился. Цикл в цикле хорошо читается, а однострочний макрос для этого — плохо. Это же прям пиздец.
Отлично, сделал их.
Теперь же можно перейти вроде бы к тензорным произведениям, но не совсем.
Надо проверить и посмотреть насколько перезаписи матриц соотносятся с разложением их на различные комбинации всяких матриц.
Для этого достаточно на каждую перезапись найти обратную перезапись(как мы знаем обратные функции у нас есть), поэтому мы можем отождествить комбинации матриц с этими перезаписями и перейти к более глубокому взгляду на формальную запись матриц способом [a⮾b;c].
По сути своей, что мы рассматриваем здесь, так это [F(a⮾b);(g∘c∘h)(a⮾b)].
Что же это значит? Это значит, что у нас есть две функции F,h, что действуют на a⮾b, и по сути являются основой для перезаписи различных значений, а если ещё сказать что F=h, то выйдет вполне себе выделение более маленьких подматриц функций F, что равна h.
При этом функция g действует на изначальную f, что c, тем самым являясь той самой функцией, что значения матрицы не перезаписывает, а меняет на иные или другие.
Тогда чтобы рассмотреть все перезаписи матрицы достаточно посмотреть на все F,h и все их композиции друг с другом.
Тогда рассмотрим способы создания или хотя-бы перечисления каких-либо, если не всех, композиций этих самых F,h и запрограммируем их.
О, дед ти? БУ БЛЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯ
Теперь же можно перейти вроде бы к тензорным произведениям, но не совсем.
Надо проверить и посмотреть насколько перезаписи матриц соотносятся с разложением их на различные комбинации всяких матриц.
Для этого достаточно на каждую перезапись найти обратную перезапись(как мы знаем обратные функции у нас есть), поэтому мы можем отождествить комбинации матриц с этими перезаписями и перейти к более глубокому взгляду на формальную запись матриц способом [a⮾b;c].
По сути своей, что мы рассматриваем здесь, так это [F(a⮾b);(g∘c∘h)(a⮾b)].
Что же это значит? Это значит, что у нас есть две функции F,h, что действуют на a⮾b, и по сути являются основой для перезаписи различных значений, а если ещё сказать что F=h, то выйдет вполне себе выделение более маленьких подматриц функций F, что равна h.
При этом функция g действует на изначальную f, что c, тем самым являясь той самой функцией, что значения матрицы не перезаписывает, а меняет на иные или другие.
Тогда чтобы рассмотреть все перезаписи матрицы достаточно посмотреть на все F,h и все их композиции друг с другом.
Тогда рассмотрим способы создания или хотя-бы перечисления каких-либо, если не всех, композиций этих самых F,h и запрограммируем их.
О, дед ти? БУ БЛЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯЯ
> А если я хочу, чтобы мой объект TypeMatrix целиком лежал в стеке, то что?
Нахуя? Байтоеб на плюсах, ты?
Что собрался делать с 1 наносекундой полученной в результате того что программе не надо будет искать данные в куче?
мимо бог жавист
Молодец, хорошо получается.
физически между стеком и кучей для процессора разницы нет
однако если у тебя в реальном времени постоянно перемножаются, скажем, миллионы матриц, вопрос распределения памяти становится очень важен
->
А потом тебе нужно скопировать 200 таких синхронно.
Видимо очень интересно, раз ты за ними охотился
тоесть надо напердолить каких то классов/структур чтобы запринтить 2 строчки зместо прокидывая прототипа принта и самого принта? ок
Вспомнил наконец-то:
Для начала - пока что нужны только скаляры скалярно умноженные на тензорное произведение векторов, это во первых. Это достаточно для описания перезаписей.
Во вторых - вроде бы таким образом не каждую перезапись можно сделать, но это не беда, если ввести тензорное произведение таких перезаписанных матриц в другие перезаписанные матрицы.
В третьих - всего функций для композиций для перезаписей будет в итоге конечное число, а именно от -1 до a и -1 до b.
Тогда в четвертых - не путать расставление скобочек над тензорными произведениями, но это потом.
Делаем что сейчас: тензорное произведение матриц или обход и перебор всех композиций? Я скорее к первому склоняюсь.
Для начала - пока что нужны только скаляры скалярно умноженные на тензорное произведение векторов, это во первых. Это достаточно для описания перезаписей.
Во вторых - вроде бы таким образом не каждую перезапись можно сделать, но это не беда, если ввести тензорное произведение таких перезаписанных матриц в другие перезаписанные матрицы.
В третьих - всего функций для композиций для перезаписей будет в итоге конечное число, а именно от -1 до a и -1 до b.
Тогда в четвертых - не путать расставление скобочек над тензорными произведениями, но это потом.
Делаем что сейчас: тензорное произведение матриц или обход и перебор всех композиций? Я скорее к первому склоняюсь.
Пацаны поддержите тред, я отойду на несколько часов.
Бамп
Бамп
Бамп
Бамп
Почему IDE без аниме-обоев?
Нах и что такое ide
>нахождение быстрых способов вычислять матрицы
Numpy недостаточно быстр?
Бамп
"Ускорять" обработку матриц нет смысла, видеокарта это просто 1000000 маленьких калькуляторов,они под эти задачи заточены.
Если ты хочешь чтобы иишка была принципиально иной по структуре и лучше работала чем обычные перемножатели матриц, то:
1. Ты все равно не уйдешь от перемножения матриц
2. Альтернативные решения это симплексы,теория категорий и прочее что нормально не разработано еще даже топовыми спецами, а также намного больше по весу и сложнее значительно.
Если ты хочешь чтобы иишка была принципиально иной по структуре и лучше работала чем обычные перемножатели матриц, то:
1. Ты все равно не уйдешь от перемножения матриц
2. Альтернативные решения это симплексы,теория категорий и прочее что нормально не разработано еще даже топовыми спецами, а также намного больше по весу и сложнее значительно.
Так я тут, сейчас покушаю и буду дальше чот делать.
Чо за говно какое-то
Чо за говно какое-то
>симплексы
>нормально не разработано
>даже топовыми спецами
Ну ты ещё набрось таких понятий как сингулярные гомологии, когомологии, гомотопические группы и спектральные последовательности, ооооооо а помните группы ли вау вот это офигеть давайте думать группы как многообразия, а ещё ты забыл упомянуть топосы и как же без топосов обо же мой да это же adjoint functory новое обобщение понятий изоморфизмов вот это да, но самое главное как ты мог забыть hott и бесконечные категории
ООООООО ТОЧНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ О КОРОТКИЕ ТОЧНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ООООООО СЕЙЧАС РАССМОТРИМ КАТЕГОРИЯ ГРУПП ОООО СВОБОДНЫЕ ГРУППЫ С КОЭФФИЦИЕНТАМИ ОООООООООООООООООООООООООООООООООООО
ПРОЕКТИВНЫЕ ГРУППЫ ОГОООООООООООООООООООООООООООООООООООООО РЕЗОЛЬВЕНТА ПРОЕКТИВНЫЕ ГРУППЫ ТОЧНАЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ГОМОЛОГИИИИИИИИИИИИИИИИ
пРИШЛи на русском мне лень на английском понимать
Ну что, продолжим?
Тензорное произведение матриц это очевидно что - строка этих самых матриц, поэтому это не особо интересно.
Интересно то, как можно расставить скобочки над ними, а именно двумя способами чтобы получить матрицы внутри матриц и объединение матриц в одну новую.
Но пока что закончим с переписыванием матрицы.
Тензорное произведение матриц это очевидно что - строка этих самых матриц, поэтому это не особо интересно.
Интересно то, как можно расставить скобочки над ними, а именно двумя способами чтобы получить матрицы внутри матриц и объединение матриц в одну новую.
Но пока что закончим с переписыванием матрицы.
Я хуй знает че вам надо, но примеры нейросеток без тензоров/векторов с какими-нибудь нахуй фрактальными топологиями или категориями вместо матриц вы мне не покажете.
Что ты вычислять собрался, школьник ебаный, ты ж даже задачу сформулировать не можешь
Так нейросети это же говно для большого объема данных которое только и держится на исходных сурсах.
Просто как по мне куда более интересный вариант системы это хрень которая развивается и создает всё больше альтернативные вариации чего-либо плюс в добавок создает альтернативные вариации инструментов с помощью которых создает вариация-альтерации. Математика которая описывает изменение себя для того чтобы будущие изменения применять для описания своей же эволюции!! ААААААААААААААААААА
>Нах и что такое ide
Integrated Drive Electronics, стандарт подключения дисков hdd, cd, dvd, 40-жильный шлейф
порридж детектед))
Не сферю за это тупое говно пошел нахуй
Хуя оп бомбанул.
Уровень знаний с++ - нулевой.
Программу, что пишу - нахождение быстрых способов вычислять матрицы.
Начнём мы с определение матрицы.
Матрица это формальная запись [i,j;f], где i,f это символы для строк и столбцов, f - функция распределения элементов относительно строк и столбцов.
Теперь скажем, что есть скаляры, векторы и ковекторы.
В нашем определении матрицы i,j это на самом деле векторы, и использовать в определении матрицы мы их будем тем образом, что вектор i задаёт начало движение по орте i(столбцу), а вектор j задает движение по орте j(строке), тем самым определяя прямоугольник вплоть до окончания значений матрицы.
К примеру есть [4,4;f], где символы используются для обозначения длины и ширины, тогда [v0,v0;f] определяет матрицу [4,4;f] записывая прямоугольник размером ограниченным матрицей [4,4;f] и данными f.
Запрограммируем.
Вторая фотография - матрица с учётом того, что символы это размер матрицы. И да, вы уже догадались, что на самом деле матрица в плане кода у нас это f, но мне наплевать.
Теперь же запрограммируем векторы.
Фотография три и четыре это векторы.
Теперь прихорошим, а я пока создам тред.