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主题:金字塔的矩阵与向量高性能计算实现与代码范例

帅哥哟,离线,有人找我吗?
道飞
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等级:新手上路 帖子:22 积分:0 威望:0 精华:0 注册:2015/12/25 8:49:06
金字塔的矩阵与向量高性能计算实现与代码范例  发帖心情 Post By:2018/10/3 15:14:05 [只看该作者]

   

  为了方便用户进行线性代数与矢量分析,金字塔提供了一整套封装的高度矢量优化线性代数方面函数,用户可以不借助Python也可以在PEL中进行简易矩阵及向量计算。金字塔会根据用户CPU自动启用SSE,AVX,AVX-512指令集,以及高度并行化执行,可以发挥CPU最大利用率,执行效率大大提升。
 
使用事项说明
      1、该类函数的向量及矩阵的输入参数只能是VARIABLE申明的数组类型,使用前应注意转换。相关的教程请参考 金字塔数组使用的高级编程技巧 
      2、函数计算需依赖科学计算组件,该组件您需要单独安装部署,使用前请先进行在线安装。
           安装步骤 : PEL公式编辑器界面->插入菜单->安装扩展科学计算组件。
      3、该类库函数还在不断扩充中,如果你有其他的功能函数需求,欢迎及时在本贴中提出,以便我们进行扩充安排。
 
函数说明(5.0 BETA3版本后支持)

1、Mfsum(X,N)

计算向量x的元素大小之和
函数实现功能: y=∑x
    参数维度说明: x为向量(n*1)(矩阵也可以看做向量)

例:
VARIABLE:x[]=0;
     x:=c;
     rets:Mfsum(x,5);
 
========================================

2、Mfxpy(x,y,alpha,n)

计算向量与标量的积,然后加到结果上
函数实现功能:y:=a*x+y
x : 向量
y : 向量(输出参数)
    alpha : 标量
    n : 指定向量x,y的元素个数
    返回值 : 最终更新到向量y

例:
alpha:=1;
VARIABLE : x[5]=(0,1,2,3,4);
VARIABLE : y[5]=(1,2,3,4,5);
If IsLastbar Then
Begin
        MFXPY(x,y,ALPHA,5);
        for i = 1 to 5 do
        msgout(1,numtostr(y[i],0));//结果将输出 1,3,5,7,9
    End   
 
========================================

3、Mfdot(x,y,n)

计算向量-向量的点乘
函数实现功能公式:
按此在新窗口浏览图片
x : 向量
y : 向量
n:向量x,y数量
 
例:
VARIABLE : x[5]=(0,1,2,3,4);
VARIABLE : y[5]=(1,2,3,4,5);
RETS:MFDOT(x,y,5);//结果将输出40
 
========================================
 
4、Mfnrm2(x,n)

计算一个向量的欧几里得范数(Euclidean norm)
函数实现功能:res = ||x||
     x:向量
     n:向量x个数
 
例:
VARIABLE : x[5]=(1,2,3,4,5);
RETS:MFNRM2(x,5); //结果将输出 7.416
 
========================================
 

5、Mfscal(x,a,n)

 

计算向量和标量的乘积

函数实现功能:x=a*x

x : 向量(输入/输出参数)

a : 标量a

n: 向量x个数

返回值:最终更新到向量x

 

例:

VARIABLE : x[5]=(1,2,3,4,5);

a:=0.1;

If IsLastbar Then

Begin
        MFSCAL(x,a,5);
        for i = 1 to 5 do
        Msgout(1,numtostr(x[i],1)); 
//结果将输出 0.1,0.2,0.3,0.4,0.5

End  

 

========================================

 

6、Mfswap(x,y,n)

 

交换向量值, 完成向量x和y的交换

x : 向量

y : 向量

n:向量x,y数量


例:

VARIABLE : x[5]=(0,1,2,3,4);
VARIABLE : y[5]=(1,2,3,4,5);
If IsLastbar Then
Begin
    Mfswap(x,y,5);
    for i = 1 to 5 do
    msgout(1,numtostr(y[i],0)); //输出交换后的y数组
End  

 

========================================

 

7、mfamax(x,n)

 

找到绝对值最大的元素的索引

x: 向量

n: 向量x个数

返回值:基于1索引的向量元素位置


例:

VARIABLE : x[5]=(0,1,2,3,4);

Rets:MFAMAX(x,5); //结果将返回5

 

========================================

 

8、Mfamin(x,n)

 

找到绝对值最小的元素的索引

x: 向量

n: 向量x个数

返回值:基于1索引的向量元素位置

 

例:见Mfamax函数

 

========================================

 

9、mfAdd(a,b,r,n)


向量元素相加

a : 向量

b : 向量

r:向量(输出值)

n: 向量a,b,r个数

 

例:

VARIABLE : a[5]=(1,2,3,4,5);

VARIABLE : b[5]=(1,2,3,4,5);

VARIABLE : r[5]=0;

If IsLastbar Then

Begin

    MFADD(a,b,r,5);

    for i = 1 to 5 do
        msgout(1,numtostr(r[i],0));
//结果将返回2,4,6,8,10

End  

 

========================================


10、MfSub(a,b,r,n)

 

向量元素相减

a : 向量

b : 向量

r : 向量(输出值)

n: 向量a,b,r个数

 

例:见mfAdd函数

 

========================================

 

11、MfMul(a,b,r,n)

 

向量元素相乘

a : 向量

b : 向量

r:向量(输出值)

n: 向量a,b,r个数

 

例:见mfAdd函数

 

========================================

 

12、MfDiv(a,b,r,n)

 

向量元素相除

a : 向量

b : 向量

r:向量(输出值)

n: 向量a,b,r个数

 

例:见MfAdd函数

 

========================================

 

13、Mfgemv(a,x,y,t,m,n,alpha,beta)


矩阵与向量的乘积

函数实现功能:

t =0 y := alpha*A*x + beta*y,

t =1 y := alpha*A'*x + beta*y,

t =2 y := alpha*conjg(A')*x + beta*y,

a :  m*n的矩阵

x : 向量

y : 向量(输入和输出参数)

m : 矩阵A的行数

n : 矩阵A的列数(向量x维度)

alpha : 标量

beta : 标量

返回值:最终更新到向量y


例:

m:=2;//矩阵行数

n:=5;//矩阵列数

alpha:=1;

mbeta:=1;

VARIABLE : a[m*n]=( 0,1,2,3,4,
                                      5,6,7,8,9 ); //定义一个2行5列矩阵

VARIABLE : x[n]=(1,2,3,4,5); //向量数组

VARIABLE : y[m]=0;

If IsLastbar Then

      Begin

      //2*5的矩阵与5*1的向量相乘
          MFGEMV(a,x,y,0,m,n,alpha,mbeta);
          for i = 1 to m do
          msgout(1,numtostr(y[i],0)); //结果将输出40, 115

End 

========================================

 

14、Mfger(x,y,a,m,n,alpha)

 

矩阵的一阶更新(矩阵-向量乘积)

函数实现功能:A := alpha*x*y'+ A,

x : 向量(m行)

y : 向量(n列)

a : m×n 的矩阵(输入和输出参数)

m : 矩阵A的行数

n : 矩阵A的列数

alpha : 标量

返回值:最终更新到矩阵a

 

例:

m:=2;//矩阵行数

n:=5;//矩阵列数

alpha:=1;

VARIABLE : x[m]=(1,2); 

VARIABLE : y[n]=(2,3,4,5,6);

VARIABLE : a[m*n]=( 1,1,1,1,1,
                                       1,1,1,1,1 ); 
//定义一个2行5列矩阵

If IsLastbar Then

       Begin
            //5*1向量乘以1*5向量,加上5*5矩阵

       MFGER(x,y,a,m,n,alpha);

       for i = 1 to m*n do

       msgout(1,numtostr(a[i],0));

End  

//结果将输出矩阵为

 3  4  5  6  7
     5  7  9 11 13

 

========================================

 

15、Mfgemm(A,B,C,alpha,beta,m,n,k)


     矩阵与矩阵乘积

函数实现功能:C := alpha*op(A)*op(B) + beta*C,

A: 矩阵

B: 矩阵

C:矩阵(输入和输出参数)

alpha: 标量

beta : 标量

m:矩阵A和矩阵C的行数

n:矩阵B和矩阵C的列数

k:矩阵A的列数和矩阵B的行数

返回值:最终更新到矩阵C


例:

m:=2;//矩阵A和矩阵C的行数

n:=3;//矩阵B和矩阵C的列数

k:=2;//矩阵A的列数和矩阵B的行数

alpha:=1;

betas:=1;

VARIABLE : a[m*n]=(1,2,3,  4,5,6); //矩阵维度 2*3

VARIABLE : b[n*k]=(1,1,  1,1,  1,1); //矩阵维度 3*2(计算时候转置)

VARIABLE : x[m*k]=(0,1,  2,3);      //矩阵维度 2*2

If IsLastbar Then

       Begin

       MFGEMM(a,b,x,alpha,betas,m,n,k);

       for i = 1 to m*k do

       msgout(1,numtostr(x[i],0));

End  

//结果将输出矩阵为

6 7

1718

 

========================================

 

16、Mffft(X,Y,N,T)


快速傅立叶变换

X: 输入源向量数组

Y: 输出向量数组,以复数方式返回(由2个数字组成),因此数组申明大小必须为X的2倍

N: X向量变换源数组大小

T:0向前变换 1向后变换


例:

n:=16; //16点信号变换

VARIABLE : x[n]=(15, 32, 9, 222, 118, 151, 5, 7, 56, 233, 56, 121, 235, 89, 98, 111);

VARIABLE : y[n*2]=0;  //以复数方式返回结果,因此需要2倍容量

If IsLastbar Then

Begin
        MFFFT(x,y,n,0);
        for i = 1 to n*2 do
        msgout(1,numtostr(y[i],3));

End  


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等级:管理员 帖子:7302 积分:32559 威望:1000 精华:45 注册:2003/12/30 16:34:32
  发帖心情 Post By:2018/10/14 10:08:12 [只看该作者]

矩阵和多维数组的使用介绍

矩阵也是多维数组的一种(二维数组),矩阵有行和列两项,在内存中的排列是连续的,所以一维数组也可以进行2维数组矩阵进行表达。

访问矩阵的计算公式为 : (访问行-1)*总列数+访问列

范例:

m:=2; //矩阵行数
n:=5; //矩阵列数
VARIABLE:x[m*n]=(1,2,3,4,5,   6,7,8,9,10);//定义并初始化2行5列矩阵

//取2行3列数据,二维数组表示[2][3];
y:=x[(2-1)*n+3]; //y=8

s:y;

//取1行5列数据,二维数组表示[1][5]
y:=x[(1-1)*n+5]; //y=5
t:y;


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