Patrition Camping：
什么是 Patrition Camping
CUDA 矩阵转置的优化问题 【读书笔记】
2021-12-09
192
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
CUDA 矩阵转置的优化问题 【读书笔记】
目录
相关文章
|
XML
并行计算
算法
[Eigen中文文档] 求解稀疏线性系统
在Eigen中，有多种方法可用于求解稀疏系数矩阵的线性系统。由于此类矩阵的特殊表示，必须特别小心以获得良好的性能。本文列出了Eigen中可用的稀疏求解器。还介绍了所有这些线性求解器共同的主要步骤。根据矩阵的属性、所需的准确度，最终用户可以调整这些步骤以提高其代码的性能。请注意，并不需要深入了解这些步骤背后的内容：最后一节介绍了一个基础例程，可轻松使用以获取所有可用求解器的性能洞察。
342
0
0
|
存储
算法
调度
鲁棒优化入门（二）——基于matlab+yalmip求解鲁棒优化问题
鲁棒优化的含义就是在最恶劣的情况下（不确定变量的取值使目标函数最大），求出满足约束条件，并且能使目标函数最优的决策变量。
yalmip工具箱可以用来求解鲁棒优化问题，但还是有一定局限性的，并不能处理任意形式的不确定集下的鲁棒优化问题，一般来说，当鲁棒优化问题的不确定集合为箱型不确定集、椭球不确定集以及多面体不确定集时，都可以用yalmip工具箱求解（具体细节可参考官方文档）。本文介绍了利用yalmip求鲁棒优化问题的一般方法。......
485
0
0
|
5月前
|
算法
Python
|
5月前
|
人工智能
算法
物联网
|
6月前
|
6月前
|
数据可视化
|
6月前
|
机器学习/深度学习
PyTorch
算法框架/工具
[Eigen中文文档] 求解线性最小二乘系统
本文介绍如何使用 Eigen 求解线性最小二乘系统。
本文讨论三种方法 SVD 分解、QR 分解和正规方程。其中，SVD 分解通常最准确但最慢，正规方程式最快但最不准确，QR 分解介于两者之间。
256
0
0
|
测试技术