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再次回顾,高斯消去不是最优的。 (英语) Zbl 1357.65035号

摘要:我们重构了张量积的普适定律,将矩阵乘法表示为两个矩阵(M)和(N)的乘积(M cdot N),从而可以使用这种矩阵乘积来编码和转换使用线性代数技术执行矩阵乘法的算法。我们探索了这种可能性,并展示了两种逐步细化的方法,将合成(M\cdot N)转换为天真和Strassen的矩阵乘法算法。
对矩阵构成(M\cdot N\)到Naive矩阵乘法算法的逐步变换的检验表明,变换的步骤对应于对(M\)列和(N\)行应用高斯消去因此,为“高斯消去不是最优的”提供了明确的证据,这句格言是介绍斯特拉森矩阵乘法算法的简明论文的标题。
尽管最终的结果是涉及矩阵乘积的方程,但我们的阐述建立在先前关于矩阵范畴(以及有限向量空间的相关范畴)的工作的基础上,我们通过展示为什么直和\((\oplus,0)\)monoid不是闭的,高斯消去的双乘积编码,以及如何将其进一步应用于线性代数算法的推导。

MSC公司:

65平方英尺 线性系统和矩阵反演的直接数值方法
15A69号 多线性代数,张量演算
65楼30 其他矩阵算法(MSC2010)
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全文: 内政部 链接

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