三个矩阵相乘时间复杂度,矩阵相乘的分类

三个矩阵相乘时间复杂度,矩阵相乘的分类

a×b的矩阵乘以b×c的矩阵得到a×c的矩阵，时间复杂度为a×b×c。三个矩阵相乘怎么计算2 矩阵乘法的几何意义是两个线性变换的组合。例如，a矩阵表示旋转变换，b矩阵表示延伸变次方可以用于求连通性，即1个节点经过步能否到达另一个顶点，矩阵次方结果中对应元素非0 的话可达，为0 则不可达。因此矩阵的次方的含义就是代表-hop 之内

≥ω≤ 矩阵相乘的时间复杂度：假设矩阵A是n*m，矩阵B是m*p，矩阵A和B相乘得到矩阵C是n*p 矩阵C中有n*p个元素，计算每个元素需要m次乘法运算因此总共的时间复杂度为m*n*pTime complexity of matrix multiplication 我在理解时间复杂性方面遇到了麻烦。人们可以查看算法并直接说出它的时间复杂度，但我不能做得那么好。考虑两个n * n 矩阵( A

三个矩阵乘法对于矩阵A(m*n),B(n*m)和C(m*n), 这里A(m*n)表示A是m行乘n列的矩阵。A*B,那么复杂度为O(m*n*m),即O(m^2n) 。D(m*m)=A*B运算完后在和C运算。我已经研究了乘以两个n×n矩阵的大O复杂度，这需要时间O(n3)。但是，如何将两个矩形矩阵乘以维数为m×n和n×r,得到了极大的复杂性。有人告诉我答案是O(mnr),但我不确定这是从哪

矩阵乘法的时间复杂度：假设矩阵A是n*m,矩阵B是m*p,矩阵A和B相乘得到矩阵C是n*p 矩阵C中有n*p个元素，计算每个元素需要m次乘法运算因此总共的时间复杂度为m*n*p 这是最好理解假设矩阵A为n*m,矩阵B为m*n ,则AxB,如下计算过程：1.矩阵A中第一行的元素与矩阵B的第一列元素对应相乘，得结果第一行的第一个元素要进行m次乘法运算，故总的需

线性代数里面，两个nxn的矩阵做乘法，要做n ^ 3 次乘法，对应到算法，时间复杂度当然也是n ^ 3啦。那么还能不能改进呢？利用nxn矩阵加法只需要O(n^2)的时间这一点，可以改进。首先第一段就是O(MLN)，第二段的复杂度为O(NLP), 所以三个矩阵乘积的复杂度为O(MLN)+O(NLP)。从代