矩阵乘法(分治法).docx

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1、算法设计与分析实验报告实验名称：矩阵乘法(分冶法)一、问题陈述和分析：1.实验目的：掌握分总冶策略的基本思想以及用分冶法解决问题的一般技巧．运用编程工具，并运用分冶法来解决矩阵乘法问题；2.实验内容：设A和B是两个n*n阶矩阵，求它们两的乘积矩阵C。这里，假设n是2的幂次方；3.实验要求：编制程序并对其时间复杂度和空间复杂度进行分析.二、模型拟制、算法设计和正确性证明：设A和B是两个n*n阶矩阵，求他们两的成绩矩阵C。这里假设n是2的幂次方；A和B是两个n*n的矩阵，他们的乘积C=AB也是一个n*n的矩阵，矩阵C中的元素C[i][j]定义为C[i][

2、j]=，则每计算一个C[i][j]，需要做n次乘法和n-1次加法。因此计算C的n2个元素需要n3次乘法和n3-n2次加法。因此，所需的时间复杂度是O(n3)。但是使用分治法可以改进算法的时间复杂度。这里，假设n是2的幂。将矩阵A,B,C中每一矩阵都分成4个大小相等的子矩阵，每个子矩阵是（n/2）*（n/2）的方阵。由此，可将方阵C=AB重写为因此可得：C11=A11B11+A12B21C12=A11B12+A12B22C21=A21B11+A22B22C22=A21B12+A22B22这样就将2个n阶矩阵的乘积变成计算8个n/2阶矩阵的乘积和4个n/

3、2阶矩阵的加法。当n=1时，2个1阶方阵的乘积可直接算出，只需要做一次乘法。当子矩阵阶n>1时，为求两个子矩阵的乘积，可继续对两个子矩阵分块，直到子矩阵的阶为1。由此，便产生了分治降阶的递归算法。但是这个算法并没有降低算法的时间复杂度。由strassen矩阵乘法，M1=A11（B12-B22）M2=（A11+A12）B22M3=（A21+A22）B11M4=A22（B21-B11）M5=（A11+A22）（B11+B22）M6=（A12-A22）（B21+B22）M7=(A11-A21)(B11+B12)C11=M5+M4-M2+M6C12=M1+M

4、2C21=M3+M4C22=M5+M1-M3-M7算法共进行7次举证乘法，算法效率得到降低主要数据的定义：intn；n是方阵A,B,C的阶int**A=newint*[n];//矩阵A，B，C的定义，并为它们分配空间。这里A，B是用//于相乘的矩阵，C用于存放AB的结果int**B=newint*[n];int**C=newint*[n];inti,j;for(i=0;i

5、**A11,int**A12,int**A21,int**A22)函数实现的功能是：将n*n的矩阵A分块成四个大小相等的（n/2）*(n/2)的子矩阵A11,A12,A21,A22。2.voidUnit(intn,int**A,int**A11,int**A12,int**A21,int**A22)函数实现的功能是：将四个（n/2）*(n/2)的矩阵A11,A12,A21,A22合并成一个n*n的矩阵A。4.voidAdd(intn,int**A,int**B,int**C)函数的功能是：实现C=A+B，A，B，C都是n*n矩阵。3.voidMul(

6、intn,int**A,int**B,int**M)函数的功能是：将n*n的矩阵A，B相乘，结果存放在n*n的矩阵M中。算法设计：整个算法的大致思想是：在函数Mul(intn,int**A,int**B,int**M)中先判断n的值，若n==1，表示A，B，C均为一阶方阵。则M[0][0]=A[0][0]*B[0][0]；否则，调用Divide(n,A,A11,A12,A21,A22);和Divide(n,B,B11,B12,B21,B22);将A和B都分为四个（n/2）*(n/2)的子矩阵。然后递归调用Sub(n,B12,B22,T1);T1=B1

7、2-B22Mul(n,A11,T1,M1);M1=A11(B12-B22)Add(n,A11,A12,T2);Mul(n,T2,B22,M2);M2=(A11+A12)B22Add(n,A21,A22,T1);Mul(n,T1,B11,M3);M3=(A21+A22)B11Sub(n,B21,B11,T1);Mul(n,A22,T1,M4);M4=A22(B21-B11)Add(n,A11,A22,T1);Add(n,B11,B22,T2);Mul(n,T1,T2,M5);M5=(A11+A22)(B11+B22)Sub(n,A12,A22,T1);

8、Add(n,B21,B22,T2);Mul(n,T1,T2,M6);M6=(A12-A22)(B21+B22