回 帖 发 新 帖 刷新版面

主题:[原创]strassen矩阵乘法的算法(能运行),希望对需要的朋友有用!

用函数来实现的,如果用类后更好一些。大家可以自己试一试!俺只作了一部分的数据测试,还是比较正确的,如果大家发现有错误,请指正,谢谢!这个算法空间效率不是很高,哪位高手又更好的方法请多多指教!


//STRASSEN矩阵乘法算法

#include <iostream.h>

const int N=8; //常量N用来定义矩阵的大小

void main()
{

    void STRASSEN(int n,float A[][N],float B[][N],float C[][N]);
    void input(int n,float p[][N]);
    void output(int n,float C[][N]);                    //函数声明部分

    float A[N][N],B[N][N],C[N][N];  //定义三个矩阵A,B,C

    cout<<"现在录入矩阵A[N][N]:"<<endl<<endl;
    input(N,A);
    cout<<endl<<"现在录入矩阵B[N][N]:"<<endl<<endl;
    input(N,B);                         //录入数组

    STRASSEN(N,A,B,C);   //调用STRASSEN函数计算

    output(N,C);  //输出计算结果
}


void input(int n,float p[][N])  //矩阵输入函数
{
    int i,j;

    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cout<<"请输入第"<<i+1<<"行"<<endl;
        for(j=0;j<n;j++)
            cin>>p[i][j];
    }
}

void output(int n,float C[][N]) //据矩阵输出函数
{
    int i,j;
    cout<<"输出矩阵:"<<endl;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cout<<endl;
        for(j=0;j<n;j++)
            cout<<C[i][j]<<"  ";
    }
    cout<<endl<<endl;

}

void MATRIX_MULTIPLY(float A[][N],float B[][N],float C[][N])  //按通常的矩阵乘法计算C=AB的子算法(仅做2阶)
{
    int i,j,t;
    for(i=0;i<2;i++)                     //计算A*B-->C
        for(j=0;j<2;j++)
        {    
            C[i][j]=0;                   //计算完一个C[i][j],C[i][j]应重新赋值为零
            for(t=0;t<2;t++)
            C[i][j]=C[i][j]+A[i][t]*B[t][j];
        }
}

void MATRIX_ADD(int n,float X[][N],float Y[][N],float Z[][N]) //矩阵加法函数X+Y—>Z
{
    int i,j;
    for(i=0;i<n;i++)
        for(j=0;j<n;j++)
            Z[i][j]=X[i][j]+Y[i][j];
}

void MATRIX_SUB(int n,float X[][N],float Y[][N],float Z[][N]) //矩阵减法函数X-Y—>Z
{
    int i,j;
    for(i=0;i<n;i++)
        for(j=0;j<n;j++)
            Z[i][j]=X[i][j]-Y[i][j];

}


void STRASSEN(int n,float A[][N],float B[][N],float C[][N])  //STRASSEN函数(递归)
{
    float A11[N][N],A12[N][N],A21[N][N],A22[N][N];
    float B11[N][N],B12[N][N],B21[N][N],B22[N][N];
    float C11[N][N],C12[N][N],C21[N][N],C22[N][N];
    float M1[N][N],M2[N][N],M3[N][N],M4[N][N],M5[N][N],M6[N][N],M7[N][N];
    float AA[N][N],BB[N][N],MM1[N][N],MM2[N][N];

    int i,j;//,x;


    if (n==2)
        MATRIX_MULTIPLY(A,B,C);//按通常的矩阵乘法计算C=AB的子算法(仅做2阶)
    else
    {
        for(i=0;i<n/2;i++)                         //////////
            for(j=0;j<n/2;j++)

                {
                    A11[i][j]=A[i][j];
                    A12[i][j]=A[i][j+n/2];
                    A21[i][j]=A[i+n/2][j];
                    A22[i][j]=A[i+n/2][j+n/2];
                    B11[i][j]=B[i][j];
                    B12[i][j]=B[i][j+n/2];
                    B21[i][j]=B[i+n/2][j];
                    B22[i][j]=B[i+n/2][j+n/2];
                }                                   //将矩阵A和B式分为四块




    MATRIX_SUB(n/2,B12,B22,BB);                        //////////
    STRASSEN(n/2,A11,BB,M1);//M1=A11(B12-B22)

    MATRIX_ADD(n/2,A11,A12,AA);
    STRASSEN(n/2,AA,B22,M2);//M2=(A11+A12)B22

    MATRIX_ADD(n/2,A21,A22,AA);
    STRASSEN(n/2,AA,B11,M3);//M3=(A21+A22)B11

    MATRIX_SUB(n/2,B21,B11,BB);
    STRASSEN(n/2,A22,BB,M4);//M4=A22(B21-B11)

    MATRIX_ADD(n/2,A11,A22,AA);
    MATRIX_ADD(n/2,B11,B22,BB);
    STRASSEN(n/2,AA,BB,M5);//M5=(A11+A22)(B11+B22)

    MATRIX_SUB(n/2,A12,A22,AA);
    MATRIX_SUB(n/2,B21,B22,BB);
    STRASSEN(n/2,AA,BB,M6);//M6=(A12-A22)(B21+B22)

    MATRIX_SUB(n/2,A11,A21,AA);
    MATRIX_SUB(n/2,B11,B12,BB);
    STRASSEN(n/2,AA,BB,M7);//M7=(A11-A21)(B11+B12)
                                                    //计算M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7(递归部分)


    MATRIX_ADD(N/2,M5,M4,MM1);                        ////////////
    MATRIX_SUB(N/2,M2,M6,MM2);
    MATRIX_SUB(N/2,MM1,MM2,C11);//C11=M5+M4-M2+M6

    MATRIX_ADD(N/2,M1,M2,C12);//C12=M1+M2

    MATRIX_ADD(N/2,M3,M4,C21);//C21=M3+M4

    MATRIX_ADD(N/2,M5,M1,MM1);
    MATRIX_ADD(N/2,M3,M7,MM2);
    MATRIX_SUB(N/2,MM1,MM2,C22);//C22=M5+M1-M3-M7

    for(i=0;i<n/2;i++)
        for(j=0;j<n/2;j++)
        {
            C[i][j]=C11[i][j];
            C[i][j+n/2]=C12[i][j];
            C[i+n/2][j]=C21[i][j];
            C[i+n/2][j+n/2]=C22[i][j];
        }                                            //计算结果送回C[N][N]

    }

}

回复列表 (共4个回复)

沙发

请问楼主,会不会用FORTRAN编一个子空间迭代法求解刚架自振频率啊,主要是用这个子程序求解MK型矩阵方程的特征值和特征向量,能的话就麻烦了,谢谢

板凳

朋友 这样的算法太低效了 没有意义 书本上不是有高效的算法吗 为何不用呢[em18]

3 楼

1楼的朋友对不起,FORTRAN我没接触过,不好意思了!

4 楼

请教2楼的兄弟,哪本书上有这个算法,介绍一下吧。如果能把算法发给我就更好了!不胜感激!
前几天本想从网上搜一个应付老师,可没搜到,只好自己写了一个,由于时间仓促,加上本人能力实在有限,只写出这么个算法,真心希望兄弟能多多指教!

我来回复

您尚未登录,请登录后再回复。点此登录或注册