Cのポインタを使用して2つの行列を乗算するにはどうすればよいですか?
ポインタは、別の変数のアドレスを格納する変数です。
ポインタの機能
- ポインタはメモリスペースを節約します。
- メモリ位置に直接アクセスできるため、ポインタの実行時間が短縮されます。
- ポインタを使用すると、メモリに効率的にアクセスできます。つまり、メモリは動的に割り当てられ、割り当てが解除されます。
- ポインタはデータ構造で使用されます。
ポインタの宣言、初期化、アクセス
次のステートメントを検討してください-
int qty = 179;
メモリ内では、変数は次のように表すことができます-
宣言
ポインタの宣言は、以下のように実行できます-
Int *p;
これは、「p」が別の整数変数のアドレスを保持するポインタ変数であることを意味します。
初期化
アドレス演算子(&)は、ポインタ変数を初期化するために使用されます。
たとえば、
int qty = 175; int *p; p= &qty;
ポインタを介して変数にアクセスする
変数の値にアクセスするには、間接演算子(*)を使用します。
例
以下は、ポインターを使用して2つの行列を乗算するCプログラムです-
#include <stdio.h> #define ROW 3 #define COL 3 /* Function declarations */ void matrixInput(int mat[][COL]); void matrixPrint(int mat[][COL]); void matrixMultiply(int mat1[][COL], int mat2[][COL], int res[][COL]); int main() { int mat1[ROW][COL]; int mat2[ROW][COL]; int product[ROW][COL]; printf("Enter elements in first matrix of size %dx%d\n", ROW, COL); matrixInput(mat1); printf("Enter elements in second matrix of size %dx%d\n", ROW, COL); matrixInput(mat2); matrixMultiply(mat1, mat2, product); printf("Product of both matrices is : \n"); matrixPrint(product); return 0; } void matrixInput(int mat[][COL]) { int row, col; for (row = 0; row < ROW; row++) { for (col = 0; col < COL; col++) { scanf("%d", (*(mat + row) + col)); } } } void matrixPrint(int mat[][COL]) { int row, col; for (row = 0; row < ROW; row++) { for (col = 0; col < COL; col++) { printf("%d ", *(*(mat + row) + col)); } printf("\n"); } } void matrixMultiply(int mat1[][COL], int mat2[][COL], int res[][COL]) { int row, col, i; int sum; for (row = 0; row < ROW; row++) { for (col = 0; col < COL; col++) { sum = 0; for (i = 0; i < COL; i++) { sum += (*(*(mat1 + row) + i)) * (*(*(mat2 + i) + col)); } *(*(res + row) + col) = sum; } } }
出力
上記のプログラムを実行すると、次の出力が生成されます-
Enter elements in first matrix of size 3x3 2 3 1 2 5 6 2 6 8 Enter elements in second matrix of size 3x3 1 2 1 2 3 4 5 6 7 Product of both matrices is : 13 19 21 42 55 64 54 70 82
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Tensorflowを使用してPythonを使用して2つの行列を乗算するにはどうすればよいですか?
Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。これは非常にスケーラブルであり、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソ
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