基数乘法

排序里的基数排序，用起来还挺顺手的。它不比大小，而是按位来分桶。比如先看个位，再看十位、百位，一轮轮下来，数据就排好了。这招在大量整数时管用，尤其是数值不太大的时候，效率还挺高的。 基数排序靠的是分桶，每一位都设十个桶（0-9），把数字按当前位数扔进去，再按顺序拿出来。整个过程不比大小，所以不会出现“越比较越乱”的情况，也不会影响相等元素的顺序，稳定性不错。 方式也蛮直接的，通常用计数排序来配合分桶操作。因为它在小范围整数排序上快得飞起。排序的时候你只需要知道最大数有几位，从个位开始一轮轮地排，像流水线一样，有条理。 说点实在的，时间复杂度是 O(n * k)，n 是元素数量，k 是最大数的位

Matlab 矩阵乘法代码，支持稀疏/密集向量和矩阵，提供基本的线性代数运算。还支持稀疏和密集元组，以及字节码优化。

该资源包整合了三个不同规模、不同来源的数据集，用于支持基数估计相关的实验研究。数据集详情及相关论文将于答辩结束后公布。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

Java 写 TensorFlow 张量相乘的代码，结构清晰，调用方式也比较直观。用Tensor对象搞定矩阵乘法，思路跟 NumPy 有点像，但又不失 Java 的稳。适合想在 Java 项目里跑点深度学习的你，轻松集成，不用折腾太多原生 API。

HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制，揭示其如何在有限的内存资源下，高效地估计大型数据集的基数。

矩阵的加减运算 矩阵的加减运算要求两个矩阵的行数和列数必须相同。 矩阵的乘法运算 运算符：* 条件: 前一个矩阵的列数必须等于后一个矩阵的行数，或者其中一个是标量。 理解: 可以理解为前一个矩阵每个行的元素分别与后一个矩阵对应列的元素相乘后相加。 矩阵的除法运算 运算符：/ 和 / 表示右除，相当于将矩阵放在除号的右侧。 `` 表示左除，相当于将矩阵放在除号的左侧。 区别: 右除： A / B 等价于 A * inv(B)，其中 inv(B) 表示 B 的逆矩阵。 左除： A B 等价于 inv(A) * B，其中 inv(A) 表示 A 的逆矩阵。 应用: 线性方

讨论在GPU上优化矩阵乘法时，首先需了解矩阵乘法本身及GPU与CUDA编程模型基础。矩阵乘法是科学计算中的核心操作，广泛用于工程、物理和数学领域。GPU作为高性能并行处理器，能显著加速多种计算密集型任务，特别是矩阵乘法。CUDA为NVIDIA GPU设计的并行计算架构，提供C语言风格的编程接口，允许直接在GPU上执行自定义并行算法。GT200是NVIDIA的重要GPU型号，支持双精度计算，适合科学计算。优化矩阵乘法可通过算法复杂度和时间复杂度的研究，以及针对特定处理器架构的算法优化，如CUBLAS库提供的高性能矩阵乘法。文章提到，矩阵分块方法有效利用GPU并行性，提高计算效率。还探讨了资源利用

在Linux环境下成功实现矩阵乘法的MPI并行运算。使用命令 mpicc -o 编译程序，并通过 mpirun 命令运行。

采用分治法递归地将大整数乘法分解成规模更小的子问题，并通过子问题的解法合并得到最终结果。