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如何快速执行类似于乘法的矩阵运算?

operation multiplication matrix r

user2079550 · 技术社区 · 6 年前

我有两个矩阵。

A<-matrix(c(1,0,2,3),2,2)
B<-matrix(c(0,1,4,2),2,2)

而不是乘法( A%*%B )结果如下:

C[1,1]<-A[1,1]*B[1,1]+ A[1,2]*B[2,1]
C[1,2]<-A[1,1]*B[1,2]+ A[1,2]*B[2,2]
C[2,1]<-A[2,1]*B[1,1]+ A[2,2]*B[2,1]
C[2,2]<-A[2,1]*B[1,2]+ A[2,2]*B[2,2]

如何获得乘法的修改版本并得到如下结果:

C[1,1]<-min(A[1,1],B[1,1])+ min(A[1,2],B[2,1])
C[1,2]<-min(A[1,1],B[1,2])+ min(A[1,2],B[2,2])
C[2,1]<-min(A[2,1],B[1,1])+ min(A[2,2],B[2,1])
C[2,2]<-min(A[2,1],B[1,2])+ min(A[2,2],B[2,2])

我知道我可以通过旋转来完成,但我正在寻找更快的解决方案。

result <- matrix(nrow= 2, ncol= 2)
for(i in 1:2){
  minMat <-t(apply(B,2,function(x) pmin(x, A[i,])))
  result[i,]<-rowSums(minMat)
}

1 回复 | 直到 6 年前

Thomas Guillerme 6 年前

一种解决方案可以是使用以下函数(来自上面的一条注释):

## Defining the function
sum.min.row <- function(i, A, B) {
    minMat <-t(apply(B,2,function(x) pmin(x, A[i,])))
    rowSums(minMat)
}

## Applying it to the whole matrix
t(sapply(1:nrow(A), sum.min.row, A, B))
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    3
# [2,]    1    2

尽管如此,这仍然不是最优的。。。

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