matrix 相关问题

在数学中，矩阵（多个矩阵）是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列。矩阵中的各个项称为其元素或条目。

我有两个数组 f 和 g，f 是 N × T × J 维，f 是 T × J 维。我正在尝试在 JAX 中计算以下内容（对于所有 0<=t 我有两个数组 f 和 g，f 是 N × T × J 维，f 是 T × J 维。我正在尝试在 JAX 中计算以下内容（对于所有 0<=t 请注意，如果 t-a<0 I’d like it to default to 0. What would be the fastest approach? 现在，我创建一个所有可能索引的列表，将相关索引中计算的两个数组按元素相乘，然后将它们相加： import jax.numpy as jnp all_indices = jnp.array([(θ, t, a) for θ in range(N) for t in range(T) for a in range(J)]) θ_idx, t_idx, a_idx = all_indices[:, 0], all_indices[:, 1], all_indices[:, 2] tma_idx = jnp.maximum(t_idx - a_idx, 0) unrolled = f[θ_idx, t_idx, a_idx] * g[tma_idx, a_idx] s = unrolled.reshape(N, T, J).sum(axis=(0,2)) 这似乎不是特别有效或优雅，我希望有更好的解决方案。我怀疑实现这一点的最佳方法是首先移动 2D 矩阵，然后通过 einsum 执行完全缩减。例如： t = jnp.arange(T)[:, None] a = jnp.arange(J) g_shifted = g[jnp.maximum(t - a, 0), a] s = jnp.einsum("ntj,tj->t", f, g_shifted) 与原始解决方案相比，这将g中的索引操作数量减少了T倍，并且依赖于高效的einsum操作来计算最终结果。

python for-loop matrix vectorization jax

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