(8)设有一个10阶的对称矩阵A,采用压缩存储方式,以行序为主存储,a11为第一元素,其存储地址为1,每个元素占一个地址空间,则a85的地址为( )。

时间: 2024-03-26 12:39:37 浏览: 42
由于A是对称矩阵,所以只需要存储矩阵的上三角或下三角部分即可。采用压缩存储方式,以行序为主存储,则需要按照以下步骤存储矩阵: 1. 存储第一行的元素,共1个元素 2. 存储第二行的元素,共2个元素 3. 存储第三行的元素,共3个元素 ... 9. 存储第九行的元素,共9个元素 10. 存储第十行的元素,共10个元素 因此,a85的存储位置为第8行的第5个元素,即需要先存储前面7行的元素,再加上第8行的前4个元素,最后再加上该元素在该行中的偏移量。因为每个元素占一个地址空间,所以存储地址为: ``` 1 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 4 = 41 ``` 因此,a85的地址为41。
相关问题

设有一个10阶的对称矩阵a,采用压缩存储方式,以行序为主存储,a11为第一元素,其存储地址为1,每个元素占一个地址空间,则a85的地址为( )。

### 回答1: 由于矩阵a是对称矩阵,所以a[i][j]=a[j][i],即a的下三角和上三角元素相同。 采用压缩存储方式,以行序为主存储,a11为第一元素,其存储地址为1,每个元素占一个地址空间,因此: a12的地址为2,a13的地址为3,...,a1n的地址为n。 a22的地址为n+1,a23的地址为n+2,...,a2n的地址为2n-1。 a33的地址为2n,a34的地址为2n+1,...,a3n的地址为3n-3。 以此类推,可以得到: a85的地址为8*10-36=44。 因此,a85的地址为44。 ### 回答2: 对称矩阵的压缩存储方式,意味着只需要存储矩阵中的一半元素。因为矩阵中对称的元素是相等的,可以通过计算得到对称元素的存储地址。 我们可以将矩阵的下三角形成一个一维数组(包含对角线元素),然后将上三角中的元素按列存放。设第i行第j列的元素在数组中的编号为k,则计算k的公式为: 当i >= j 时,k = (2 * n - i + 1) * i / 2 + j - 1 当i < j 时,k = (2 * n - j + 1) * j / 2 + i - 1 其中,n为矩阵的阶数,i、j、k分别表示矩阵中元素的行号、列号、在数组中的下标。 因为对称矩阵的第8行第5列元素为a85,所以需要求出其在一维数组中的下标k。根据上述公式,有: 当i >= j时: i = 8,j = 5 k = (2 * 10 - 8 + 1) * 8 / 2 + 5 - 1 = 42 当i < j时: i = 5,j = 8 k = (2 * 10 - 8 + 1) * 8 / 2 + 5 - 1 = 68 对于对称矩阵来说,其上、下三角形的存储方式是等价的。因此,两个下标对应的元素的值是相等的。所以,a85的地址既可以是第42个地址,也可以是第68个地址。即a85的地址可以为1+42=43,或者1+68=69。 综上所述,a85的地址为43或69。 ### 回答3: 对称矩阵a的压缩存储方式是指只存储上三角矩阵(包括对角线)中的元素,因为下三角矩阵的元素和上三角是对称的。由于a是10阶矩阵,上三角矩阵中的元素个数可以通过求和得到:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55。 因为每个元素占一个地址空间,所以第一个元素a11的地址为1,第二个元素a12的地址为2,第三个元素a13的地址为3,以此类推。我们可以先求出上三角矩阵的第一行中最后一个元素的地址,即a15的地址: a11的地址为1 a12的地址为2 a13的地址为3 a14的地址为4 a15的地址为5 上三角矩阵中第二行的元素个数为9,因此a21的地址为6,a22的地址为7,以此类推,a25的地址为10。继续求出上三角矩阵中第三行的最后一个元素a35的地址: a31的地址为11 a32的地址为12 a33的地址为13 a34的地址为14 a35的地址为15 继续求出上三角矩阵中第四行的最后一个元素a45的地址: a41的地址为16 a42的地址为17 a43的地址为18 a44的地址为19 a45的地址为20 继续求出上三角矩阵中第五行的最后一个元素a55的地址: a51的地址为21 a52的地址为22 a53的地址为23 a54的地址为24 a55的地址为25 由于a是对称矩阵,因此a58的地址和a85的地址相同,都为35。

设有一个10阶的对称矩阵A,采用压缩存储方式,以行序为主存储,a11为第一元素,其存储地址为1,每个元素占一个地址空间,则a85的地址为( )。

由于A是对称矩阵,所以A的下三角和上三角对称,可以只存储下三角或上三角。假设采用存储下三角,那么A的下三角元素如下所示: ``` a11 a21 a22 a31 a32 a33 a41 a42 a43 a44 a51 a52 a53 a54 a55 ``` 其中,a85对应下标为(9,4)的元素,即A[9][4]。由于采用了行序主存储,且每个元素占一个地址空间,因此A[9][4]的存储地址为: ``` a11 -> 1 a21 -> 2 a22 -> 3 a31 -> 4 a32 -> 5 a33 -> 6 a41 -> 7 a42 -> 8 a43 -> 9 a44 -> 10 a51 -> 11 a52 -> 12 a53 -> 13 a54 -> 14 a55 -> 15 A[9][4] -> A[4*(4-1)/2+9] -> A[9] ``` 因此,a85的地址为9。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

2阶实对称矩阵特征值和特征向量的简单求解方法.docx

2阶实对称矩阵特征值和特征向量的简单求解方法。因为2阶实对称矩阵的特殊性,可以直接使用初中的2阶方程 x = -b±sqrt(b*b -4*a*c) / 2*a进行求解。这个方法在求解平面点的hessian矩阵很有用处。
recommend-type

软考-考生常见操作说明-202405101400-纯图版.pdf

软考官网--2024常见操作说明:包括如何绘制网络图、UML图、表格等 模拟作答系统是计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试的电子化考试系统界面、作答过程的仿真系统,为各级别、各资格涉及输入和页面显示的部分题型提供体验性练习。
recommend-type

setuptools-34.0.3.zip

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

基于遗传优化GA的三目标优化仿真【包括程序,注释,操作步骤】

1.版本:matlab2022A。 2.包含:程序,中文注释,仿真操作步骤(使用windows media player播放)。 3.领域:遗传优化 4.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《基于遗传优化GA的三目标优化仿真》 5.内容:基于遗传优化GA的三目标优化仿真。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索优化方法,广泛应用于解决复杂优化问题,包括具有多个目标的优化问题,即多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA)。在这里,将三个目标函数进行统一的编码,通过单目标遗传优化的方式,同步求解三个目标函数的最优值。 6.注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径,必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
recommend-type

基于单通道脑电信号的自动睡眠分期研究.zip

本项目使用了Sleep-EDF公开数据集的SC数据进行实验,一共153条整晚的睡眠记录,使用Fpz-Cz通道,采样频率为100Hz 整套代码写的较为简洁,而且有添加相应的注释,因此进行分享,而且不仅仅说是睡眠分期,也可以作为学习如何使用神经网络去进行时序数据分类问题的一个入门项目,包括怎么用GRU、LSTM和Attention这些经典网络结构。 网络结构(具体可查看network.py文件): 网络整体结构类似于TinySleepNet,对RNN部分进行了修改,增加了双向RNN、GRU、Attention等网络结构,可根据参数进行调整选择。 定义了seq_len参数,可以更灵活地调整batch_size与seq_len。 数据集加载(具体可查看dataset.py文件) 直接继承自torch的Dataset,并定义了seq_len和shuffle_seed,方便调整输入,并复现实验。 训练(具体可查看train.py文件):
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。