就地元素矩阵乘法又名 Schur Product 又名 Hadamard Product？

Question

我正在寻找 Julia 中元素矩阵乘法的就地实现，又名 Schur 乘积又名 Hadamard 乘积。

可以通过A.*B的分配来执行，但是我不能每次执行这个操作都分配额外的内存。

当然我可以自己实现，但如果存在标准实现，我更喜欢它。

谢谢

Answer 1

我不知道就地元素矩阵乘法，我仔细查看了 julia/base/*.jl 但找不到。我们有就地矩阵乘法（例如 A_mul_B!），但这更重要，因为我们可以为此使用 BLAS。逐元素矩阵乘法不使用 BLAS、AFAIK，所以不妨使用您自己的：

function had!{T<:Number}(A::Matrix{T},B::Matrix{T})
    m,n = size(A)
    @assert (m,n) == size(B)
    for j in 1:n
       for i in 1:m
         @inbounds A[i,j] *= B[i,j]
       end
    end
    return A
end

例如

julia> A = rand(2,2)
2x2 Array{Float64,2}:
 0.881304  0.916678
 0.590368  0.630032

julia> B = [2.0 3.0; 4.0 5.0]
2x2 Array{Float64,2}:
 2.0  3.0
 4.0  5.0

julia> had!(A,B);

julia> A
2x2 Array{Float64,2}:
 1.76261  2.75003
 2.36147  3.15016

就地元素矩阵乘法又名 Schur Product 又名 Hadamard Product？

In-place elementwise matrix multiplication aka Schur Product aka Hadamard Product?

linear-algebra

julia