23、矩阵运算与Thumb代码详解

矩阵运算与Thumb代码详解

一、矩阵数据排序

在进行矩阵计算时，正确且一致地对数据进行排序至关重要。这能确保我们在处理矩阵时，计算的是所需的相同元素。有时，我们需要将信息从源位置移动到可操作的位置。可以把向量看作一维数组，内存是线性空间，也是一维区域，而矩阵是二维对象，例如一个4x4矩阵有16个“单元格”，排列成四行四列的数组。那么如何将其合理且方便地转换为向量进行处理呢？

在计算机中，行主序和列主序是将多维数组存储在线性存储中的常用方法，具体如下：
- 列主序 ：数据按列依次存储。例如，对于一个矩阵，第0列的数据会先被放入向量的前几个位置，接着是第1列，最后是第3列。
- 行主序 ：数据按行依次存储。即先存储第一行，然后是第二行，最后是第三行。

无论矩阵大小如何，这两种存储方法的原理相同。如果知道数组大小和存储方法，就可以准确地解构和重构矩阵，还能快速高效地对数据进行排序和移动。若将列主序存储的数据按行主序解构，还能实现矩阵的旋转。通常，我们可以自行选择数据存储方式，也可能由使用的例程或编程语言环境（如C或Python）规定。不过，了解Neon技术后，我们可以在两种存储方式间灵活操作，但为了简便，最好坚持使用一种方式。

二、矩阵数学运算

（一）矩阵加法

矩阵加法是将两个矩阵对应列的元素相加，得到一个包含结果的新矩阵。以下是一个将两个4x4矩阵相加的示例代码：

/* Add two 4x4 matrices together */
/* co