矩阵相乘

本文介绍了一个使用C语言实现的简单矩阵乘法程序。该程序通过定义宏来设置矩阵的大小,并允许用户输入两个矩阵的数据,然后计算并输出它们的乘积。尽管存在一些变量名称和逻辑上的混淆,但其核心部分展示了如何使用嵌套循环进行矩阵运算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



#include<stdio.h>
#define M (10)
#define N (10)

int pro(a[i][j],b[m][n]);


int main()
{
 int a[M][N];
 int b[M][N];
 int c[M][N];
 int i,j,m,n;
 printf("input A\n");
 for(i=0;i<M;i++)
 {
  for(j=0;j<N;j++)
  {scanf("%d",&a[i][j]);}
 }
 printf("input B\n");//i=0;j=0???
 for(m=0;m<M;m++)
    {
  for(n=0;n<N;n++)
  scanf("%d",&b[m][n]);
 }
 c[i][n]=pro(a[i][j],b[m][n]);
}

int pro(a[i][j],b[m][n])
{
 int p1,q1,p2,q2;//int i,j;???
 for(q1=0,p2=0;q1<j,p2<m;q1++,p2++)
 {
  for(p1=0,q2=0;p2<i,q2<n;p1++,q2++)
  {
   c[p1][q2]=a[p1][q1]*b[p2][q2];
   if(p1=i)
   printf("\n");
   else
   printf("%d",c[p1][q2]);
  }
 }

}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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