Как можно использовать матрицы для оптимизации алгоритмов обработки данных?

Некоторые способы использования матриц для оптимизации алгоритмов обработки данных:

• Факторизация матриц. 4 Это позволяет минимизировать векторно-матричные вычисления, учитывая структурные свойства матриц, что может привести к сокращению объёма вычислений. 4
• Учёт структурных свойств матриц. 4 Например, для матриц Адамара типа Сильвестра известны быстрые алгоритмы, которые позволяют существенно сократить время умножения матриц на современных вычислительных средствах. 4
• Распараллеливание части выполняемых операций. 5 Это также помогает сократить время умножения матриц. 5

Кроме того, матрицы используются в алгоритмах машинного обучения, например, умножение матриц позволяет вычислять линейные комбинации признаков, что важно в методах линейной регрессии и нейронных сетях. 2 Сложение и вычитание матриц позволяют комбинировать и модифицировать данные, а транспонирование матриц изменяет их ориентацию, что может быть полезно в различных вычислительных задачах. 2