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两个大小相同的矩阵进行点乘运算的结果为相同位置元素的乘积，与数学矩阵相乘不同。
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考题
两个矩阵相乘,若矩阵总规模小于cache大小,则优化访存的最佳方法是____。
A、先将两个矩阵读入cache再进行乘法B、先转置第一个矩阵再进行乘法C、先转置第二个矩阵再进行乘法D、以上皆错
考题
有关矩阵概念的叙述，错误的是()。A.矩阵是构成图像的像素阵列B.矩阵决定图像的像素大小和数目C.矩阵相同，FOV小，像素小D.矩阵大，表示像素大，图像分辨率高E.矩阵大小应适应诊断图像细节的显示
考题
关于矩阵与像素的关系叙述错误的是A、像素即矩阵中的元素B、像素大小=视野大小／矩阵大小C、当视野一定时，矩阵越大，像素尺寸越小D、矩阵不变时增大视野会减小像素尺寸E、数字图像由有限个像素点构成
考题
试题四（15分）阅读下列说明和C代码，回答问题1至问题3，将解答写在答题纸的对应栏内。【说明】某工程计算中要完成多个矩阵相乘（链乘）的计算任务。两个矩阵相乘要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，计算量主要由进行乘法运算的次数决定。采用标准的矩阵相乘算法，计算Am*n*Bn*p，需要m*n*p次乘法运算。矩阵相乘满足结合律，多个矩阵相乘，不同的计算顺序会产生不同的计算量。以矩阵A110*100，A2100*5，A35*50三个矩阵相乘为例，若按（A1*A2）*A3计算，则需要进行10*100*5+10*5*50=7500次乘法运算；若按A1*（A2*A3）计算，则需要进行100*5*50+10*100*50=75000次乘法运算。可见不同的计算顺序对计算量有很大的影响。矩阵链乘问题可描述为：给定n个矩阵A1,A2,….An，矩阵Ai的维数为pi-1*Pi，其中i = 1,2,….n。确定一种乘法顺序，使得这n个矩阵相乘时进行乘法的运算次数最少。由于可能的计算顺序数量非常庞大，对较大的n，用蛮力法确定计算顺序是不实际的。经过对问题进行分析，发现矩阵链乘问题具有最优子结构，即若A1*A2*…*An的一个最优计算顺序从第k个矩阵处断开，即分为A1*A2*….Ak和Ak+1*Ak+2*…*An两个子问题，则该最优解应该包含A1*A2*…*Ak的一个最优计算顺序和Ak+1*Ak+2*…An的一个最优计算顺序。据此构造递归式，其中，cost[i][j]表示Ai+1*Ai+2*...Aj+1的最优计算的计算代价。最终需要求解cost[0][n-1]。【C代码】算法实现采用自底向上的计算过程。首先计算两个矩阵相乘的计算量，然后依次计算3个矩阵、4个矩阵、…、n个矩阵相乘的最小计算量及最优计算顺序。下面是算法的C语言实现。（1）主要变量说明n：矩阵数seq[]：矩阵维数序列cost[][]：二维数组，长度为n*n，其中元素cost[i][j]表示Ai+1*Ai+2*…Aj+1的最优计算的计算代价trace[][]：二维数组，长度为n*n，其中元素trace[i][j]表示Ai+1*Ai+2*Aj+1的最优计算对应的划分位置，即k（2）函数cmmdefine N 100intcost[N][N];inttrace[N][N];int cmm(int n,int seq[]){int tempCost;int tempTrace;int i,j,k,p;int temp;for( i=0;in;i++){ cost[i][i] =0;}for(p=1;pn;p++){for(i=0; （1） ;i++){（2）;tempCost = -1;for(k = i;kj;k++){temp = （3） ;if(tempCost==-1||tempCosttemp){tempCost = temp;（4） ；}}cost[i][j] = tempCost;trace[i][j] = tempTrace;}}return cost[0][n-1];}【问题1】（8分）根据以上说明和C代码，填充C代码中的空（1）~（4）。【问题2】（4分）根据以上说明和C代码，该问题采用了 （5） 算法设计策略，时间复杂度 （6） 。（用O符号表示）【问题3】（3分）考虑实例n=6，各个矩阵的维数：A1为5*10，A2为10*3，A3为3*12，A4为12*5，A5为5*50，A6为50*6，即维数序列为5,10,3,12,5,50,6。则根据上述C代码得到的一个最优计算顺序为 （7） （用加括号方式表示计算顺序），所需要的乘法运算次数为 （8） 。
考题
两个矩阵Am*n和Bn*p相乘，用基本的方法进行，则需要的乘法次数为m*n*p 多个矩阵相乘满足结合律，不同的乘法顺序所需要的乘法次数不同。考虑采用动态规划方法确定Mi,M{i+i)，…，Mj多个矩阵连乘的最优顺序，即所需要的乘法次数最少。最少乘法次数用m[i，j]表示，其递归式定义为：其中i、j和k为矩阵下标，矩阵序列中Mi的维度为(Pi-i.)*Pi采用自底向上的方法:实现该算法来确定n个矩阵相乘的顺序，其时间复杂度为( 64 )。若四个矩阵M1. M2、M3.，M4相乘的维度序列为2、6、3、10.3，采用上述算法求解，则乘法次数为( 65 )。A.O(N2)B.O(N2Lgn)C.O(N3)D.O(n3lgn)
考题
在补码加法运算时，产生溢出的情况是()。Ⅰ.两个操作数的符号位相同，运算时采用单符号位，结果的符号位与操作数相同Ⅱ.两个操作数的符号位相同，运算时采用单符号位，结果的符号位与操作数不同Ⅲ.运算时采用单符号位，结果的符号位和最高教位不同时产生进位Ⅳ.运算时采用单符号位，结果的符号位和最高数位同时产生进位Ⅴ.运算时采用双符号位，运算结果的两个符号位相同Ⅵ.运算时采用双符号位，运算结果的两个符号位不同A.Ⅰ，Ⅲ，V
B.Ⅱ，Ⅳ，Ⅵ
C.Ⅱ，Ⅲ，Ⅵ
D.Ⅰ，Ⅲ，Ⅵ
考题
阅读下列说明和C代码，回答问题1至问题3
【说明】 某工程计算中要完成多个矩阵相乘（链乘）的计算任务。 两个矩阵相乘要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，计算量主要由进行乘法运算的次数决定。采用标准的矩阵相乘算法，计算Am×n*Bn×p，需要m*n*p次乘法运算。 矩阵相乘满足结合律，多个矩阵相乘，不同的计算顺序会产生不同的计算量。以矩阵A110×100，A2100×5，A35×50三个矩阵相乘为例，若按（A1*A2）*A3计算，则需要进行10*100*5+10*5*50=7500次乘法运算；若按A1*（A2*A3）计算，则需要进行100*5*50+10*100*50=75000次乘法运算。可见不同的计算顺序对计算量有很大的影响。 矩阵链乘问题可描述为：给定n个矩阵
考题
两个矩阵Am*n和Bn*p相乘，用基本的方法进行，则需要的乘法次数为m*n*p。多个矩阵相乘满足结合律，不同的乘法顺序所需要的乘法次数不同。考虑采用动态规划方法确定Mi，M（i+1），…，Mj多个矩阵连乘的最优顺序，即所需要的乘法次数最少。最少乘法次数用m[i,j]表示，其递归式定义为：
其中i、j和k为矩阵下标，矩阵序列中Mi的维度为（pi-1）*pi采用自底向上的方法实现该算法来确定n个矩阵相乘的顺序，其时间复杂度为（ ）A.O（n2）
B.O（n2lgn）
C.O（n3）
D.O（n3lgn）
考题
两个矩阵Am*n和Bn*p相乘，用基本的方法进行，则需要的乘法次数为m*n*p。多个矩阵相乘满足结合律，不同的乘法顺序所需要的乘法次数不同。考虑采用动态规划方法确定Mi，M（i+1），…，Mj多个矩阵连乘的最优顺序，即所需要的乘法次数最少。最少乘法次数用m[i,j]表示，其递归式定义为：
其中i、j和k为矩阵下标，矩阵序列中Mi的维度为（pi-1）*pi采用自底向上的方法实现该算法来确定n个矩阵相乘的顺序，若四个矩阵M1、M2、M3、M4相乘的维度序列为2、6、3、10、3，采用上述算法求解，则乘法次数为（ ）。A.156
B.144
C.180
D.360
考题
关于矩阵与像素的叙述，错误的是（）A、矩阵是像素以二维方式排列的阵列B、矩阵与重建后图像的质量有关C、在相同大小的采样野中，矩阵越大，像素也就越多D、显示矩阵往往小于或等于采集矩阵E、像素越多，图像质量越高
考题
有关矩阵概念的叙述，错误的是（ ）A、矩阵是构成图像的像素阵列B、矩阵决定图像的像素大小和数目C、矩阵相同，FOV小，像素小D、矩阵大，表示像素大，图像分辨率高E、矩阵大小应适应诊断图像细节的显示
考题
单选题关于矩阵与像素的叙述，错误的是（ ）。A
矩阵是像素以二维方式排列的阵列B
矩阵与重建后图像的质量有关C
在相同大小的采样野中，矩阵越大，像素也就越多D
显示矩阵往往小于或等于采集矩阵E
像素越多，图像质量越高
考题
单选题下列关于集合并运算的说法，正确的是（）。A
进行并运算的两个关系必须具有相同数目的行个数B
进行并运算的两个关系必须具有相同数目的行个数和列个数C
进行并运算的两个关系的列个数必须相同，对应列的语义相同D
如果两个集合包含相同的数据行，则这个关系的并运算结果也将包含这些重复的数据行
考题
单选题关于矩阵与像素的关系叙述错误的是（）A
像素即矩阵中的元素B
像素大小=视野大小／矩阵大小C
当视野一定时，矩阵越大，像素尺寸越小D
矩阵不变时增大视野会减小像素尺寸E
数字图像由有限个像素点构成
考题
单选题当FOV的大小确定后，下列叙述正确的是（ ）。A
矩阵数目相同时，扫描层厚越薄，空间分辨力越高B
矩阵数目相同时，扫描层厚越厚，空间分辨力越高C
扫描层厚相同时，矩阵越大，空间分辨力越低D
扫描层厚相同时，矩阵越小，空间分辨力越高E
空间分辨力的大小也就确定了
考题
单选题数字图像是用数字阵列表示的图像，该阵列中的每一个元素称为像素，像素是组成数字图像的基本元素。数字图像是由有限个像素点组成的，构成数字图像的所有像素构成了矩阵。矩阵大小能表示构成一幅图像的像素数量多少。矩阵与像素大小的关系，可由下述公式表示：重建像素大小=视野大小／矩阵大小。当视野大小固定时，下列叙述正确的是（）A
矩阵越大像素越小B
矩阵越大像素越大C
矩阵越小像素不变D
矩阵越小像素越小E
矩阵越大像素越少
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