矩阵链乘积英文解释翻译、矩阵链乘积的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 matrix chain product

分词翻译：

矩阵的英语翻译：

matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix

链的英语翻译：

catenary; chain
【医】 chain

乘积的英语翻译：

product

专业解析

矩阵链乘积（Matrix Chain Multiplication）是计算机科学与线性代数中的经典优化问题，主要研究如何通过调整多个矩阵相乘的顺序，使得整体计算成本最小化。其英文对应术语为"Matrix Chain Multiplication"，在动态规划领域具有重要地位。

从数学角度分析，给定矩阵序列 ( A_1 times A_2 times cdots times A_n )，每个矩阵 ( Ai ) 的维度为 ( p{i-1} times pi )。矩阵链乘积问题要求找到最优的括号化方案，使得标量乘法总次数最少。该问题可通过递推公式表达为： $$ m[i,j] = begin{cases} 0 & text{若 } i=j minlimits{i leq k < j} [m[i,k] + m[k+1,j] + p_{i-1}p_kp_j] & text{若 } i<j end{cases} $$ 其中 ( m[i,j] ) 表示计算 ( A_i cdots A_j ) 所需的最小乘法次数。

实际应用中，该算法被广泛运用于编译器设计（如代码优化）、图形学（变换矩阵组合）和量子计算模拟等领域。例如在OpenGL图形渲染管线中，连续的空间变换矩阵相乘顺序直接影响渲染效率。

权威研究表明，该问题的优化算法时间复杂度可降低至 ( O(n) )，相比暴力穷举法的指数级复杂度显著提升。此结论已被收录于《算法导论》（Introduction to Algorithms）等经典教材。

网络扩展解释

矩阵链乘积（Matrix Chain Multiplication）是动态规划中的经典问题，主要解决多个矩阵连续相乘时如何选择计算顺序，使得总标量乘法次数最少的问题。以下是详细解释：

核心概念

问题背景
当多个矩阵相乘时，不同的乘法顺序会导致计算量差异巨大。例如，三个矩阵 ( A{10×20} )、( B{20×30} )、( C_{30×40} )，若按 ((A×B)×C) 计算，乘法次数为 (10×20×30 + 10×30×40 = 18,000)；若按 (A×(B×C))，则为 (20×30×40 + 10×20×40 = 32,000)。前者明显更优。
目标
找到一种“括号化方案”，使所有矩阵相乘的总计算代价最小。

动态规划解法

定义子问题
设矩阵链为 ( A_1A_2…A_n )，维度为 ( p_0×p_1, p_1×p2, …, p{n-1}×p_n )。定义 ( m[i][j] ) 表示计算 ( AiA{i+1}…A_j ) 所需的最小乘法次数。
递推公式
[ m[i][j] = begin{cases} 0 & text{if } i = j min{i leq k < j} { m[i][k] + m[k+1][j] + p{i-1}×p_k×p_j } & text{if } i < j end{cases} ] 其中 ( k ) 是分割点，将链分为 ( A_i…Ak ) 和 ( A{k+1}…A_j )。
填表过程
- 按链长度从小到大（如长度2到n）逐步计算所有 ( m[i][j] )。
- 同时记录分割点 ( s[i][j] = k )，用于回溯最优括号化方案。
时间复杂度
三重循环，复杂度为 ( O(n) )，空间复杂度为 ( O(n) )。

示例

矩阵链维度：( [10, 20, 30, 40] )（即三个矩阵 ( 10×20 )、( 20×30 )、( 30×40 )）
最优分割：在第二个矩阵后分割，即 ((A_1A_2)A_3)，总次数为 (18,000)。

应用场景

高性能计算：优化大规模矩阵运算（如机器学习、图形学）。
编译器优化：自动生成高效代码。
算法设计：动态规划教学的典型案例。

通过动态规划方法，矩阵链乘积问题能够高效找到最优计算顺序，显著降低计算成本。