Вычислите значение x в A x = B для матриц с действительным знаком с помощью разложения QR
Fixed-Point Designer / Матрицы и Линейная алгебра / Решатели Линейной системы
Блок Real Partial-Systolic Matrix Solve Using QR Decomposition решает систему линейных уравнений A x = B с помощью разложения QR, где A и B являются матрицами с действительным знаком. Чтобы вычислить x = A-1, установите B быть единичной матрицей.
A(i,:) — Строки действительного матричного AСтроки действительного матричного A в виде вектора. A является m-by-n матрица где m ≥ 2 и m ≥ n. Если B является одним или двойным, A должен быть совпадающим типом данных как B. Если A является типом данных с фиксированной точкой, A должен быть подписан, использовать масштабирование двоичной точки и иметь тот же размер слова как B. Представление наклонного смещения не поддерживается для типов данных с фиксированной точкой.
Типы данных: single | double | fixed point
B(i,:) — Строки действительного матричного BСтроки действительного матричного B в виде вектора. B является m-by-p матрица где m ≥ 2. Если A является одним или двойным, B должен быть совпадающим типом данных как A. Если B является типом данных с фиксированной точкой, B должен быть подписан, использовать масштабирование двоичной точки и иметь тот же размер слова как A. Представление наклонного смещения не поддерживается для типов данных с фиксированной точкой.
Типы данных: single | double | fixed point
validIn — Допустимы ли входные параметрыДопустимы ли входные параметры в виде булева скаляра. Этот управляющий сигнал указывает, когда данные из A(i,:) и входных портов B(i,:) допустимы. Когда это значение равняется 1 (true) и значение в ready равняется 1 (true), блок получает значения на входных портах B(i,:) и A(i,:). Когда это значение 0 (false), блок игнорирует входные выборки.
Типы данных: Boolean
restart — Очистить ли внутренние состоянияОчистить ли внутренние состояния в виде булева скаляра. Когда это значение равняется 1 (true), блок останавливает текущее вычисление и очищает все внутренние состояния. Когда это значение 0 (false) и значение validIn равняется 1 (true), блок начинает новый подкадр.
Типы данных: Boolean
X(i,:) — Строки матричного XСтроки матричного X, возвращенного как скаляр или вектор.
Типы данных: single | double | fixed point
validOut — Допустимы ли выходные данныеДопустимы ли выходные данные, возвращенные как булев скаляр. Этот управляющий сигнал указывает, когда данные в выходном порту X(i,:) допустимы. Когда это значение равняется 1 (true), блок успешно вычислил строку матричного X. Когда это значение 0 (false), выходные данные не допустимо.
Типы данных: Boolean
ready — Готов ли блокГотов ли блок, возвращенный как булев скаляр. Этот управляющий сигнал указывает, когда блок готов к новым входным данным. Когда это значение равняется 1 (true) и значение validIn равняется 1 (true), блок принимает входные данные в следующем временном шаге. Когда это значение 0 (false), блок игнорирует входные данные в следующем временном шаге.
Типы данных: Boolean
Number of rows in matrices A and B — Количество строк в матрицах A и BКоличество строк во входных матрицах A и B в виде положительного скаляра с целочисленным знаком.
Параметры блоков:
m |
| Ввод: символьный вектор |
| Значения: положительный скаляр с целочисленным знаком |
Значение по умолчанию:
4 |
Number of columns in matrix A — Количество столбцов в матричном AКоличество столбцов во входной матрице A в виде положительного скаляра с целочисленным знаком.
Параметры блоков:
n |
| Ввод: символьный вектор |
| Значения: положительный скаляр с целочисленным знаком |
Значение по умолчанию:
4 |
Number of columns in matrix B — Количество столбцов в матричном BКоличество столбцов во входной матрице B в виде положительного скаляра с целочисленным знаком.
Параметры блоков:
p |
| Ввод: символьный вектор |
| Значения: положительный скаляр с целочисленным знаком |
Значение по умолчанию:
1 |
Regularization parameter — Параметр регуляризацииПараметр регуляризации в виде неотрицательного скаляра. Маленькие, положительные значения параметра регуляризации могут улучшить создание условий проблемы и уменьшать отклонение оценок. В то время как смещено, уменьшаемое отклонение оценки часто приводит к меньшей среднеквадратической ошибке, когда по сравнению с наименьшими квадратами оценивает.
Параметры блоков:
k |
| Ввод: символьный вектор |
| Значения: действительный неотрицательный скаляр |
Значение по умолчанию:
0 |
Output datatype — Тип данных выходной матрицы Xfixdt(1,18,14) (значение по умолчанию) | double | single | fixdt(1,16,0) | <data type expression>Тип данных выходной матрицы X в виде fixdt(1,18,14)'double'единственный, fixdt(1,16,0), или как заданное пользователями выражение типа данных. Тип может быть задан непосредственно или описан как объект типа данных, такой как Simulink.NumericType.
Параметры блоков:
OutputType |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'fixdt(1,18,14)' | 'double' | 'single' | 'fixdt(1,16,0)' | '<data type expression>' |
Значение по умолчанию:
'fixdt(1,18,14)' |
Частично-систолические реализации приоритизируют скорость расчетов по пространственным ограничениям, в то время как разорванные реализации приоритизируют пространственные ограничения за счет скорости операций. Следующая таблица иллюстрирует компромиссы между реализациями, доступными для матричных разложений и систем решения линейных уравнений.
| Реализация | Готовый | Задержка | Область | Демонстрационный блок или пример |
|---|---|---|---|---|
| Систолический | C | On | O (m n2) | Реализуйте эффективное оборудованием разложение QR Используя CORDIC в систолическом массиве |
| Частично-систолический | C | O (m) | O (n2) | |
| Частично-систолический с упущением фактора | C | On | O (n2) | Фиксированная точка оптимизированный HDL формирователь луча Ответа без Искажений Минимального Отклонения (MVDR) |
| Пакет | On | O (mn2) | On |
Где C является константой, пропорциональной размеру слова данных, m является количеством строк в матричном A, и n является количеством столбцов в матричном A.
HDL Coder™ обеспечивает дополнительные параметры конфигурации, которые влияют на реализацию HDL и синтезируемую логику.
Этот блок имеет одну, архитектуру HDL по умолчанию.
| Общий | |
|---|---|
| ConstrainedOutputPipeline | Количество регистров, чтобы поместить при выходных параметрах путем перемещения существующих задержек в рамках проекта. Распределенная конвейеризация не перераспределяет эти регистры. |
| InputPipeline | Количество входных настроек канала связи, чтобы вставить в сгенерированный код. Распределенная конвейеризация и ограниченная выходная конвейеризация могут переместить эти регистры. |
| OutputPipeline | Количество выходных настроек канала связи, чтобы вставить в сгенерированный код. Распределенная конвейеризация и ограниченная выходная конвейеризация могут переместить эти регистры. |
Типы данных с фиксированной точкой поддержек только.
A и B должны быть подписаны, использовать масштабирование двоичной точки и иметь тот же размер слова. Представление наклонного смещения не поддерживается для типов данных с фиксированной точкой.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.
