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Matrizer is an optimizing compiler for matrix expressions. Given approximate sizes of the matrices involved, it searches for mathematically equivalent expressions requiring fewer FLOPs to compute. The result is output as Python/numpy or MATLAB code. Log of Gaussian probability density function # variable declarations K: n x n posdef y: n x 1 d: 1 x 1 # dimension estimates n 100 # expression to be optimized tmp pi = 3.14159; r = 0.5*(y K -1 y) 0.5*log(det(K) 0.5*d*log(2*pi). Matrix calculus example (Gauss...

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KEYWORDS
1 matrizer
2 beware
3 todo
4 write some documentation
5 try an example
6 custom
7 gaussian log density
8 normal equations
9 matrix inversion lemma
10 calculus linear regression
CONTENT
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KEYWORDS ON
PAGE
matrizer,beware,todo,write some documentation,try an example,custom,gaussian log density,normal equations,matrix inversion lemma,calculus linear regression,calculus gaussian density,iterations,beam size,rewrite depth,parsing expression,naive ast,flops
SERVER
Warp/3.0.13
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