AlphaEvolve-MatrixMul-Verification 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

AlphaEvolve-MatrixMul-Verification 是一个开源项目，旨在验证和优化 Google DeepMind 的 AlphaEvolve 发现的 4×4 矩阵乘法算法。该算法在 2025 年被发现，它将 4×4 矩阵乘法的乘法次数减少到了 48 次，这是自 1969 年 Strassen 算法提出以来，首次在复杂矩阵乘法上的改进。

项目的核心功能

项目的主要功能包括：

• 矩阵乘法验证（MMV）：测试和基准 AlphaEvolve 算法与标准算法和 Strassen 算法的性能。
• 张量分解分析器（TDA）：将 AlphaEvolve 提供的张量分解 reverse-engineer 成优化后的直接实现。

项目使用了哪些框架或库？

该项目主要使用以下框架和库：

• Python 3.6+：项目的基础编程语言。
• NumPy：用于数值计算的科学计算库。
• Requests：用于从 ANU Quantum RNG API 获取量子随机数。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• LICENSE：项目的 Apache-2.0 许可证文件。
• README.md：项目的说明文件，包含项目介绍、使用方法和贡献指南。
• matrix_multiplication_algorithms.py：包含标准矩阵乘法、Strassen 算法和 AlphaEvolve 算法的实现。
• decomposition_analyzer.py：用于 reverse-engineer 张量分解并提供优化实现的脚本。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 算法优化：优化现有算法的实现，提高其运算速度和数值稳定性。
• 应用扩展：将项目中的算法应用于更广泛的矩阵乘法问题，如更大矩阵的乘法运算。
• 库集成：将项目集成到现有的数值计算库中，如 SciPy，使得这些库能够利用 AlphaEvolve 算法。
• 用户接口：开发一个用户友好的界面，让非专业人员也能够轻松地使用这些先进的矩阵乘法算法。
• 分布式计算：针对大规模矩阵乘法问题，开发分布式计算版本，利用集群计算能力。
• 教学应用：将项目作为教学工具，帮助学生学习矩阵乘法和高性能计算。
• 算法改进：基于该项目的研究，探索新的矩阵乘法算法，进一步减少乘法次数或提高效率。