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请简述“晴雯补裘”的故事。

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编程题：矩阵乘法的实现考虑计算两个大规模的矩阵乘法: C=AB。其中A的大小为1000×800，B矩阵大小为800×1200，C矩阵大小为1000×1200。矩阵初始化要求如下：（1）A矩阵的初始化：每一行第1个位置为学号最后1位，以后位置为第1个位置依次加1。例如张三同学学号：20210001123，A[0][0] =3，A[0][1] =4，A[0][2] =5...（2）B矩阵的初始化：每一行第1个位置为学号倒数第2位，以后位置为第1个位置依次加1。例如张三同学学号：20210001123，B[0][0] =2，B[0][1] =3，B[0][2] =4...实现步骤如下：（1）先完成C语言版本的矩阵乘法，将其结果保存到变量C_ref变量中，作为与后面GPU计算结果的验证。（2）利用Global Memory 实现上述矩阵乘法的计算，将结果保存到变量C_gm中，并将结果与CPU计算的结果C_ref进行比较。（3）利用Share Memory实现上述矩阵乘法的计算，将结果保存到变量C_sm中，并将结果与CPU计算的结果C_ref进行比较。（4）对上述三种实现方法进行计时，计算加速比。实现过程中需要完成如下函数：（1）int verify_result(int input, int ref, int row, int col); //对结果进行的正确性进行校验。其中input为待校验结果（C_gm或者C_sm），ref为正确结果（C_ref）;（2）voidMatrixMulCPU(int p_A, int p_B, int p_C, int A_row, int A_col, int B_col); //CPU 串行矩阵乘法，因为C矩阵的row=A矩阵的row，C矩阵的col=B矩阵的col，这里进行了简化只传了A_row, A_col, B_col 三个参数；（3）voidMatrixMul_gm(int p_A, int p_B,int p_C,int A_row, int A_col, int B_col);//GPU global memory矩阵乘法（4）voidMatrixMul_sm(int p_A, int p_B,int p_C,int A_row, int A_col, int B_col); //GPU share memory矩阵乘法总结：比较几种方法的加速比，并对加速比结果进行分析，有没有更好的办法进行进一步提速空间？

哪些引起系统误差（）

A. 天平砝码未校正
B. 判断滴定终点颜色总是偏深
C. 滴定终点和化学计量点不完全一致
D. 滴定时有溶液从锥形瓶中溅失
E. 移液管转移溶液后残留量稍有不同

下列情况将引起偶然误差的是：（）

A. 砝码被腐蚀；
B. 容量瓶没有被校正；
C. 重量分析中杂质被共沉淀；
D. 称量时，最后一位读数估计不准；
E. 以含量99%的邻苯二甲酸氢钾作基准物标定氢氧化钠溶液；

下列系统误差的消减方法中错误的是：（）

A. 对照实验；
B. 空白实验；
C. 增加平行测定次数；
D. 校正仪器；
E. 提纯试剂。