两矩阵相乘怎么运算

两矩阵相乘怎么运算:将第一个矩阵行元素(数字)乘以第二个矩阵列元素,然后计算总和。

详情解释:

矩阵相乘需要前面矩阵的行数与后面矩阵的列数相同方可相乘。

第一步先将前面矩阵的每一行分别与后面矩阵的列相乘作为结果矩阵的行列。

第二步算出结果即可。

第一个的列数等于第二个的行数,A(3,4)。B(4,2)。C=AB,C(3,2)。

扩展资料:

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。只有在第一个矩阵的列数(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有意义。

一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起,所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。

注意事项:

1、当矩阵A的列数(column)等于矩阵B的行数(row)时,A与B可以相乘。

2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数,C的列数等于B的列数。

3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

其他的乘积形式:

除了上述的矩阵乘法以外,还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上,值得注意的是,当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候,并不是指代这些特殊的乘积形式,而是定义中所描述的矩阵乘法。

在描述这些特殊乘积时,使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。

基本性质:

乘法结合律:(AB)C=A(BC)。

乘法左分配律:(A+B)C=AC+BC。

乘法右分配律:C(A+B)=CA+CB。

对数乘的结合性k(AB)=(kA)B=A(kB)。

转置(AB)T=BTAT。

矩阵乘法在以下两种情况下满足交换律。

AA*=A*A,A和伴随矩阵相乘满足交换律。

AE=EA,A和单位矩阵或数量矩阵满足交换律。



  • 涓や釜鐭╅樀鐩镐箻璇鎬庝箞璁$畻?
    绛旓細涓や釜鐭╅樀鐩镐箻鐨璁$畻鏂规硶濡備笅锛1.棣栧厛锛岀‘瀹氫袱涓煩闃垫槸鍚﹀彲浠ョ浉涔樸傜煩闃电浉涔樼殑鏉′欢鏄涓涓煩闃电殑鍒楁暟绛変簬绗浜涓煩闃电殑琛屾暟銆傚鏋滄潯浠朵笉婊¤冻锛屽垯鏃犳硶杩涜鐭╅樀鐩镐箻銆2.瀵逛簬缁欏畾鐨勪袱涓煩闃礎鍜孊锛屽畠浠殑缁村害鍒嗗埆涓簃脳n鍜宲脳q銆傚叾涓紝m琛ㄧずA鐨勮鏁帮紝n琛ㄧずA鐨勫垪鏁帮紝p琛ㄧずB鐨勮鏁帮紝q琛ㄧずB鐨勫垪鏁般3....
  • 鐭╅樀涔樻硶鎬庝箞鍋?
    绛旓細鍏剁粨鏋滄槸涓涓柊鐨勭煩闃点傚湪杩涜鐭╅樀涔樻硶鏃讹紝蹇呴』纭繚宸︿晶鐭╅樀鐨勫垪鏁颁笌鍙充晶鐭╅樀鐨勮鏁扮浉鍚屻傚湪杩欑鎯呭喌涓嬶紝鎴戜滑鏈変竴涓1x2鐨勭煩闃碉紙鍗充竴琛屼袱鍒楃殑鐭╅樀锛夊拰涓涓2x2鐨勭煩闃碉紙鍗充袱琛屼袱鍒楃殑鐭╅樀锛夈傜敱浜庡乏渚х煩闃电殑鍒楁暟锛2锛変笌鍙充晶鐭╅樀鐨勮鏁帮紙2锛夌浉鍖归厤锛屽洜姝よ繖涓や釜鐭╅樀鍙互杩涜涔樻硶杩愮畻銆
  • 鎬庢牱璁$畻涓ょ煩闃电殑涔樼Н?
    绛旓細鍋囧涓や釜鐭╅樀鏄疉鍜孊 瀵瑰簲鍏冪礌鐩稿噺锛屽瓨鍏涓細C = A - B;鍐嶆眰C涓墍鏈夊厓绱犵殑骞虫柟鍜岋細s = sum(sum(C .^ 2));
  • 涓や釜鐭╅樀鐩镐箻鎬庝箞璁$畻
    绛旓細涓や釜鐭╅樀鐩镐箻鐨璁$畻鏂规硶濡備笅锛氭垜浠渶瑕佺‘璁や袱涓煩闃垫槸鍚﹀彲浠ョ浉涔樸傝繖閫氬父鍙栧喅浜庣涓涓煩闃电殑鍒楁暟鍜岀浜涓煩闃电殑琛屾暟鏄惁鐩哥瓑銆傚亣璁炬垜浠湁涓や釜鐭╅樀A鍜孊锛屽叾涓瑼鏄竴涓猰脳n鐨勭煩闃碉紝B鏄竴涓猲脳p鐨勭煩闃点傝繖涓や釜鐭╅樀鍙互鐩镐箻锛屽洜涓篈鐨勫垪鏁帮紙n锛変笌B鐨勮鏁帮紙n锛夌浉绛夈傜劧鍚庯紝鎴戜滑鍙互鎸夌収鍒涘缓涓涓柊鐨...
  • 涓や釜鐭╅樀鐩镐箻鐨勬柟娉曟槸浠涔?
    绛旓細6 x -5 = -30 1 x 0 = 0 -2 x 2 = -4 -30 + 0 + (-4) = -34 缁撴灉鏄-34锛屽搴斾簡鐭╅樀鏈鍙充笅瑙掔殑浣嶇疆銆傚湪浣璁$畻鐭╅樀涔樻硶鏃讹紝缁撴灉鎵澶勭殑琛屽垪浣嶇疆瑕佹弧瓒筹紝琛屽拰绗竴涓煩闃电殑琛岀浉鍚岋紝鍒楀拰绗浜涓煩闃电殑鍒楃浉鍚屻傛瘮濡傦紝浣犵敤鐭╅樀A鏈涓嬮潰涓琛岀殑鏁颁箻浠ョ煩闃礏鏈鍙充竴鍒楃殑鏁帮紝寰楀埌鐨勭粨鏋滄槸-...
  • 鐭╅樀鐩镐箻鎬庝箞绠?
    绛旓細鍊煎緱娉ㄦ剰鐨勬槸锛屽綋鎻愬強鈥鐭╅樀鐩镐箻鈥濇垨鑰呪鐭╅樀涔樻硶鈥濈殑鏃跺欙紝骞朵笉鏄寚浠h繖浜涚壒娈婄殑涔樼Н褰㈠紡锛岃屾槸瀹氫箟涓墍鎻忚堪鐨勭煩闃典箻娉曘傚湪鎻忚堪杩欎簺鐗规畩涔樼Н鏃讹紝浣跨敤杩欎簺杩愮畻鐨勪笓鐢ㄥ悕绉板拰绗﹀彿鏉ラ伩鍏嶈〃杩版涔夈傜煩闃典箻娉曟敞鎰忎簨椤 1銆佸綋鐭╅樀A鐨勫垪鏁帮紙column锛夌瓑浜庣煩闃礏鐨勮鏁帮紙row锛夋椂锛孉涓嶣鍙互鐩镐箻銆2銆佺煩闃礐鐨勮鏁扮瓑浜...
  • 濡備綍璁$畻2涓煩闃电浉涔
    绛旓細瑕璁$畻涓涓浉鍚岀殑鐭╅樀鐩镐箻锛岄鍏堥渶瑕佷簡瑙鐭╅樀涔樻硶鐨勫熀鏈蹇靛拰瑙勫垯銆傜煩闃典箻娉曟槸涓绉嶅皢涓や釜鐭╅樀鐩镐箻寰楀埌涓涓柊鐭╅樀鐨杩愮畻銆傝涓や釜鐭╅樀 𝐴A鍜 𝐵B閮芥槸 𝑛脳 𝑛n脳n鐨勬柟闃碉紝閭d箞瀹冧滑鐨勪箻绉 𝐶= 𝐴𝐵C=AB涔熸槸涓涓 𝑛脳 𝑛n脳n...
  • 杩欎袱涓鐭╅樀鐩镐箻鎬庝箞绠?
    绛旓細鐭╅樀鐩镐箻闇瑕佸墠闈㈢煩闃电殑琛屾暟涓庡悗闈㈢煩闃电殑鍒楁暟鐩稿悓鏂瑰彲鐩镐箻銆傜涓姝ュ厛灏嗗墠闈㈢煩闃电殑姣忎竴琛屽垎鍒笌鍚庨潰鐭╅樀鐨勫垪鐩镐箻浣滀负缁撴灉鐭╅樀鐨勮鍒椼傜浜姝绠鍑虹粨鏋滃嵆鍙
  • 涓や釜鐭╅樀鐩镐箻鎬庝箞璁$畻?
    绛旓細鐭╅樀鐩镐箻闇瑕佸墠闈㈢煩闃电殑琛屾暟涓庡悗闈㈢煩闃电殑鍒楁暟鐩稿悓鏂瑰彲鐩镐箻銆傜涓姝ュ厛灏嗗墠闈㈢煩闃电殑姣忎竴琛屽垎鍒笌鍚庨潰鐭╅樀鐨勫垪鐩镐箻浣滀负缁撴灉鐭╅樀鐨勮鍒椼傜浜姝绠鍑虹粨鏋滃嵆鍙傜涓涓殑鍒楁暟绛変簬绗簩涓殑琛屾暟锛孉(3,4) 銆侭(4,2) 銆侰=AB锛孋(3,2)銆
  • 鐭╅樀鐨勪箻娉曟庝箞绠?
    绛旓細鐭╅樀璁$畻鍏紡濡備笅锛1銆佺煩闃电殑璁$畻锛岄鍏堢‘璁ょ煩闃垫槸鍚﹀彲浠ョ浉涔樸傚彧鏈夌涓涓煩闃电殑鍒楃殑涓暟绛変簬绗浜涓煩闃电殑琛岀殑涓暟锛岃繖鏍风殑涓や釜鐭╅樀鎵嶈兘鐩镐箻銆傚啀璁$畻缁撴灉鐭╅樀鐨勮鍒楁暟銆傜敾涓涓┖鐧界殑鐭╅樀锛屾潵浠h〃鐭╅樀涔樻硶鐨勭粨鏋溿傜煩闃礎鍜岀煩闃礏鐩镐箻寰楀埌鐨勭煩闃碉紝涓庣煩闃礎鏈夌浉鍚岀殑琛屾暟锛屼笌鐭╅樀B鏈夌浉鍚岀殑鍒楁暟銆2銆佺煩闃垫寚鍦...
  • 扩展阅读:矩阵怎么相乘图解 ... 同阶矩阵相乘算法 ... 两个2x2矩阵相乘图解 ... 两个矩阵乘法运算法则 ... 三个矩阵相乘公式 ... 两个矩阵能相乘的条件 ... 两个矩阵相乘的算法 ... 二阶矩阵相乘公式图 ... 2 3矩阵和3 3矩阵怎样相乘 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网