两个二阶矩阵相乘怎么算 这两个矩阵相乘怎么算?

\u4e24\u4e2a\u77e9\u9635\u76f8\u4e58\u7b97\u6cd5

\u77e9\u9635\u76f8\u4e58\u9700\u8981\u524d\u9762\u77e9\u9635\u7684\u884c\u6570\u4e0e\u540e\u9762\u77e9\u9635\u7684\u5217\u6570\u76f8\u540c\u65b9\u53ef\u76f8\u4e58\u3002
\u7b2c\u4e00\u6b65\u5148\u5c06\u524d\u9762\u77e9\u9635\u7684\u6bcf\u4e00\u884c\u5206\u522b\u4e0e\u540e\u9762\u77e9\u9635\u7684\u5217\u76f8\u4e58\u4f5c\u4e3a\u7ed3\u679c\u77e9\u9635\u7684\u884c\u5217\u3002

\u7b2c\u4e8c\u6b65\u7b97\u51fa\u7ed3\u679c\u5373\u53ef\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u77e9\u9635\u76f8\u4e58\u6700\u91cd\u8981\u7684\u65b9\u6cd5\u662f\u4e00\u822c\u77e9\u9635\u4e58\u79ef\u3002\u5b83\u53ea\u6709\u5728\u7b2c\u4e00\u4e2a\u77e9\u9635\u7684\u5217\u6570\uff08column\uff09\u548c\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u77e9\u9635\u7684\u884c\u6570\uff08row\uff09\u76f8\u540c\u65f6\u624d\u6709\u610f\u4e49 \u3002\u4e00\u822c\u5355\u6307\u77e9\u9635\u4e58\u79ef\u65f6\uff0c\u6307\u7684\u4fbf\u662f\u4e00\u822c\u77e9\u9635\u4e58\u79ef\u3002\u4e00\u4e2am\u00d7n\u7684\u77e9\u9635\u5c31\u662fm\u00d7n\u4e2a\u6570\u6392\u6210m\u884cn\u5217\u7684\u4e00\u4e2a\u6570\u9635\u3002\u7531\u4e8e\u5b83\u628a\u8bb8\u591a\u6570\u636e\u7d27\u51d1\u7684\u96c6\u4e2d\u5230\u4e86\u4e00\u8d77\uff0c\u6240\u4ee5\u6709\u65f6\u5019\u53ef\u4ee5\u7b80\u4fbf\u5730\u8868\u793a\u4e00\u4e9b\u590d\u6742\u7684\u6a21\u578b\u3002
1\u3001\u5f53\u77e9\u9635A\u7684\u5217\u6570\u7b49\u4e8e\u77e9\u9635B\u7684\u884c\u6570\u65f6\uff0cA\u4e0eB\u53ef\u4ee5\u76f8\u4e58\u3002
2\u3001\u77e9\u9635C\u7684\u884c\u6570\u7b49\u4e8e\u77e9\u9635A\u7684\u884c\u6570\uff0cC\u7684\u5217\u6570\u7b49\u4e8eB\u7684\u5217\u6570\u3002
3\u3001\u4e58\u79efC\u7684\u7b2cm\u884c\u7b2cn\u5217\u7684\u5143\u7d20\u7b49\u4e8e\u77e9\u9635A\u7684\u7b2cm\u884c\u7684\u5143\u7d20\u4e0e\u77e9\u9635B\u7684\u7b2cn\u5217\u5bf9\u5e94\u5143\u7d20\u4e58\u79ef\u4e4b\u548c\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u77e9\u9635\u76f8\u4e58

\u77e9\u9635\u76f8\u4e58\u9700\u8981\u524d\u9762\u77e9\u9635\u7684\u884c\u6570\u4e0e\u540e\u9762\u77e9\u9635\u7684\u5217\u6570\u76f8\u540c\u65b9\u53ef\u76f8\u4e58\u3002
\u7b2c\u4e00\u6b65\u5148\u5c06\u524d\u9762\u77e9\u9635\u7684\u6bcf\u4e00\u884c\u5206\u522b\u4e0e\u540e\u9762\u77e9\u9635\u7684\u5217\u76f8\u4e58\u4f5c\u4e3a\u7ed3\u679c\u77e9\u9635\u7684\u884c\u5217\u3002

\u7b2c\u4e8c\u6b65\u7b97\u51fa\u7ed3\u679c\u5373\u53ef\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u77e9\u9635\u76f8\u4e58\u6700\u91cd\u8981\u7684\u65b9\u6cd5\u662f\u4e00\u822c\u77e9\u9635\u4e58\u79ef\u3002\u5b83\u53ea\u6709\u5728\u7b2c\u4e00\u4e2a\u77e9\u9635\u7684\u5217\u6570\uff08column\uff09\u548c\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u77e9\u9635\u7684\u884c\u6570\uff08row\uff09\u76f8\u540c\u65f6\u624d\u6709\u610f\u4e49 \u3002\u4e00\u822c\u5355\u6307\u77e9\u9635\u4e58\u79ef\u65f6\uff0c\u6307\u7684\u4fbf\u662f\u4e00\u822c\u77e9\u9635\u4e58\u79ef\u3002\u4e00\u4e2am\u00d7n\u7684\u77e9\u9635\u5c31\u662fm\u00d7n\u4e2a\u6570\u6392\u6210m\u884cn\u5217\u7684\u4e00\u4e2a\u6570\u9635\u3002\u7531\u4e8e\u5b83\u628a\u8bb8\u591a\u6570\u636e\u7d27\u51d1\u7684\u96c6\u4e2d\u5230\u4e86\u4e00\u8d77\uff0c\u6240\u4ee5\u6709\u65f6\u5019\u53ef\u4ee5\u7b80\u4fbf\u5730\u8868\u793a\u4e00\u4e9b\u590d\u6742\u7684\u6a21\u578b\u3002
1\u3001\u5f53\u77e9\u9635A\u7684\u5217\u6570\u7b49\u4e8e\u77e9\u9635B\u7684\u884c\u6570\u65f6\uff0cA\u4e0eB\u53ef\u4ee5\u76f8\u4e58\u3002
2\u3001\u77e9\u9635C\u7684\u884c\u6570\u7b49\u4e8e\u77e9\u9635A\u7684\u884c\u6570\uff0cC\u7684\u5217\u6570\u7b49\u4e8eB\u7684\u5217\u6570\u3002
3\u3001\u4e58\u79efC\u7684\u7b2cm\u884c\u7b2cn\u5217\u7684\u5143\u7d20\u7b49\u4e8e\u77e9\u9635A\u7684\u7b2cm\u884c\u7684\u5143\u7d20\u4e0e\u77e9\u9635B\u7684\u7b2cn\u5217\u5bf9\u5e94\u5143\u7d20\u4e58\u79ef\u4e4b\u548c\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u77e9\u9635\u76f8\u4e58

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。



矩阵乘积分两种:

第一是点乘对矩阵要求是:两个矩阵的行列相等。

比如:A(3,3) B(3,3) .C=AB ,C(3,3)

第二是矩阵相乘要求:第一个的列数等于第二个的行数。

比如:A(3,4)B(4,2)C=AB ,C(3,2)

扩展资料

性质

性质1:n阶方阵A=(aij)的所有特征根为λ1,λ2,…,λn(包括重根)。

性质2:若λ是可逆阵A的一个特征根,x为对应的特征向量,则1/λ 是A的逆的一个特征根,x仍为对应的特征向量。

性质3:若 λ是方阵A的一个特征根,x为对应的特征向量,则λ 的m次方是A的m次方的一个特征根,x仍为对应的特征向量。

性质4:设λ1,λ2,…,λm是方阵A的互不相同的特征值。xj是属于λi的特征向量( i=1,2,…,m),则x1,x2,…,xm线性无关,即不相同特征值的特征向量线性无关。



不懂请追问,满意请采纳。



  • 2脳2鐭╅樀鎬庝箞璁$畻?
    绛旓細2x2鐭╅樀璁$畻鏂规硶锛殀a b||c d|=ad-cb銆傚綋鐭╅樀鏄ぇ浜庣瓑浜浜岄樁鏃讹紝涓诲瑙掑厓绱犳槸灏嗗師鐭╅樀璇ュ厓绱犳墍鍦ㄨ鍒楀幓鎺夊啀姹傝鍒楀紡銆傚綋鐭╅樀鐨勯樁鏁扮瓑浜庝竴闃舵椂锛屼即闅忕煩闃典负涓闃跺崟浣嶆柟闃点備簩闃舵柟闃电殑浼撮殢鐭╅樀鐨勬眰娉曞彛璇锛氫富瀵硅绾垮厓绱犱簰鎹紝鍓瑙掔嚎鍏冪礌鍙樺彿銆傚湪绾挎т唬鏁颁腑锛屼竴涓柟褰㈢煩闃电殑浼撮殢鐭╅樀鏄竴涓被浼间簬閫...
  • 姹傝В涓閬 绾挎т唬鏁 涓や釜浜岄樁鐭╅樀鐩镐箻
    绛旓細[1,-2;2,1]鐨勯鐭╅樀锛歔1,-2;2,1]/锛1*1+2*2锛=[1,2;-2,1]/5 灏辨槸姹備即闅忕煩闃甸櫎浠ヨ鍒楀紡鐨勫 [1,2;-2,1]/5*[1,2;3,4]=[1*1+2*3,1*2+2*4;-2*1+1*3,-2*2+1*4]/5 =[7,10;1,0]/5 =[7/5,2;1/5,0]...
  • 鐭╅樀鐨勪箻娉杩愮畻鎬庝箞绠?
    绛旓細鐭╅樀C鐨勭i琛岀j鍒楃殑鍏冪礌Cij灏辨槸鍙朅鐨勭i琛屽厓绱犮丅鐨勭j鍒楀厓绱狅紝鐒跺悗瀵瑰簲鐩镐箻銆備妇涓疄闄呯殑渚嬪瓙鏉ョ悊瑙d竴涓嬶紝姣斿涓嬪浘鎵绀虹殑鐭╅樀涔樻硶銆侰11鏄敱A鐨勭涓琛屼笌B鐨勭涓鍒楀搴旂浉涔樺緱鍒扮殑锛屽嵆C11=1脳3+2脳1+4脳2=13銆侰32鏄敱A鐨勭涓夎涓嶣鐨勭浜鍒楀搴旂浉涔樺緱鍒扮殑锛屽嵆C32=2脳2+5脳6+1脳1=...
  • 鐭╅樀鐨勪箻娉杩愮畻娉曞垯
    绛旓細鐭╅樀鐩镐箻鏈閲嶈鐨勬柟娉曟槸涓鑸鐭╅樀涔樼Н銆傚畠鍙湁鍦ㄧ涓涓煩闃电殑鍒楁暟鍜岀浜屼釜鐭╅樀鐨勮鏁扮浉鍚屾椂鎵嶆湁鎰忎箟銆備竴鑸崟鎸囩煩闃典箻绉椂锛屾寚鐨勪究鏄竴鑸煩闃典箻绉備竴涓猰脳n鐨勭煩闃靛氨鏄痬脳n涓暟鎺掓垚m琛宯鍒楃殑涓涓暟闃点傜煩闃电殑鐩稿叧姒傚康锛1銆佽鐭╅樀銆佸垪鐭╅樀锛歮脳n闃剁煩闃涓紝m=1锛岀О涓鸿鐭╅樀锛屼篃绉颁负n缁磋鍚戦噺;n=...
  • 璺眰鐭╅樀鐨勪箻鏂濡備綍璁$畻(楂樻墜杩!!!)
    绛旓細鎴戜滑鍙戠幇C^2,C^3锛...閮芥槸闆剁煩闃碉紝鎵浠ュ悗闈㈤兘娌′簡锛屽叾瀹炲彧鏈夊墠涓ら」銆(A^10)=(B^10)+10(B^9)(C)绠楀嚭鏉ュ氨琛屼簡銆傛硶2锛欰=-B 鍏朵腑B= 1 -2 0 1 A^10=B^10 鎴戜滑鍙戠幇B鍏跺疄鏄竴涓垵绛夊彉鎹㈢煩闃碉紒浠讳綍浜岄樁鐭╅樀鐭╅樀鍙充箻涓涓狟锛屽氨鏄妸瀹冪殑绗竴鍒楃殑锛-2锛夊嶅姞鍒扮浜屽垪涓婏紒鐜板湪闂灏...
  • 鐭╅樀鐩镐箻鎬庝箞绠
    绛旓細锛圓锛婤锛夎浆缃紳A杞疆锛婤杞疆锛岋紙AB锛夎浆缃紳B杞疆xA杞疆銆傜煩闃电殑璁$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屼釜鐭╅樀鐨勮鐨勪釜鏁帮紝杩欐牱鐨涓や釜鐭╅樀鎵嶈兘鐩镐箻銆傚啀璁$畻缁撴灉鐭╅樀鐨勮鍒楁暟銆傜敾涓涓┖鐧界殑鐭╅樀锛屾潵浠h〃鐭╅樀涔樻硶鐨勭粨鏋溿傜煩闃礎鍜岀煩闃礏鐩镐箻寰楀埌鐨勭煩闃碉紝涓庣煩闃礎鏈夌浉鍚岀殑琛屾暟...
  • matlab涓殑涓や釜鐭╅樀脳鏄鎬庝箞涓箻娉鏉ョ潃
    绛旓細鐭╅樀鍒嗘瀽鏄В鍐冲緢澶氶棶棰樼殑濂芥柟娉曪紝浣嗘槸寰堝鏃跺欑煩闃电殑杩愮畻姣旇緝绻佺悙锛岀壒鍒槸楂闃剁煩闃杩愮畻銆傝繖鏃跺欏鏋滅敤matlab鏉璁$畻灏辨柟渚垮揩鎹峰緱澶氥備笅闈㈡垜灏嗕粙缁嶄竴浜涘熀鏈殑鐭╅樀杩愮畻鏂规硶銆傚鍔狅紝鍑忥紝涔橈紝闄わ紝杞疆锛屾眰閫嗐傜害瀹氾細a=[1,3,5;2,4,6;7,9,8] b=[9,6,4;3,4,5;2,3,4]宸ュ叿/鍘熸枡 matlab 鏂规硶/...
  • 涓や釜闈為浂鐭╅樀鐩镐箻,鑳戒笉鑳藉緱鍒颁竴涓浂鐭╅樀?
    绛旓細褰撶劧鑳斤紝姣斿涓や釜浜岄樁鐭╅樀锛屼竴涓乏涓婅涓嶄负0,涓涓彸涓嬭涓嶄负0, 涔樼Н灏辨槸涓浂鐭╅樀銆
  • 姹涓や釜鐭╅樀鐩镐箻?
    绛旓細鏂规硶1锛氭妸涓や釜琛屽垪寮忥紝閮藉垎鍒眰鍑烘潵锛岀劧鍚鐩镐箻銆傛柟娉2锛氱煩闃礎涔樼煩闃礏锛屽緱鐭╅樀C锛屾柟娉曟槸A鐨勭涓琛屽厓绱犲垎鍒搴斾箻浠鐨勭涓鍒楀厓绱犲悇鍏冪礌锛岀浉鍔犲緱C11锛孉鐨勭涓琛屽厓绱犲搴斾箻浠鐨勭浜岃鍚勫厓绱狅紝鐩稿姞寰桟12锛屼互姝ょ被鎺紝C鐨勭浜岃鍏冪礌涓篈鐨勭浜岃鍏冪礌鎸変笂闈㈡柟娉曚笌B鐩镐箻鎵寰楃粨鏋滐紝浠ユ绫绘帹锛汵闃剁煩闃閮...
  • 2脳1鐭╅樀鎬庝箞璁$畻
    绛旓細2脳1鐭╅樀璁$畻姝ラ濡備笅锛1銆佽璁$畻涓涓2x1鐭╅樀鐨勪箻绉銆傞渶瑕佷簡瑙鐭╅樀涔樻硶鐨勫熀鏈鍒欍2銆佸亣璁炬湁涓や釜鐭╅樀A鍜孊锛屽叾涓瑼鏄竴涓2x1鐭╅樀锛孊鏄竴涓1x3鐭╅樀銆3銆佺煩闃礎鍙互琛ㄧず涓猴細A=[a1锛宎2]鐭╅樀B鍙互琛ㄧず涓猴細B=[b1锛宐2锛宐3]鐭╅樀涔樻硶鐨勮鍒欐槸锛欳=AB锛屽叾涓瑿鏄竴涓2x3鐭╅樀銆侰鐨勭1琛岀1鍒楃殑鍏冪礌=a1...
  • 扩展阅读:两个2x2矩阵相乘图解 ... 2x2行列式的计算方法 ... 二阶矩阵相乘公式图 ... 一张图看懂矩阵运算 ... 3x3矩阵跟3x1矩阵乘法 ... 3x3矩阵乘法公式图 ... 2x2矩阵运算法则 ... 2个2阶矩阵乘法公式图 ... 3x3矩阵计算示意图 ...

    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