1 线性变换的“复合”运算简介。2 从线性变换的乘积到矩阵的乘积。3 两个矩阵间乘积的定义(注意两个矩阵“可乘”的条件)。4 计算两个矩阵乘积的简单例子。5 对矩阵乘法的一些补充说明(注意对比“矩阵”与“数”之间运算性质的相似与不同之处)。注意事项 感谢您的浏览,如果本经验对您有所帮助,欢迎您投票...
首先,两个矩阵相乘,将得到一个新的矩阵,记为C 开始,我们可以建立这样一个视角: 假设此时:矩阵A中只有一行,矩阵B中只有一列 假设升级下:矩阵A中只有两行,矩阵B中只有一列 假设再升级下:矩阵A中只有两行,矩阵B中只有两列 同理:推广到矩阵A中n行,矩阵B中有n列 二、矩阵×矩阵的前提条件 并不是所有矩阵都...
于是,我们就将矩阵从[AI]变为[IA−1],逆矩阵为[7−3−21], 检验一下AA−1=I,正确。 而Gauss-Jordan当法的本质是使用消元矩阵E,对A进行操作,E[AI],利用一步步消元有EA=I,进而得到[IE],其实这个消元矩阵E就是A−1,而高斯-若尔当法中的I只是负责记录消元的每一步操作,待消元完成,逆矩阵...
矩阵、矩阵乘法最初的目的是为了解线性方程组。 在现实生活中有很多线性方程组,比如: 1 色彩空间 电视机成像的原理大概是,通过一把电子枪,把电子打到屏幕上: 不过对于这样的彩色图片: 根据之前对色彩空间的介绍,我们以 为基,可张成整个色彩空间。 所以,我们可以使用三把电子枪,分别是 ...
按照矩阵乘法的定义,用一个三重循环完成运算。 (2)源程序。 #include <stdio.h> #include <string.h> struct Matrix { int mat[110][110]; // 存储矩阵中各元素 int row,col; // 矩阵的大小,row行,col列 }; Matrix matMul(Matrix a ,Matrix b) // 矩阵A*B ...
矩阵、矩阵乘法最初的目的是为了解线性方程组。 在现实生活中有很多线性方程组,比如: 1 色彩空间 电视机成像的原理大概是,通过一把电子枪,把电子打到屏幕上: 不过对于这样的彩色图片: 根据之前我们对色彩空间的介绍,我们以 为基,可张成整个色彩空间。
1. 矩阵乘法 如果矩阵\(B\)的列为\(b_1, b_2, b_3\),那么\(EB\)的列就是\(Eb_1, Eb_2, Eb_3\)。 \[\boldsymbol{EB = E[b_1 \quad b_2 \quad b_3] = [Eb_1 \quad Eb_2 \quad Eb_3]} \] \[E\space(B 的第\space j \space列) =EB \space的第 \space j \space列...
矩阵C的第i行第j列元素是矩阵A第i行的所有元素与矩阵B的第j列的所有元素对应相乘的乘积的总和。 对应就要求矩阵A的列数要等于矩阵B的行数。 即A是\(M\times N\)的矩阵,B是\(N\times K\)的矩阵 同时矩阵乘法,满足结合律,分配律,但不满足交换律(一是最终形成的矩阵的行数和列数不一定一样,即便是一...
1. 矩阵相乘的定义 - 关键词: 矩阵相乘, 定义 - 两个矩阵相乘的结果是通过一定规则计算得出的新矩阵。设有两个矩阵A和B,A的列数等于B的行数,即A的维数为m×n,B的维数为n×p,则A和B的矩阵乘积C的维数为m×p。2. 矩阵相乘的计算方法 - 关键词: 计算方法 - 矩阵相乘的计算方法是通过...