1. 运算结果不同:点乘的结果是一个与原矩阵同样大小的矩阵,而叉乘的结果是一个新尺寸的矩阵。 2. 应用范围不同:点乘要求两个矩阵必须有相同的尺寸,而叉乘要求第一个矩阵的列数必须与第二个矩阵的行数相同。 3. 物理意义不同:点乘常用于计算两个向量或矩阵在各个对应位置的相似性或权重,而叉乘在几何上表示一...
区别：a.*b前面是点乘，要求两个变量的元素个数相等，排列方式相同，如都是行矢量或都是列矢量或都矩阵。a*b后者是矩阵乘法，要求内维相同。用实例来说明matlab中这两种乘法C=A.B,C=AB的区别 1、A矩阵 2、B矩阵 3、C=A.*B 4、C=A*B ...
点乘和乘是两种不同的矩阵计算符号。点乘表示两个矩阵对应位置元素相乘，所以这两个矩阵应该是尺寸等大的（这里不是说元素等大，而是行列数分别相等，都是m行n列的矩阵）。例如：>> a = [1 2 3;2 3 4];>> b = [1 2 3;2 3 4];>> a.*b ans =1 4 94 9 16 >> c = [1 2 ...
但是矩阵的乘法就有点特殊，因为Matlab的基本组成部分是矩阵，所以任何运算都可以视作矩阵运算，而叉乘和点乘是不一样的，所以要用不同的运算符来区分表示 点乘用.*来表示,叉乘用*表示，而一个矩阵和标量不论是点乘还是叉乘都是结果都是一样的，所以主要影响还是体现在矩阵相乘上 相似的语法也适用于指数运算.^和...
在MATLAB中,矩阵的点乘(也称为元素级乘法或Hadamard积)和叉乘(在三维向量空间中通常称为叉积或向量积)是两种不同的运算,适用于不同的数学对象和场景。下面我将逐一解释这两种运算的定义、计算方法,以及它们在MATLAB中的实现和应用。 1. 矩阵点乘的定义和计算方法 矩阵点乘是指两个相同维度的矩阵对应元素之间的乘法...
numpy中矩阵乘法,星乘(*)和点乘(.dot)的区别 importnumpy a=numpy.array([[1,2],[3,4]])b=numpy.array([[5,6],[7,8]])a*b>>>array([[5,12],[21,32]])a.dot(b)>>>array([[19,22],[43,50]])numpy.dot(a,b)>>>array([[19,22],[43,50]])numpy.dot(b,a)>>>array([[23...
区别：a.*b前面是点乘，要求两个变量的元素个数相等，排列方式相同，如都是行矢量或都是列矢量或都矩阵。a*b后者是矩阵乘法，要求内维相同。用实例来说明matlab中这两种乘法C=A.B,C=AB的区别 1、A矩阵 2、B矩阵 3、C=A.*B 4、C=A*B ...
点乘要求两个矩阵的维度完全相同,而叉乘要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。 3. 运算的物理意义不同。点乘体现的是元素级的乘法,而叉乘体现的是向量间的乘法,具有不同的几何意义。 综上所述,MATLAB中的矩阵点乘和叉乘虽然都是常见的矩阵运算,但它们的定义、适用条件和物理意义都存在明显的差异。在实际...
叉乘的结果是一个新的矩阵,其行数与第一个矩阵相同,列数与第二个矩阵相同。在MATLAB中,使用符号“”来进行矩阵的叉乘。 以下是矩阵点乘和叉乘的主要区别: 1. 运算结果不同:点乘的结果是一个与原矩阵同样大小的矩阵,而叉乘的结果是一个新尺寸的矩阵。 2. 应用范围不同:点乘要求两个矩阵必须有相同的尺寸,而...
但是矩阵的乘法就有点特殊,因为Matlab的基本组成部分是矩阵,所以任何运算都可以视作矩阵运算,而叉乘和点乘是不一样的,所以要用不同的运算符来区分表示 点乘用.*来表示,叉乘用*表示,而一个矩阵和标量不论是点乘还是叉乘都是结果都是一样的,所以主要影响还是体现在矩阵相乘上 相似的...