EN1.假设矩阵A是一个 m ∗ n m*n m∗n 矩阵，那么 A ∗ A T A*A^T A∗AT 得到一个 m ∗ m m*m m∗m 矩阵， A T ∗ A A^T*A AT∗A 得到一个 n ∗ n n*n n∗n 的矩阵，这样我们就能得到一个方矩阵。 看一个例子:
2乘2的矩阵乘1乘2的矩阵求解的方法 矩阵乘法的基本步骤 - 计算第一个矩阵行元素（或数字）乘以第二个矩阵列元素 - 计算其总和 验证矩阵是否可乘法 - 仅当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时，才能将两个矩阵相乘 - 显示的两个矩阵可以相乘 - 这是因为第一个矩阵A包含三列，第二个矩阵B...
1. 确定结果矩阵的形状：结果矩阵的行数等于左侧矩阵的行数，列数等于右侧矩阵的列数。在这个例子中，结果将是一个1x2的矩阵。2. 进行元素级计算：对于结果矩阵中的每个元素，通过取左侧矩阵的一行与右侧矩阵的一列对应元素相乘，然后将这些乘积相加来得到。在这个过程中，每一行都与右侧矩阵的每一列...
再接下来\(Q\)行每行\(5\)个数描述一个询问:\(x_1,y_1,x_2,y_2,k\)表示找到以\((x_1,y_1)\)为左上角、以\((x_2,y_2)\)为右下角的子矩形中的第\(K\)小数。 输出 对于每组询问输出第\(K\)小的数。 输入示例 2 2 2 1 3 4 1 2 1 2 1 1 1 2 2 3 1. 2. 3. 4. ...
1.【矩阵】 一个\(n\times m\) 的矩阵可以看成是一个 \(n\times m\) 的二维数组。 它同样有着和实数一样的某些运算。 2.【矩阵加法】 只有规模相同的矩阵才能相加减,规则为对应位置相加减,即若 \(C=A+B\),则有: \[C_{i,j}=A_{i,j}+B_{i,j} \] ...
另外,如果我们把 c11 当成一个一维矩阵的话,我们就可以利用矩阵的加法,把 c11 拆成3个一维矩阵之和: c11=(c11)1+(c11)2+(c11)3 ,也就是说, (c11)1=1∗1, (c11)2=2∗3, (c11)3=3∗5 如果了解课本上“分块矩阵”这个概念之后,不难发现,上面这种思路其实就是将分块矩阵的“分块”进行到...
C12 = 2*1 + 0*0 + 7*4 = 30 C13 = 2*4 + 0*7 + 7*0 = 8 接下来计算第二行第一列的元素C21：C21 = 0*0 + 4*0 + 0*0 = 0 以此类推，我们继续计算C22和C23：C22 = 0*1 + 4*0 + 0*4 = 0 C23 = 0*4 + 4*7 + 0*0 = 28 最后计算第三行第一列的元素C31...
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)。
！ 题目描述 给定一个N阶矩阵A，输出A的M次幂（M是非负整数） 例如： A = 1 2 3 ...
56.6.2 矩阵乘法Matrix multiplication是【吴恩达-2022-中英字幕】令人醍醐灌顶的机器学习(我愿称之为人工智能AI教程天花板)的第56集视频,该合集共计142集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。