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80年代之后
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丁锋8934

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矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它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。

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。

矩阵乘法的运算规则:

顿时矩阵乘法的运算规则诞生了。也许凯莱特别幸运,也或许是他的数学直觉格外敏锐,但不论如何,他给出了一个自然而且有用的矩阵乘法定义。

凯莱的基本思想是用矩阵乘积来表示线性复合映射,但他并不是第一个考虑线性复合映射问题的数学家。早在 1801 年,高斯(Carl Friedrich Gauss) 就已经使用这种复合计算,但高斯并没有以阵列形式记录系数。

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BeiJing我的爱

如果我没看错的话,大哥你是想求A的逆矩阵吧。话说花成(E的逆,A)形如=100???010???001???就行了怎么化,就是利用矩阵的等价变化(行乘数不变,行乘数加另一行不变,列同上)

232 评论

锐客家族

比如乘法AB

一、

1、用A的第1行各个数与B的第1列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第1列的数;

2、用A的第1行各个数与B的第2列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第2列的数;

3、用A的第1行各个数与B的第3列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第3列的数;

依次进行,(直到)用A的第1行各个数与B的第末列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第末列的的数。

二、

1、用A的第2行各个数与B的第1列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第1列的数;

2、用A的第2行各个数与B的第2列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第2列的数;

3、用A的第2行各个数与B的第3列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第3列的数;

依次进行,(直到)用A的第2行各个数与B的第末列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第末列的的数。

依次进行,

(直到)用A的第末行各个数与B的第1列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第1列的数;

用A的第末行各个数与B的第2列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第2列的数;

用A的第末行各个数与B的第3列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第3列的数;

依次进行,

(直到)用A的第末行各个数与B的第末列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第末列的的数。

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它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[1]。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。

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