矩阵与矩阵相乘算法
Ⅰ 矩阵与矩阵的乘法怎么做公式我看不懂
矩阵
相乘
不妨记成
纵横相乘
课本
讲的是
m*n矩阵
可以
和
n*s矩阵相乘
我们
可以用
2*3
和
3*4
做例子
那么
就是
a
b
c
d
e
f
*
a
b
c
d
e
f
g
h
i
j
k
l
分别找到
各自相等的
行
列数
第一个三列
第二个三行
那么
就是
相等的遇上相等的
就是
行乘以列
第一个
第一行
乘以
第二个第一列
（这里的乘指的是交叉相乘
就是
aa+be+ci，其余类推）写成新矩阵的第一个元素
那么
依次
还可以
写
乘以
第二列
第三列
等等
写成
2
3
4
个元素
然后
换第二行
也可以按上述步骤。不过
第二行的
那么
就要写在新矩阵的第二行，依此类推即可
这样
得到的
新矩阵
就是
所谓的
2*4
矩阵
Ⅱ 矩阵相乘怎么算
方法：左边矩阵第一行的元素分别与右边矩阵第一列的元素相乘，求和得到相乘矩阵的第一行的第一个元素。左边矩阵第一行的元素分别与右边矩阵第二列的元素相乘，求和得到相乘矩阵的第一行的第二个元素，以此类推。
值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。
矩阵乘法注意事项
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。
Ⅲ 线性代数中矩阵相乘如何计算啊
左边矩阵的行的每一个元素 与右边矩阵的列的对应的元素一一相乘然后加到一起形成新矩阵中的aij元素 i是左边矩阵的第i行 j是右边矩阵的第j列
例如 左边矩阵：
2 3 4
1 4 5
右边矩阵
1 2
2 3
1 3
相乘得到： 2×1+3×2+4×1 2×2+3×3+4×3
1×1+4×2+5×1 1×2+4×3+5×3
这样2×2阶的一个矩阵
(3)矩阵与矩阵相乘算法扩展阅读:
矩阵乘法
(1) mxn的矩阵T乘向量x可以理解为将这个n维列向量线性映射为一个m维列向量：
(2) 而一个mxn矩阵乘nxL 矩阵就是先进行一个线性映射再进行一个线性映射.
这叫做线性映射的复合。线性映射的复合是另一个线性映射。映射T和映射S的复合记做：T o S.
将映射表示为矩阵。则线性映射的复合就是对应的矩阵相乘.
(3) 由于复合映射的前一个映射的目标空间是另一个的域空间。所以矩阵乘法要求第一个的列数要等于第二个的行数。
将新基矩阵T的每一行向量看做一个用原基向量（i,j,k,...）表示的一个新的轴/基，若共R行，即R维度，新的空间共R个轴，将X的每一列都看做为一组特征向量，每一列的特征相同都是n维的点（x11,x12,..,x1n）(x1表示第一列向量)，只是不同列的赋值不同。
相乘的结果为矩阵Y，那么Y内的某个值，即是某列特征在某个轴上的投影大小，Y的某行向量，即是所有特征在某轴上的投影结果，Y的列向量，即是某个特征（原坐标的一个点）在新的空间的投影/新值，R维的点（t1x1,t2x1,...,trx1）。
Y矩阵表示的是，原坐标中所有点，通过T坐标空间的转换，得到的新的空间点集合。
Ⅳ 矩阵的乘法运算法则
矩阵的乘法运算法则有以下：
乘法结合律：(AB)C=A(BC)；乘法左分配律：(A+B)C=AC+BC；
乘法右分配律：C(A+B)=CA+CB；对数乘的结合性k(AB）=(kA)B=A(kB）。
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和第二个矩阵的行数相同时才有意义。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。
矩阵的相关概念：
1、行矩阵、列矩阵：m×n阶矩阵中，m=1，称为行矩阵，也称为n维行向量;n=1，称为列矩阵，也称为m维列向量。
2、零矩阵：所有元素都为0的m×n阶矩阵。
3、n阶方阵：m×n阶矩阵A中，m=n; n阶方阵A，可定义行列式记为|A|; n阶方阵存在主对角线及主对角线元素。
4、单位矩阵：主对角线上的元素都为1，其余元素均为0的n阶方阵称为n阶单位矩阵，记为E。
5、对角形矩阵：非主对角线上的元素全为0的n阶方阵称为对角形矩阵。
6、数量矩阵：n阶对角形矩阵主对角线上元素相等时，称为数量矩阵。
7、上（下）三角形矩阵：n阶方阵中，主对角线下方元素全为零，称为上三角矩阵;主对角线上方元素全为零，称为下三角矩阵。
Ⅳ 矩阵的乘法运算是什么
矩阵乘法运算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地集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型，如电力系统网络模型。
值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。
(5)矩阵与矩阵相乘算法扩展阅读：
矩阵作为高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用。
计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。
Ⅵ 矩阵乘法公式是什么
矩阵与数的乘法分配律公式为λ（A+B）=λA+λB。
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。
用途：
矩阵的一个重要用途是解线性方程组。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵，加上常数项，则称为增广矩阵，另一个重要用途是表示线性变换，即是诸如f(x) 4x之类的线性函数的推广。
设定基底后，某个向量v可以表示为m×1的矩阵，而线性变换f可以表示为行数为m的矩阵A，使得经过变换后得到的向量f(v)可以表示成Av的形式，矩阵的特征值和特征向量可以揭示线性变换的深层特性。
Ⅶ 矩阵，相乘怎么算
首先只有左边矩阵的列数与右边矩阵的行数相同两个矩阵才可以相乘，即必须是m×n的矩阵与n×p的矩阵相乘，结果慰m×p的矩阵，具体算法:左边矩阵的第一行元素与右边矩阵第一列对应元素依次相乘的积相加作为相乘后矩阵的第一行第一列元素，同样做法第一行元素与右边第二列对应元素相乘的积相加后作为结果的第一行第二列元素，左边第一行元素与右边每列元素乘完后剩余行做同样的运算。像你图上的3×3的矩阵与3×2的矩阵，结果为3×2的矩阵，第一行第一列元素为1×1+1×3＋0×1＝4，最终结果为
4 4
8 -1
11 4，望采纳
Ⅷ 矩阵与矩阵乘法规则
1.确认矩阵是否可以相乘。只有第一个矩阵的列的个数等于第二个矩阵的行的个数，这样的两个矩阵才能相乘。图示的两个矩阵可以相乘，因为第一个矩阵，矩阵A有3列，而第二个矩阵，矩阵B有3行。
拓展资料：
矩阵乘法：
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。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。
注意事项：当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时，A与B可以相乘。
矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。
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。
网络 矩阵乘法
Ⅸ 矩阵的乘法运算怎么算
矩阵的乘法，首先要判定能不能作乘法，即要求作乘法时，前一个矩阵的列数与后一个矩阵的行数相等。
设矩阵A是m×n的、矩阵B是n×s的，乘法AB后得到矩阵C，则C为m×s的，如下图所示。
C11是由A的第一行与B的第一列对应相乘得到的，即C11=1×3+2×1+4×2=13。
C32是由A的第三行与B的第二列对应相乘得到的，即C32=2×2+5×6+1×1=35。
其他元素也是同理，分别取A的某行与B的某列，将对应元素相乘求出。
Ⅹ 矩阵乘法怎么算
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。
(10)矩阵与矩阵相乘算法扩展阅读：
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。