其中广播的仅用到了 + 运算符，而这些广播规则对于任意二进制通用函数都是适用的，大家可以再试试乘法、除法之类的操作。它适用的场景非常多，尤其是在矩阵运算时候，非常方便，体现了巨大优势。
矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算，现有以下三种方法供参考。...dot_product函数是向量点积运算函数，可将二维数组的每一行抽取出来，和一维数组作dot_product运算。 ? 程序员为什么会重复造轮子？
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 4 A的2次幂 7 10 15 22 输入 第一行是一个正整数N、M（1矩阵A的阶数和要求的幂数 接下来N行，每行N个绝对值不超过10的非负整数，描述矩阵A的值 输出 输出共N行，每行N个整数，表示A的M次幂所对应的矩阵。
/* 功能：矩阵乘法 日期：2013-05-26 */ #include #include #include #define LEN
4.任务 创建一个名为 x 的行向量，其中依次包含值 3、10 和 5。 5.任务 创建一个名为 x 的列向量，其中依次包含值 8、2 和 -4。...6.您可以组合使用空格和分号来创建一个矩阵，即包含多行多列的数组。输入矩阵时，您必须逐行输入它们。...例如，可通过以下几种有效方法来创建同一数组： x = [7 9] x=[7,9] x = [7, 9] 试着用空格、逗号和分号来创建以下矩阵： 创建等间距向量 1.我们经常需要创建一些包含等间距数值的向量...y = [5 6 7 8] y = 5 6 7 8 任务 创建一个名为 x 的行向量，其中依次包含值 1、2 和 3。 2.对于长向量，输入单个数值是不实际的。...6.linspace 和 : 运算符都可创建行向量。但是，您可以使用转置运算符 (') 将行向量转换为列向量。
本文内容：MATLAB 向量和矩阵 ---- MATLAB 向量和矩阵 1.输入数组 2.创建等间距向量 2.1 通过间距创建等间距向量 2.2 通过元素数目创建等间距向量 2.3 等间距列向量 3...2.1 通过间距创建等间距向量 我们可以用冒号运算符:生成一个等间距的向量： x = 2:12 仅指定起始值和最终值来生成一个等间距的向量，同时注意，使用冒号运算符时，不需要方括号。...为 rand 函数提供两个参数，来分别指定它的行数和列数： x = rand(2,3) 这里 x 将会是一个 2×3 的随机数矩阵。...其他的数组创建函数也具有相同的用法： x = zeros(4) y = ones(6,3) 这里的 x 和 y 分别是一个 4×4 的全0矩阵和一个 6×3 的全1矩阵。...size 函数能够得到现有矩阵的大小： x = [1 2 3;4 5 6] size(x) 我们可以借助 size 函数来生成与现有矩阵大小相同的矩阵： x = [1 2 3;4 5 6] y
一、向量矩阵 只有单行或者单列的矩阵，称为行或者列向量； 二、矩阵相乘运算 只有当第一个矩阵（左矩阵）的列数等于第二矩阵（右矩阵）时，两矩阵才能相乘。...因为得到的结果矩阵的i一行的第j个元素（Cij）是左矩阵第i行所有元素分别与右矩阵第j列的所有元素分别相乘后再相加，所以结果矩阵的行数等于左矩阵的行数，结果矩阵的列数等于右矩阵的列数。 三、齐次方程
研究生时发现，线性代数是向量计算的基础，很多重要的数学模型都要用到向量计算，所以我做不了复杂模型。这一直让我有点伤心。 前些日子，受到一篇文章的启发，我终于想通了，矩阵乘法到底是什么东西。...关键就是一句话，矩阵的本质就是线性方程式，两者是一一对应关系。如果从线性方程式的角度，理解矩阵乘法就毫无难度。 下面是一组线性方程式。 矩阵的最初目的，只是为线性方程组提供一个简写形式。...老实说，从上面这种写法，已经能看出矩阵乘法的规则了：系数矩阵第一行的2和1，各自与 x 和 y 的乘积之和，等于3。不过，这不算严格的证明，只是线性方程式转为矩阵的书写规则。 下面才是严格的证明。...有三组未知数 x、y 和 t，其中 x 和 y 的关系如下。 x 和 t 的关系如下。 有了这两组方程式，就可以求 y 和 t 的关系。从矩阵来看，很显然，只要把第二个矩阵代入第一个矩阵即可。...最后那个矩阵等式，与前面的矩阵等式一对照，就会得到下面的关系。 矩阵乘法的计算规则，从而得到证明。 =========================================
09:矩阵乘法 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 计算两个矩阵的乘法。...n*m阶的矩阵A乘以m*k阶的矩阵B得到的矩阵C 是n*k阶的，且C[i][j] = A[i][0]*B[0][j] + A[i][1]*B[1][j] + …… +A[i][m-1]*B[m-1][j...](C[i][j]表示C矩阵中第i行第j列元素)。...输入第一行为n, m, k，表示A矩阵是n行m列，B矩阵是m行k列，n, m, k均小于100 然后先后输入A和B两个矩阵，A矩阵n行m列，B矩阵m行k列，矩阵中每个元素的绝对值不会大于1000。...输出输出矩阵C，一共n行，每行k个整数，整数之间以一个空格分开。
---- 矩阵乘法的顺序安排 对于图像处理来说，矩阵运行是中必不可少的重要数学方法，另外在神经网络、模式识别等领域也有着广泛的用途。...在这里就先来简单复习一下矩阵的相关知识： ---- 矩阵乘法 在矩阵乘法中，第一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数必须是相同的。先来看一个简单的例子： ?...之所以这样要求，是因为矩阵的乘法定义中，就要求了，第一个矩阵每一行和第二个矩阵每一列相对应位置的数字做乘的操作： ? 如果A矩阵是p×q的矩阵，B是q×r的矩阵，那么乘积C是p×r的矩阵。...，A、B、C，它们的规模分别是10×100、100×5和5×50。...这里其实有更快地算法，但由于执行具体矩阵乘法的时间仍然很可能会比计算最有顺序的乘法的时间多得多，所以这个算法还是挺实用的。
问题如下 矩阵成积.jpg 我采用的是3重循环，先计算的列的结果，应该还可以先计算行的结果，然后求出矩阵的乘法。没有过多的技巧，就是循环的使用。...int i=0; i<m; i++) for(int j=0; j<n; j++) { System.out.print("请输入矩阵中的数字...Matrix.chenfaMat(mx1.getArr(), mx2.getArr()); print(arry); } } 结果 矩阵的乘法
本文主要介绍在机器学习公式推导过程中经常会用到的矩阵和向量求导入门知识。...之前的文章也提过，本科的高数和线性代数课程中一般都没有介绍这部分知识，于是可能就有朋友会担心矩阵求导是不是很难很高深，其实完全不用担心，理解它只需要了解导数和矩阵的概念就足够了。...通常，为了便于表达和交流我们会把矩阵当着一个整体，而在具体针对矩阵的计算时，其实还是对其元素分别进行计算，比如两个矩阵的加法，实质上是对两个矩阵中对应位置元素做加法，最后形成一个新的矩阵。...下面看一个例子： 设A是一个m×n的矩阵，x是一个n维列向量，求 根据矩阵乘法，我们可得 Ax是一个m维列向量，根据向量对向量的求导，可得 因为对求导时，其它的，都看作常数，所以有 其它的各项类推...，于是得到 总结 本文主要介绍了矩阵和向量最基础最常见的几种求导法则，这些法则对于我们理解矩阵求导很重要，但其求导过程比较繁琐，所以我们在实际应用过程中多数时候并不会按这些法则对矩阵的每个元素进行逐个求导
#向量的范数 任意x \in C^n，设x=(\xi _{1}, \xi _{12}, ... , \xi _{n})^{T}，常用的范数有 2-范数\|x\|_{2}=(\sum _{i=1}^{n}...范数的特例：\|x\|_{p}=(\sum _{i=1}^{n}|\xi _i|^p)^{\frac{1}{p}}, \quad 1 \leqslant p \leqslant +\infty 1-范数和2...-范数显然是p-范数在p=1和p=2的特殊情形....#矩阵的范数 与向量x \in C^n的几种范数相对应，矩阵A=[a_{ij}] \in C^{m \times n}有范数 \| A \| _1=\sum _{i=1} ^{m}{\sum _{j=1
一直没有对向量组做一个总结 矩阵： 矩阵是一个由 m × n 个数按矩形排列成的数组，其中 m 表示行数，n 表示列数。矩阵中的元素可以是数字、符号或其他数学对象。...矩阵通常用大写字母表示，例如 A、B、C。矩阵可以表示线性变换、坐标变换等。在几何上，矩阵可以看作是空间中的一个线性变换。矩阵之间可以进行加法、减法、乘法等运算。...向量组： 向量组是由一组具有相同维数的向量构成的集合。每个向量可以看作是一个特殊的矩阵，即只有一列的矩阵。向量组通常用小写字母加下标表示，例如 a1, a2, a3。...就是这样的 矩阵的列向量： 矩阵的每一列都可以看作是一个向量，因此，矩阵可以看作是一个由列向量组成的向量组。 向量组对应的矩阵： 将向量组的每个向量作为矩阵的一列，就可以得到一个矩阵。...向量可以看作是一特殊的矩阵，只有一列。 向量组张成的空间就是一个线性空间。 矩阵的秩等于其列向量组中线性无关向量的个数。
一个示例 如下图，让一个3×2的矩阵和一个2维的列向量相乘，会得到什么样的结果呢？ ? 其运算的规则如下图， ? 从上图可知，矩阵和向量的乘法规则比较有意思，一个矩阵和一个向量乘得到一个新的列向量。...而结果列向量的维数就是矩阵的行数，等式左边的矩阵和向量的形状也比较有意思，矩阵的列数必须等于向量的维数，只有这样才能进行矩阵和向量的乘法。...一个m×n的矩阵乘一个n×1的向量，这里要注意矩阵的列数必须等于向量的行数才能相乘，得到的结果是一个m×1的向量。 而且我们还可以看出，在做矩阵和向量的乘法时，它们的次序也很重要。...一个列向量和矩阵乘，矩阵必须在前面、列向量必须在后面。比如： ? 那么，我们费事巴拉地规定这种矩阵和向量的乘法有啥用呢？...下一讲将介绍更一般的矩阵和矩阵的乘法。
问题描述 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 4 A的2次幂 7 10 15 22 输入格式 第一行是一个正整数...N、M（1矩阵A的阶数和要求的幂数 接下来N行，每行N个绝对值不超过10的非负整数，描述矩阵A的值 输出格式 输出共N行，每行N个整数，表示A的M次幂所对应的矩阵...相邻的数之间用一个空格隔开 样例输入 2 2 1 2 3 4 样例输出 7 10 15 22 思路： 由于矩阵都是方阵，所以不需要考虑每次相乘的两个矩阵的顺序，大大降低了题的难度...，按照矩阵乘法规则递归调用求解。...for(int k = 0; k 矩阵行 { for(int x = 0; x < n; ++x) { for(int y = 0; y < n;
问题描述 输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n（均不超过200）。 ...接下来m行，每行s个空格隔开的整数，表示矩阵A（i，j）。 接下来s行，每行n个空格隔开的整数，表示矩阵B（i，j）。...输出格式 m行，每行n个空格隔开的整数，输出相乘後的矩阵C（i，j）的值。...样例输入 2 3 2 1 0 -1 1 1 -3 0 3 1 2 3 1 样例输出 -3 2 -8 2 提示 矩阵C应该是m行n列，其中C(i,j)等于矩阵A第i...行行向量与矩阵B第j列列向量的内积。
前言 今天的角度比较清奇，我们来讲讲矩阵的乘法。当然了，我告诉你的肯定不是大学教科书上那些填鸭式的云里雾里的计算规则，你可能将规则背下来了，但完全不理解为什么会这样。...别怕，我将会在这篇文章中为你带来矩阵乘法的全新体验，就算你大学时代学的高数全忘了也能看懂这篇文章。 先来回顾一下矩阵加法，还蛮简单的，就是相同位置的数字加一下。...下面还是继续拿矩阵 和 举例。 列向量视角 先将矩阵 和 的每一列看成一个向量，例如： 这样就可以把矩阵 和 写成如下的形式： 现在如果我将矩阵 和向量 相乘会得到什么？...行向量视角 先将矩阵 和 的每一行看成一个向量，例如： 这样就可以把矩阵 和 写成如下的形式： 同理，你会发现 恰好就等于矩阵 的第一行。...当然了，关于矩阵的乘法还有很多种理解方式，你可以自己去探索，我的讲解到此结束，拜了个拜~~
什么是矩阵链乘法(Matrix Chain Multiplication) 矩阵链乘法问题是指给定一串矩阵序列M₁M2..Mn，求至少需要进行多少次乘法运算才能求得结果 比如对于这个M₁M₂M₃的矩阵链...矩阵链M₁M₂M₃有两种计算顺序：((M₁M₂)M₃)和(M₁(M₂M₃))。 那么不同计算顺序有什么区别？ 对于((M₁M₂)M₃): ? 对于(M₁(M₂M₃))： ?...我们要做的就是找到让乘法运算最少的计算顺序，换言之就是找一种加括号方式，使得最后乘法运算最少 状态转移方程 现用 optimal(M₁M₂) 表示M₁M₂最优计算成本 cost(M₁M₂) 表示M₁M₂...计算成本optimal(M₁M₂)=optimal(M₁)+optimal(M₂)+cost(M₁M₂) optimal(M₁)和optimal(M₂)均为零；同理 optimal(M₂M₃)=optimal...} } } return dp[0][n - 1]; } int main() { int n; std::cin >> n; //n个矩阵组成的矩阵链
顾名思义，数字组成的矩形，例如： [1 2 3 4 5 67 8 9 1011 ] 现在，我们需要用python编程来实现矩阵的乘法。...解决方案 1.矩阵乘法原理 要做矩阵的乘法，首先得搞清楚几点关于矩阵乘法的知识。 只有一个矩阵的列数等于另一个矩阵的行数时，这两个矩阵才能相乘。...矩阵乘法的原理是，一个矩阵的每一行分别与另一个矩阵的每一列的每一个数一一对应相乘再相加，得到的数字就是结果矩阵的中的一个数。 结果矩阵的形状是一个矩阵的行数和另一个矩阵的列数。...2.python实现矩阵乘法 知道了矩阵乘法的原理后，再一起来看看如何用python编写出程序吧。如何输入输出矩阵就不说了，直接看中间的算法。有以下几个步骤： “定循环”。...先根据乘法的原理，得出结果矩阵的形状，比如：A2*3 * B3*4 =C2*4，结果矩阵为2行4列，所以就一共有2*4个数字，也就是说程序需要循环2*4次。则循环可定为N1*M2. “定因数”。
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