列向量乘以行向量怎么算

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2020-12-07 · 说的都是干货,快来关注
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一样满足矩阵的乘法,例如

两个矩阵相乘A×B=C,bai则C的行数与A同,C的列数与B同。

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行向量和列向量本身秩都为1,所以r(AB)<=1,即乘积小于等于1。




1、向量的加法




向量的加法满足平行四边形法则和三角形法则。 向量的加法OB+OA=OC。




a+b=(x+x',y+y')。




a+0=0+a=a。




向量加法的运算律:




交换律:a+b=b+a;




结合律:(a+b)+c=a+(b+c)。




2、向量的减法




如果a、b是互为相反的向量,那么a=-b,b=-a,a+b=0. 0的反向量为0




AB-AC=CB.即“共同起点,指向被减向量”




a=(x,y)b=(x',y') 则a-b=(x-x',y-y')




c=a-b 以b的结束为起点,a的结束为终点。




3、向量的数乘




实数λ和向量a的乘积是一个向量,记作λa,且∣λa∣=∣λ∣∣a∣。




当λ>0时,λa与a同方向




当λ<0时,λa与a反方向; 向量的数乘当λ=0时,λa=0,方向任意。




当a=0时,对于任意实数λ,都有λa=0。




注:按定义知,如果λa=0,那么λ=0或a=0。

hyhhyh21
2016-12-28 · TA获得超过196个赞
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两个矩阵相乘A×B=C,则C的行数与A同,C的列数与B同。

http://baike.baidu.com/link?url=KBgh59uURe009F8-Q9wujQhuM48dcC-nk44NoE0DK6RidX6aJ7dZlad9E7pnOV-46ACW1j_vshb-tvoNxfNJrit5piMwGjGwiM4RFnur_-0XVYwyJMy26QNlyN3HMWpb

(道歉,图片挂了,连接是百度百科“矩阵乘法”)


所以列向量A【m*1】与行向量B【1*n】得到【m*n】矩阵。

C矩阵的x行y列的数即是A向量x行的数与B向量y列的数相乘,

即在这种特殊情况下,C(x,y)=A(x,1)*B(1,y)

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我惜情爱
2023-07-29 · 专注生活类、情感类写作
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要计算列向量乘以行向量,需要使用线性代数中的矩阵乘法规则。

假设有一个列向量 A 和一个行向量 B:

A = [a1, a2, a3, ..., an]^T (T表示转置,即将列向量转换为行向量) B = [b1, b2, b3, ..., bm]

要计算 A 乘以 B,可以按照以下步骤进行计算:

  • 将列向量 A 和行向量 B 表示为矩阵形式: A = [a1, a2, a3, ..., an]^T = [a1, a2, a3, ..., an] B = [b1, b2, b3, ..., bm]

  • 将行向量 B 转置,变成列向量的形式: B^T = [b1, b2, b3, ..., bm]^T = [b1, b2, b3, ..., bm]

  • 进行矩阵乘法运算,即将列向量乘以行向量: AB = A * B^T = [a1, a2, a3, ..., an] * [b1, b2, b3, ..., bm]^T

    矩阵乘法的规则是,将第一个矩阵的每一行与第二个矩阵的每一列对应元素相乘,然后将乘积求和。

    AB = [a1b1 + a2b2 + a3b3 + ... + anbn]

    结果是一个标量(scalar),即一个数。

  • 所以,列向量 A 乘以行向量 B 的结果是一个数值。

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和蔼的虫洞
2019-02-25
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一样满足矩阵的乘法,例如

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寻找生活独一无二
2023-07-27 · 超过17用户采纳过TA的回答
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当进行列向量乘于行向量的运算时,需要注意两个向量的维度要匹配。

假设有一个列向量 A,维度为 (m, 1),其中 m 为 A 的行数,以及一个行向量 B,维度为 (1, n),其中 n 为 B 的列数。

列向量 A 乘于行向量 B,结果矩阵的维度为 (m, n),即新矩阵的行数等于列向量 A 的行数,列数等于行向量 B 的列数。

具体计算方法如下:
将列向量 A 按照列的形式复制 n 次,构成一个 (m, n) 的矩阵 A';
将行向量 B 按照行的形式复制 m 次,构成一个 (m, n) 的矩阵 B';
对应位置上两个矩阵 A' 和 B' 中的元素进行乘法运算;
对每行元素求和,得到结果矩阵 C。

数学表示如下:
如果 A 的维度为 (m, 1),B 的维度为 (1, n),则结果矩阵 C 的维度为 (m, n)。

C(i, j) = A(i, 1) * B(1, j),其中 1 ≤ i ≤ m,1 ≤ j ≤ n。

注意,列向量乘于行向量的运算结果为一个矩阵,不再是向量。
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