Matlab 矩阵乘法以及矩阵点乘的规则区别
矩阵乘法举个例子吧
A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],B=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]。计算A×B。 展开
矩阵乘法的要求是参与相乘的左矩阵的列数必须跟右矩阵的行数相同,即A (M x N) 乘以 B (N x K) 的乘积矩阵C 为 M x K 维的。
矩阵乘法结果矩阵的每个元素都是向量的内积,cij = ,即A的第i行向量和B的第j列向量的内积。
矩阵点乘则要求参与运算的矩阵必须是相同维数的,是每个对应元素的逐个相乘。
例子如下:
A = [1 3;2 4]
A =
1 3
2 4
B = [3 0;1 5]
B =
3 0
1 5
A*B
ans =
6 15
10 20
A.*B
ans =
3 0
2 20
扩展资料
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多。
并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
优势特点
1) 高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;
2) 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;
3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;
4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。
参考资料来源:百度百科—MATLAB
A (M x N) 乘以 B (N x K) 的乘积矩阵C 为 M x K 维的。矩阵乘法结果矩阵的每个元素都是向量的内积,cij = <ai, bj>, 即A的第i行向量和B的第j列向量的内积。
矩阵点乘则要求参与运算的矩阵必须是相同维数的,是每个对应元素的逐个相乘。
前面的(1 2 3)*(123;456;789)
(123)*(123)=1*1+2*2+3*3=14
(123)*(456)=1*4+2*5+3*6=32
(123)*(789)=1*7+2*8+3*9=48
同理,一共3*3=9个数,最后把所有得数相加就是A*B的结果了