摘要：如何度过周末呢？ 可以用右边的支付矩阵“性别战A”来描述一种可能的结果。如果考虑到两个人分开而且都去了错误的地方的情况——丈夫去逛街而妻子去看球赛，这比只是分开但都去了自己最想去的地方要糟糕，所以实际的情况可能用修正过的支付矩阵“性别战B”来表示更恰当。。...如何度过周末呢？ 可以用右边的支付矩阵“性别战A”来描述一种可能的结果。如果考虑到两个人分开而且都去了错误的地方的情况——丈夫去逛街而妻子去看球赛，这比只是分开但都去了自己最想去的地方要糟糕，所以实际的情况可能用修正过的支付矩阵“性别战B”来表示更恰当。。
数学中，矩阵乘法（英语：matrix multiplication）是一种根据两个矩阵得到第三个矩阵的二元运算，第三个矩阵即前两者的乘积，称为矩阵积（英语：matrix product）。设 A {\displaystyle A} 是 n × m {\displaystyle n\times m} 的矩阵，。
╯＾╰〉
shu xue zhong ， ju zhen cheng fa （ ying yu ： m a t r i x m u l t i p l i c a t i o n ） shi yi zhong gen ju liang ge ju zhen de dao di san ge ju zhen de er yuan yun suan ， di san ge ju zhen ji qian liang zhe de cheng ji ， cheng wei ju zhen ji （ ying yu ： m a t r i x p r o d u c t ） 。 she A { \ d i s p l a y s t y l e A } shi n × m { \ d i s p l a y s t y l e n \ t i m e s m } de ju zhen ， 。
{\displaystyle K} 上，则从 V {\displaystyle V} 到 W {\displaystyle W} 的所有线性映射可以用矩阵表示。反之亦然，下面將详述如何表示。 假设 T : V → W {\displaystyle T:V\to W} 是个线性映射，且 B V = { α 1 , α。
稀疏矩阵（英语：sparse matrix），在数值分析中，是其元素大部分为零的矩阵。反之，如果大部分元素都非零，则这个矩阵是稠密(dense)的。在科学与工程领域中求解线性模型时经常出现大型的稀疏矩阵。 在使用计算机存储和操作稀疏矩阵时，经常需要修改标准算法以利用矩阵。
在实数域上的内积（点积）是两个变量的对称双线性函数， 矩阵的行列式是方矩阵的列（或行）的斜对称多重线性函数。 矩阵的迹数是方矩阵的列（或行）的多重线性函数。 双线性映射是多重线性映射。 可以考虑在有单位元的交换环K上的n×n矩阵上的多重线性函数为矩阵的行（或等价说列）上的函数。设A是这样的矩阵而 a i {\displaystyle。
(描述平移)和正交 2×2矩阵的群O(2)(描述转动和反射)的半直积。每个正交矩阵通过矩阵乘法作用在R2上，并且是一个自同构。 所有正交n×n矩阵的群O(n)(直观的讲，所有n维空间的所有转动和反射的集合)同构于群SO(n) (所有行列式值为1的正交矩阵。
(-__-)b
这制作出了大小依赖类型，即这个函数只能以相同大小的两个数组来调用，类型检查器会拒绝不能静态的确定符合这个要求的任何程序。 下列程序使用上述点积定义进行矩阵乘法： def matmul [n][m][p] (A: [n][m]f64) (B: [m][p]f64) : [n][p]f64 = map (\A_row。
ˋ０ˊ
。代数图论的这一领域的许多工作都是为了证明四色定理而启发。可是仍然有许多未解决的问题，例如如何判定两个图的色多项式相同，以及如何判定一个多项式是不是某个图的色多项式。 谱图理论 代数组合学 代数连通度 邻接矩阵 Biggs, Norman (1993), Algebraic Graph Theory。
矩阵是实对称矩阵，从而可正交对角化（英语：Orthogonal diagonalization），其特征值皆是实代数整数。 虽然邻接矩阵取决於如何標记顶点以作排序，但是矩阵的谱是图不变量，不取决於標记方式。（不过也不是完备不变量，不足以完全刻画图的全部性质。） 谱图论亦关注藉图的矩阵。
业用於分析和规划增长策略的工具，並在1965年经典著作《企业策略》一书中將这概念描述为「2+2=5」因子。在安索夫矩阵的2×2构面中： 现有产品和现有市场：市场渗透策略，思考既有产品如何提升在既有市场的市佔率。 现有产品和新市场：（新）市场开发策略，贩售给不同区域或顾客的市场。。
下表是每一步计算的示例。为清楚起见，表中使用了具体的数值或图形而非字母表示向量与矩阵。嵌套的图形代表了每个h都包含之前所有单词的历史记录。在这里，我们引入注意力分数以得到所需的注意力权重。 以矩阵展示的注意力权重表现了网络如何根据上下文调整其关注点。 对注意力权重的这种展现方式回应了人们经常用来批评神。
= 0（一些作者会写成其等价形式cH⊤ = 0）时，码字 c 才会在 C 中。 奇偶检验矩阵的行是奇偶检验方程的系数。 也就是说，它们表示每个码字中的某些数字（成分）如何线性组合可以等於零。例如，奇偶检验矩阵 H = [ 0 0 1 1 1 1 0 0 ] {\displaystyle。
行列式是所有特征值（按代数重数计）的乘积。这可由矩阵必和其若尔当标准型相似推导出。特殊地，三角矩阵的行列式等于其对角线上所有元素的乘积。 由于三角矩阵的行列式计算简便，当矩阵的系数为域时，可以通过高斯消去法将矩阵变换成三角矩阵，或者将矩阵分解成三角矩阵的乘积之后再利用行列式的乘法定理进行计算。可以证明，所有的矩阵 A {\displaystyle。
高斯消去法（英语：Gaussian Elimination）是线性代数中的一个算法，可以把矩阵转化为行阶梯形矩阵。高斯消去法可用来为线性方程组求解，求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。 该方法以数学家卡尔·高斯命名，但最早出现于中国古籍《九章算术》，成书于约公元前150年。 高斯消去法可用来找出下列方程组的解或其解的限制：。
这就是散射矩阵的定义。 散射矩阵直接与可观测的物理量相联系，但是我们在量子场论中处理的是场，两者如何联系？或者说如何从量子场论计算散射矩阵？我们还要利用一个LSZ约化规则（英语：LSZ reduction formula），它联系了量子场论中的格林函数和可观测的散射矩阵。这使得理论能够预言实验。。
≥▂≤
的旋转。它与常用的另外两种表示方式（三维正交矩阵和欧拉角）是等价的，但是避免了欧拉角表示法中的万向锁问题。比起三维正交矩阵表示，四元数表示能够更方便地给出旋转的转轴与旋转角。 用四元数来表示旋转要解决两个问题，一是如何用四元数表示三维空间里的点，二是如何用四元数表示三维空间的旋转。 若三维空间里的一个点的笛卡尔坐标为。
得分矩阵的作用是对两序列中两两位置进行打分以逐步记录最优比对。动态编程的思想体现于此。最终的最优局部比对结果是由逐步扩展当前位置最优比对结果来实现的（即通过作出一系列的对如何比对当前位置可以得到更高分数的决定来得到最终结果）。矩阵。
?▂?
一般来说，基於薛丁格方程的线性代数形式，矩阵力学会將哈密顿量表述为矩阵，能量则为特征值。物理学家也可以从分析哈密顿矩阵而提取有关能阶、量子数等资讯，为原子物理等特定领域提供了一种研究途径。 凡是矩阵力学，皆可建於以下的假定： 所有的物理量，均以厄米矩阵表之。一个物理系统的哈密顿函数 H {\displaystyle。
在线性代数里，正定矩阵（英语：positive-definite matrix）是埃尔米特矩阵的一种，有时会简称为正定阵。在线性代数中，正定矩阵的性质类似复数中的正实数。与正定矩阵相对应的线性算子是对称正定双线性形式（复域中则对应埃尔米特正定双线性形式）。 一个 n × n {\displaystyle。
並不是真的去执行其乘法，而只是决定执行乘法的顺序而已。 因为矩阵乘法具有结合律，所有其运算顺序有很多种选择。换句话说，不论如何括号其乘积，最后结果都会是一样的。例如，若有四个矩阵 A {\displaystyle A} 、 B {\displaystyle B} 、 C {\displaystyle。
发表评论