文章目录加减法满足的运算律数乘提公因子运算法则矩阵相等乘法*运算规律矩阵乘法不满足的三条规律*其他运算率与零矩阵相乘与单位阵E相乘三条运算率例题幂定义性质转置定义性质参考加减法对应元素相加（减），只有同型矩阵才能加减满足的运算律数乘用一个数乘以一个矩阵则这个数乘以这个矩阵的所有元素提公因子矩阵所有元素均有公因子，这个公因子朝外提一次。行列式则是提n次运算法则矩阵相...
你还在为
矩阵
乘法，
矩阵
求逆及特征值发愁吗？本版本的
矩阵
运算
可以得到解析解，而不是简单的一大串小数，而且输入格式与matlab风格相近，这是辅助线性代数课程的绝佳选择！！！！
支持android2.2及以上，如有需求可以将版本降低。
希望大家使用过程中积极提意见呀！联系方式见软件。未经本人许可禁止转载。
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矩阵
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矩阵
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矩阵
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未经本人许可禁止转载。
矩阵
和
矩阵
相乘的
运算
的定义：
设A是一个m×nm\times nm×n
矩阵
，B是一个n×sn \times sn×s
矩阵
，规定
矩阵
A和
矩阵
B的乘积是一个m×sm\times sm×s
矩阵
C
问题描述：
给定n个
矩阵
{A1，A2，... ，An}，其中相邻的两个
矩阵
（Ai与Ai+1）是可乘的（i=1，2，... ，n-1）。考察这n个
矩阵
的连乘积（A1A2...An)。
由于
矩阵
乘法满足结合律，因此计算
矩阵
的连乘积可以有不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。
例如：
矩阵
连乘积 A1.
学习记录主讲
矩阵
乘法（原理、计算、功能、应用）
模板为
矩阵
乘法和
矩阵
快速幂的C++代码实现
例题为
矩阵
快速幂求斐波那契数和一个ACM的具体题目（用
矩阵
快速幂优化概率DP）
学习记录：
（from ：http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/09/matrix-multiplication.html）
大多数人在高中，或者大学低年级，都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教
矩阵
。
刚学的时候，还蛮简单的，
矩阵
加法就是相同位置的数字加一下。
交叉位置的那个值
如示例中我们要求
矩阵
1行1列位置上的积，则取第一个
矩阵
第一行(2,1)和第二个
矩阵
第一列(1,1)对应相乘，得2*1+1*1=3
等于第一个
矩阵
第m行与第二个
矩阵
第n列，对应位置的每个值的乘积之和
3 = 2 * 1 + 1 * 1
4 = 2 * 2 + 1 * 0
7 = 4 * 1 + 3 * 1
8 = 4 * 2 + 2 * 0
#include<bits/stdc++.h>
#define REP(i, a, b) for(register int i = (a); i < (b); i++)
#define _for(i, a, b) for(register int i = (a); i <= (b); i++)
using ...
Matlab 是一种用于科学计算、数据分析和可视化的强大软件工具。在 Matlab 中，
矩阵
运算
是非常常见的操作。下面将介绍 Matlab
矩阵
运算
的实验原理、方法和机器实现。
1. 实验原理
矩阵
是一种常用的数学工具，它可以用于表示一组数值数据。在 Matlab 中，
矩阵
运算
是基于线性代数的
运算
。主要包括
矩阵
的加减乘除、转置、逆
矩阵
、行列式等操作。这些操作在 Matlab 中都有对应的函数实现。
2. 实验方法
2.1
矩阵
的定义
在 Matlab 中，可以使用以下命令定义一个
矩阵
：
```matlab
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
这个命令将定义一个 3 行 3 列的
矩阵
A，每个元素的值分别为 1、2、3、4、5、6、7、8 和 9。另外，还可以使用以下命令定义一个全零
矩阵
：
```matlab
B = zeros(3, 3);
这个命令将定义一个 3 行 3 列的全零
矩阵
B。
2.2
矩阵
的加减乘除
在 Matlab 中，可以使用以下命令对两个
矩阵
进行加减乘除操作：
```matlab
C = A + B;
D = A - B;
E = A * B;
F = A / B;
这些命令将分别定义新的
矩阵
C、D、E 和 F，它们分别为
矩阵
A 和
矩阵
B 相加、相减、相乘、相除的结果。
2.3
矩阵
的转置和逆
矩阵
在 Matlab 中，可以使用以下命令对
矩阵
进行转置和求逆
矩阵
操作：
```matlab
G = A';
H = inv(A);
这些命令将分别定义新的
矩阵
G 和 H，它们分别为
矩阵
A 的转置和逆
矩阵
。
2.4 线性方程组的求解
在 Matlab 中，可以使用以下命令求解线性方程组：
```matlab
syms x y z;
eqn1 = 2*x + 3*y + z == 1;
eqn2 = x - y + 2*z == 2;
eqn3 = 3*x + 4*y - z == 3;
[A,B] = equationsToMatrix([eqn1, eqn2, eqn3], [x, y, z]);
X = linsolve(A,B);
这个命令将求解以下线性方程组：
2x + 3y + z = 1
x - y + 2z = 2
3x + 4y - z = 3
其中，X 为方程组的解。
3. 机器实现
在 Matlab 中，
矩阵
运算
是通过计算机实现的。计算机可以将
矩阵
转换为一个二维数组，并对其进行
运算
。在 Matlab 中，
矩阵
的
运算
速度非常快，可以处理大规模的数据。
4. 实验总结
本次实验介绍了 Matlab
矩阵
运算
的实验原理、方法和机器实现。
矩阵
运算
在 Matlab 中非常重要，在实际工作和研究中也会经常使用到。掌握了这些基本操作，可以更好地使用 Matlab 进行科学计算和数据分析。
