两个矩阵的乘法算法公式

㈠ 矩阵乘法公式

矩阵乘法公式：AB=aA+bB+cC。矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。
矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。

㈡ 两个矩阵相乘怎么算

㈢ 矩阵乘法公式是什么

矩阵与数的乘法分配律公式为λ（A+B）=λA+λB。

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积，它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义，一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。

用途：

矩阵的一个重要用途是解线性方程组。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵，加上常数项，则称为增广矩阵，另一个重要用途是表示线性变换，即是诸如f(x) 4x之类的线性函数的推广。

设定基底后，某个向量v可以表示为m×1的矩阵，而线性变换f可以表示为行数为m的矩阵A，使得经过变换后得到的向量f(v)可以表示成Av的形式，矩阵的特征值和特征向量可以揭示线性变换的深层特性。

㈣ 两个矩阵相乘的方法有哪些

方法：左边矩阵第一行的元素分别与右边矩阵第一列的元素相乘，求和得到相乘矩阵的第一行的第一个元素。左边矩阵第一行的元素分别与右边矩阵第二列的元素相乘，求和得到相乘矩阵的第一行的第二个元素，以此类推。

值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。

矩阵乘法注意事项

1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。

2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

㈤ 两个矩阵相乘怎么算 矩阵相乘简单介绍

1、矩阵相乘需要前面矩阵的行数与后面矩阵的列数相同方可相乘。第一步先将前面矩阵的每一行分别与后面矩阵的列相乘作为结果矩阵的行列。第二步算出结果即可。

2、矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义 。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。

㈥ 两个矩阵相乘怎么计算

矩阵相乘需要前面矩阵的行数与后面矩阵的列数相同方可相乘。

第一步先将前面矩阵的每一行分别与后面矩阵的列相乘作为结果矩阵的行列。

第二步算出结果即可。

第一个的列数等于第二个的行数，A(3,4) 。B(4,2) 。C=AB，C(3,2)。

(6)两个矩阵的乘法算法公式扩展阅读：

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义 。

一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。

㈦ 矩阵乘法怎么算

比如乘法AB

一、

1、用A的第1行各个数与B的第1列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第1列的数；

2、用A的第1行各个数与B的第2列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第2列的数；

3、用A的第1行各个数与B的第3列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第3列的数；

依次进行，（直到）用A的第1行各个数与B的第末列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第1行第末列的的数。

二、

1、用A的第2行各个数与B的第1列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第1列的数；

2、用A的第2行各个数与B的第2列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第2列的数；

3、用A的第2行各个数与B的第3列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第3列的数；

依次进行，（直到）用A的第2行各个数与B的第末列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第2行第末列的的数。

依次进行，

（直到）用A的第末行各个数与B的第1列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第1列的数；

用A的第末行各个数与B的第2列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第2列的数；

用A的第末行各个数与B的第3列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第3列的数；

依次进行，

（直到）用A的第末行各个数与B的第末列各个数对应相乘后加起来,就是乘法结果中第末行第末列的的数。

(7)两个矩阵的乘法算法公式扩展阅读：

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义[1]。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。

参考资料：矩阵乘法_网络

㈧ 线性代数中，两个矩阵相乘应该怎样计算

矩阵乘法是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，

设A是n×m的矩阵，B是m×p的矩阵，则它们的矩阵积AB是n×p的矩阵。A中每一行的m个元素都与B中对应列的m个元素对应相乘，这些乘积的和就是AB中的一个元素。

左边矩阵的行的每一个元素与右边矩阵的列的对应的元素一一相乘然后加到一起形成新矩阵中的aij

元素i是左边矩阵的第i行j是右边矩阵的第j列例如左边矩阵：234145右边矩阵122313相乘得到：2×1＋3×2＋4×12．．．

第一个矩阵的第一行和第二个矩阵的第一列相乘的和。得到新矩阵的第一个元素。依次类推。｛3＊3＋（－2）＊23＊4＋（－2）＊9｝

｛5＊3＋（－4）＊25＊4＋（－4）＊9｝

(8)两个矩阵的乘法算法公式扩展阅读

线性代数中，两个矩阵相乘计算方法：

相乘的形式设为A＊B：

1、A的行对应B的列，对应元素分别相乘。

2、相乘的结果行还是A的行、列还是B的列。

3、A的列数必须等于B的行数。

㈨ 两个矩阵相乘算法

矩阵相乘需要前面矩阵的行数与后面矩阵的列数相同方可相乘。

第一步先将前面矩阵的每一行分别与后面矩阵的列相乘作为结果矩阵的行列。

(9)两个矩阵的乘法算法公式扩展阅读：

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义 。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。

1、当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时，A与B可以相乘。

2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

㈩ 两个矩阵相乘怎么做啊

应该是你要的吧。
计算两个矩阵乘积。(附本题原题)
/**计算两个矩阵的乘积
hold
by
cljnnn-hit
date
2006-12-2
13*/
#include
<stdio.h>
#include
<stdlib.h>
void
calculate
(int
line_1,
int
column_line,
int
columns_2,
int
*ptr_memory);/*计算并输出结果*/
int
main()
{
int
*ptr_memory;
/*申请内存用，存储此内存的首地址*/
int
times,
line_1,
column_line,
columns_2;/*分别存储计算次数，第一个矩阵的行数，列数(第二个矩阵的行数)，第二个矩阵的列数*/
int
i,
j;
scanf("%d",&
times);/*输入计算次数*/
for
(i
=
1;
i
<=
times;
i++)/*计算times次*/
{
scanf("%d%d%d",
&line_1,
&column_line,
&columns_2);/*输入要计算的两个矩阵的规格*/
ptr_memory
=
(int
*)
malloc((line_1
*
column_line
+
column_line
*
columns_2)
*
sizeof(int));/*申请适当的内存*/
if
(ptr_memory)
/*申请到就进行计算*/
{
for
(j
=
0;
j
<
line_1
*
column_line
+
column_line
*
columns_2;
j++)
scanf("%d",
ptr_memory
+
j);
/*输入这两个矩阵*/
calculate
(line_1,
column_line,
columns_2,
ptr_memory);/*计算并输出结果*/
}
else/*未申请到打印*/
printf("Not
Enough
Memory!\n");
free(ptr_memory);/*释放申请的内存*/
}
return
0;
}
/**功能:计算并输出结果
参数:第一个矩阵的行数，列数(第二个矩阵的行数)，第二个矩阵的列数，申请的内存的首地址
返回:无*/
void
calculate
(int
line_1,
int
column_line,
int
columns_2,
int
*ptr_memory)
{
int
i,
j,
k;
int
mid_result1,
mid_result2,
result;/*分别存储中间计算数据1，2，计算结果*/
for
(
i
=
0;
i
<
line_1;
i++)
{
for
(j
=
0;
j
<
line_1;
j++)
{
result
=
0;/*将结果初始化*/
for
(k
=
0;
k
<
column_line;
k++)
{
mid_result1
=
column_line
*
i
+
k;/*第一个乘数相对位置*/
mid_result2
=
line_1
*
column_line
+
columns_2
*
k
+
j;/*第二个乘数相对位置*/
result
+=
*(ptr_memory
+
mid_result1)
*
*(ptr_memory
+
mid_result2);
/**累计计算公式*/
}
if
(j
==
columns_2
-
1)/*如果到了换行的时候换行*/
printf("%d\n",result);
else
printf("%d
",result);/*其他情况不换行*/
}
}
}
本题原题:
Input
The
first
line
of
input
is
the
number
of
all
the
test
cases
that
follow.
For
each
test
case,
there
are
three
positive
integer
m,
n,
p
(m,
n,
p
<=
100)
on
the
first
line,
meaning
that
A's
dimension
is
m
rows
by
n
columns
while
B's
is
n
rows
by
p
columns.
Then
comes
the
data
of
matrices
A
and
B.
Matrix
A
is
represented
by
m
lines
of
integers
ranging
in
[-1000,
1000],
with
each
line
containing
n
integers
separated
by
a
space.
A
line
is
corresponding
to
a
row
of
a
matrix.
The
data
format
for
matrix
B
is
much
the
same
except
for
its
potentially
different
dimensions.
Please
refer
to
the
section
Sample
Input.
Output
For
each
test
case,
print
the
proct
of
A
multiplied
by
B
in
the
form
described
in
the
section
Input,
but
do
not
include
any
dimension
description.
Sample
Input
2
2
2
2
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
1
1
0
0
1
Sample
Output
7
10
15
22
0