矩阵乘法公式，一个数和矩阵相乘等于多少呢

3*3矩阵与3*2矩阵乘法公式： 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； 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； 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； 依次求出第二行和第三行即可。 假设3*3矩阵与3*2矩阵乘法种的项分别为：a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33 和b11 b12 b21 b22 b23, 则新的得到的矩阵：第一项为c11=a11*c11+a12*c21+a13*c31剩余项依次类推即可。

将矩阵乘以数字，并将得到的新矩阵中的每个元素乘以该数字。将行列式乘以一个数字，该数字只能是元素的行或列乘以此数字，而不是所有元素乘以此数字。

乘法结合律： (AB)C=A(BC)．

乘法左分配律：(A+B)C=AC+BC

乘法右分配律：C(A+B)=CA+CB

对数乘的结合性k(AB）=(kA)B=A(kB）．

转置 (AB)T=BTAT．矩阵乘法一般不满足交换律

扩展资料

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λ0时，λa与a同方向

当λ0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。

一个数乘一个矩阵,矩阵里面的每个数都要乘

即

kA=[ka(ij)]

矩阵的乘法运算法则有乘法结合律：(AB)C=A(BC)；乘法左分配律：(A+B)C=AC+BC；乘法右分配律：C(A+B)=CA+CB；对数乘的结合性k(AB）=(kA)B=A(kB）。矩阵相乘重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数相同时才有意义。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。



1.要计算矩阵乘法，请将第一个矩阵行元素（或数字）乘以第二个矩阵列元素，然后计算其总和。矩阵乘法的步骤很简单，需要加法和乘法，后的结果必须给出正确的提示。

2.验证矩阵是否可乘法。仅当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时，才能将两个矩阵相乘。显示的两个矩阵可以相乘。

3.这是因为第一个矩阵A包含三列，第二个矩阵B包含三行。计算两个结果矩阵的行数和行数。绘制表示矩阵乘法结果的空矩阵。矩阵A和矩阵B相乘的矩阵，行数与矩阵A相同，列数与矩阵B相同，首先可以画出白色网格来表示结果矩阵的行数和行数。

4.矩阵A有2行，结果矩阵也有2行。因为行列B有2列，所以结果行列也有2列。终结果矩阵为2行2列。计算第一个点。

5.要计算矩阵的第一个“点”，第一个点的计算方法是:将第一个矩阵的第一行的第一个数字乘以第二个矩阵的第一列的第一个数字，然后将第一行的第二个数字乘以第一列的第二个数字，再将第一行的第三个数字乘以第一列的第三个数字，后将第三个结果相加。

6.首先计算结果矩阵中第二行和第二列的数量。以下算法为6x-5=-301x0=0-2x2=-4-30+0+（-4）=-34:结果为-34，与矩阵右下角的位置相对应。在计算矩阵乘法时，必须满足结果行和列的位置。行与第一矩阵中的行相同，列与第二矩阵中的列相同。

7.例如，如果矩阵A的底行中的数字乘以矩阵B的右边列中的数字，则so-34是结果矩阵右下角的数字。计算第四个“点”。例如，要计算左下角的数值，请将第一个矩阵的下面一行中的数值乘以第二个矩阵左侧列中的数值，然后将结果相加。

第一个矩阵中第一行的各元素与第二个矩阵中第一列的各元素对应之积的和，作为乘积矩阵的第一行第一列元素，以此类推。

如果运算结果有大于1的数，则通通换为1

左乘矩阵的第1行的数0,0,1 分别乘 右乘矩阵第1列对应的 1,0,0 再加起来 就是乘积矩阵第1行第1列的数 一般情况 是 左乘矩阵的第 i 行的数 分别乘 右乘矩阵第 j 列对应的数 再加起来 就是乘积矩阵第 i 行第 j 列的数

求矩阵相乘公式：nw=G*n。在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。

实数，是有理数和无理数的总称。数学上，实数定义为与数轴上的实数，点相对应的数。实数可以直观地看作有限小数与无限小数，实数和数轴上的点一一对应。但仅仅以列举的方式不能描述实数的整体。实数和虚数共同构成复数。

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)。

扩展资料：

矩阵相乘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。

行列式的乘法公式其实是矩阵的乘法得来的，即 |A||B| = |AB|；其中 A.B 为同阶方阵，若记 A=(aij)，B=(bij)，则|A||B| = |(cij)|，cij = ai1b1j+ai2b2j+...+ainbnj。

行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。



性质

①行列式A中某行(或列)用同一数k乘,其结果等于kA。

②行列式A等于其转置行列式AT(AT的第i行为A的第i列)。

③若n阶行列式|αij|中某行(或列);行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行(或列),一个是b1,b2,…,bn；另一个是с1，с2,…,сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。

如行列式c=a*b(2乘2阶的) c11=a11*b11+a12*b21 c12=a11*b12+a12*b22 c21=a21*b11+a22*b21 c22=a21*b12+a22*b22 (若e表示所有相求和,且是n*n阶行列式) 总之cij=e(ak*bkj) (1= 而对于行列不等的行列式相乘，例如m*n 只有当m的行的元素个数等于n的列的元素的个数时方可相乘

行列式的乘法公式其实是矩阵的乘法得来的，即 |A||B| = |AB|；其中 A.B 为同阶方阵，若记 A=(aij)，B=(bij)，则|A||B| = |(cij)|，cij = ai1b1j+ai2b2j+...+ainbnj。

行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。



扩展资料：

行列式可以看作是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说，在 n 维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。

若n阶行列式|αij|中某行(或列);行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行(或列),一个是b1,b2,…,bn；另一个是с1，с2,…,сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。

矩阵相乘的行列式等于行列式相乘。阵相乘,结果是矩阵.他们的行列式相乘,结果是一个数.显然不能比较,不能说相等不相等，但是,矩阵相乘的行列式,等于矩阵行列式相乘。比如,矩阵A、B存在以下等式：|AB|=|A||B|。



矩阵相乘的行列式等于行列式相乘吗

　　当某一个矩阵行列式为零，容易知道，结论成立。当两个n阶行列式均不为零时，知道两个的秩均是n，那么经过行列间的加减(注意，不能进行倍乘)，可以得到两个n阶对角矩阵diag(a1，a2，…，an)和diag(b1，b2，…，bn)，那么两个行列式之积就是所有ai相乘再乘所有bi。

　　除了上述的矩阵乘法以外，还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上，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

矩阵是什么意思

　　在数学中，矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。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。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考《矩阵理论》。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。

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｝扩展资料线性代数中，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。

计算矩阵乘法

矩阵乘法中第一个矩阵的列要等于第二个矩阵的行

一个m∗n的的A矩阵，和一个n∗p的B矩阵相乘，将得到一个m∗p的矩阵C

矩阵乘法中方阵可以用快速幂加速递推

方阵C=An,因为矩阵满足结合律可以随意拆开乘再合并

对于矩阵的乘法运算，满足结合律的。多个矩阵的乘法运算也是一样的，从左至右和从右至左都是一样的答案。

扩展资料：

矩阵相乘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地集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型，如电力系统网络模型。