关键词:
1.常见运算
转置(transpose)
是矩阵的重要操作之一。矩阵的转置是以对角线为轴的镜像,这条从左上角到右下角的对角线被称为主对角线(main diagonal)。
我们将矩阵 A 的转置表示为 A ? ,定义如下
向量可以看作是只有一列的矩阵。对应地,向量的转置可以看作是只有一行的矩阵。
标量可以看作是只有一个元素的矩阵。因此,标量的转置等于它本身,a = a ? 。
矩阵相加
矩阵的形状一样。
两个矩阵相加是指对应位置的元素相加,比如 C = A + B,其中 C i,j = A i,j + B i,j 。
标量和矩阵相乘
需将其与矩阵的每个元素相乘
比如 D = a · B + c,其中 D i,j = a · B i,j + c
矩阵和向量相加
向量 b 和矩阵A 的每一行相加
C = A + b,其中 C i,j = A i,j + b j
这种隐式地复制向量 b 到很多位置的方式,被称为广播(broadcasting)
矩阵乘法
两个矩阵 A 和 B 的矩阵乘积(matrix product)是第三个矩阵 C。为了使乘法定义良好,矩阵 A 的列数必须和矩阵 B 的行数相等。
如果矩阵 A 的形状是 m×n,矩阵 B 的形状是 n×p,那么矩阵C 的形状是 m×p。
我们可以通过将两个或多个矩阵并列放置以书写矩阵乘法,例如
C = AB
具体地,该乘法操作定义为
元素对应乘积(element-wise product)或者Hadamard 乘积(Hadamard product)
两个矩阵中对应元素的乘积
记为 A ⊙ B
矩阵 与 矩阵 的Hadamard积记为 。其元素定义为两个矩阵对应元素的乘积 的m×n矩阵 。
两个相同维数的向量 x 和 y 的点积(dot product)可看作是矩阵乘积 x ? y
2.基本性质
分配律
A(B + C) = AB + AC
结合律
A(BC) = (AB)C
矩阵乘积并不满足交换律(AB = BA 的情况并非总是满足)
两个向量的点积(dot product)满足交换律
x ? y = y ? x
矩阵乘积的转置
(AB) ? = B ? A ?
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