矩阵和向量相乘

bigcome bigcome     2023-01-21     325

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

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    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

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  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 AB

    技术分享图片 矩阵技术分享图片 与 技术分享图片 矩阵技术分享图片 的Hadamard积记为技术分享图片 。其元素定义为两个矩阵对应元素的乘积技术分享图片 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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