Операции с Матрицами: различия между версиями
Материал из Algocode wiki
Глеб (обсуждение | вклад) |
Глеб (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 11: | Строка 11: | ||
Условие | Условие | ||
| − | $A \in | + | $A \in Mat_{n \times m}, B \in Mat_{m \times k}$ |
$(A \cdot B)_{i j} = A_{(i)} \cdot B^{(j)} = \sum \limits_{k = 1}^n (a_{i k} + b_{k j})$, то есть говоря простым языком $(A \cdot B)_{i j} = $ сумме произвдения $A_{i}$ и $B^{j}$ | $(A \cdot B)_{i j} = A_{(i)} \cdot B^{(j)} = \sum \limits_{k = 1}^n (a_{i k} + b_{k j})$, то есть говоря простым языком $(A \cdot B)_{i j} = $ сумме произвдения $A_{i}$ и $B^{j}$ | ||
Версия 11:06, 30 октября 2019
$A_{i}$ - $i$-я строчка матрицы, $A^{i}$ - $i$-й столбец матрицы
Сложение
Умножение на число
Транспонирование
Умножение матриц
Условие
$A \in Mat_{n \times m}, B \in Mat_{m \times k}$
$(A \cdot B)_{i j} = A_{(i)} \cdot B^{(j)} = \sum \limits_{k = 1}^n (a_{i k} + b_{k j})$, то есть говоря простым языком $(A \cdot B)_{i j} = $ сумме произвдения $A_{i}$ и $B^{j}$