矩陣與向量乘積的兩種理解
1.給定乙個線性方程組，等價於它的常數向量表示成各未知量與其係數向量的線性組合形式：
若把三個係數向量表示成乙個矩陣，三個未知量用乙個向量表示（可是為什麼要這麼表示？），如下所示：
並且用a表示上面的矩陣，x表示上面的向量，如上圖所示。
將矩陣a的元素用三個列向量表示，則矩陣a可以表示為行向量的形式：b= （u, v, w）
矩陣a與向量x的乘積可以表示為向量x的轉置（向量x可以看做三行一列的矩陣）與行向量b的點乘：
2.上述方程組也可以表示為如下點乘形式：
這就誘導了矩陣乘以向量的另一種定義，矩陣與向量的乘積可以表示為未知量行向量分別於係數行向量向量組成的矩陣a的點乘形式：
矩陣與向量的乘積，以及後面矩陣與矩陣的乘積的核心都是向量的點乘。
線性代數1 向量與矩陣
線性代數是數學的乙個分支，被廣泛應用於科學與工程中。實際上，線性代數不僅是人工智慧的基礎，更是現代數學和以現代數學為主要分析方法的眾多學科的基礎。線性代數最重要的兩個概念是向量和矩陣，線性代數的核心意義在於提供了一種看待世界的抽象視角 所有的事物都可以被抽象成一些特徵的組合，並在由預置規則定義的框架...
R 向量和矩陣的線性代數運算
向量乘以標量可以直接運算，如下所示 y c 1,3,6,10 2 y 1 2 6 12 20 如果想計算兩個向量的內積 也就是點積 可以使用crossprod 命令。crossprod 1 3,c 5,12,13 1 1,68 數學意義上的矩陣乘法，要使用運算子 a matrix c 1,3,2,4...
矩陣與線性代數（二）
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