simulink 向量和矩阵相乘

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/27 20:46:45
如果一个矩阵和它的转置相乘为单位矩阵,这个矩阵是什么矩阵?

正交矩阵.当然,仅仅是指方阵而言.正交矩阵的特点:行列式的绝对值是1,行和列都是与矩阵阶数相同维数的向量空间的标准正交基,作为线性变换不改变长度和内积,等等.

三行三列矩阵能和两行三列矩阵相乘吗?

两个矩阵能不能相乘,比A×B就要看A的列数是不是等于B的行数,只要是相等的,那A就可以和B相乘在这里三行三列矩阵的列数是3,两行三列矩阵的行数是2,所以不能相乘而如果是用两行三列矩阵来乘三行三列矩阵,

用matlab语言怎么将一个秩为1的矩阵分解成列向量和行向量相乘形式

楼上的方法是有明显缺陷的,比如对于A=[00;01]就完全失效.可以用SVD来做,[u,s,v]=svds(A,1),那么A=u*s*v'

求二阶矩阵相乘公式和二阶矩阵的逆矩阵公式

A=abcd若ad-bc≠0,则A可逆,且A^-1=[1/(ad-bc)]*d-b-ca

我用matlab进行矩阵向量相乘为什么会出错啊?

A=[02/106/102/100;2/107/101/1000;1/108/101/1000;1/102/107/1000;2/105/102/101/100;1/104/103/102/100;2

simulink中两个矩阵相乘是哪个符号

simulink-mathoperations,你把Product乘的那个模块里的选项中,把.*换为Matrix即可

matlab 行向量相乘 生成 矩阵

a=[11111;22222;33333;44444]a=11111222223333344444>>b=[01234;01234;01234;01234]b=01234012340123401234

matlab里2×2的矩阵与二维向量相乘后赋值给一个向量怎么表示?

a=rand(2)%二为随机向量b=rand(2,2)%二阶随机矩阵c=a*b这样就行了.

矩阵相乘结果是矩阵吗

呃,是矩阵.就算相乘之后行列都是1,那也是1阶矩阵,1阶矩阵也是矩阵,也可以看成是数

向量和矩阵是什么关系?

矩阵的行或列可看成向量,向量可看作是1*n或n*1维矩阵.

线性代数矩阵的问题,我就是不明白这个系数矩阵和这个N维未知向量相乘答案怎会是画波浪线的那个,跪求前辈指点迷津。

肯定不是划波浪线的那个矩阵啊,估计是中间少写了加号。正常来讲,N*N矩阵与N*1矩阵相乘,得到是N*1矩阵。对于这道题,应该是波浪线矩阵行元素之间有加号才成立再问:对,我觉得也是。。。可能上课离屏幕太

向量和矩阵是什么关系啊

很简单:在线性代数中所说的向量已经完全抽象化了.翻开你的线性代数书,找到线性空间(又叫向量空间)的定义,看看全体实数矩阵的集合在加法和标量乘法下是否就是线性空间.答案是肯定的.因而其元素,在这里是矩阵

一个矩阵和它的转置相乘是0,则矩阵是0矩阵.为什么?

前提是实矩阵证明很容易,看看AA^T的对角元是什么

向量和向量相乘之后是什么

直接相乘应该是矩阵的乘法要求行向量乘以列向量,得到的应当是内积是一个实数,列向量乘以行向量为方阵,元素就是原来向量的元素铺开若是点乘,得到的是内积是实数若是差乘,得到的是外积是向量,垂直于原向量的平面

“向量的积”为啥是两向量的模相乘再和cos相乘?

这个问题是从力和功的方面引进的.功=力*力方向上的距离.问题是:力和方向都是向量,如果力和距离有夹角,那么乘积便不是功了.所以要先把力在距离方向上投影,方法便是乘夹角的余弦值,这样就把力在距离上的大小

矩阵与向量是怎么相乘的?

把向量当成一维的矩阵乘,但是要注意矩阵乘法的规则.要是矩阵点乘的话就是对应元素相乘就好了.

向量转置问题单位列向量(a1 a2 a3)和它的转置相乘,所得矩阵秩为1,怎么证明啊?只对单位向量适合吗?

所得矩阵为一元矩阵a1²+a2²+a3²即1不为0秩为1再问:所得的矩阵应该为三阶矩阵吧?再答:不好意思没看清单位“列”向量a1(a1a2a3)a2(a1a2a3)a3(

向量和矩阵的乘法怎么算?

用向量的各个数分别乘矩阵第1列的各个数之和得新向量的第1列的数同理得其余数结果是:0.03000.05500.08500.13000.1500

三行三列矩阵和三行一列矩阵怎么相乘

三行三列的在前,三行一列的在后,相乘所得是一个三行一列的矩阵再问:�����再问:A1B1C1A2B2C2A3B3C3��abc再问:�ô���ʽ��ʾһ��ÿ��������ʲô再答:��һ�е�Ԫ

有两个矩阵先后乘以了向量,是否等于两个矩阵相乘,然后在乘以向量?

如果你想表达的是A(Bx)=(AB)x,那么以后注意练习表达能力,并且去把矩阵乘法的结合律回炉重学一遍