克罗内克积【kronecker product】

克罗内克积是线性代数中的一种矩阵运算,将两个矩阵组合成一个大矩阵。本文介绍了如何计算两个矩阵的克罗内克积,并列举了其重要的性质,如分配律和结合律等。克罗内克积在数学和工程领域中有广泛应用。

克罗内克积[Kronecker product]

已知矩阵A和矩阵B。
A m n = [ a 11 a 12 . . . a 1 n a 21 a 22 . . . a 2 n . . . . . . . . . . . . a m 1 a m 2 . . . a m n ] , B p q = [ b 11 b 12 . . . b 1 q b 21 b 22 . . . b 2 q . . . . . . . . . . . . b p 1 b p 2 . . . b p q ] \textbf{A}_{mn}=\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2n} \\ ... & ... & ... & ... \\ a_{m1} & a_{m2} & ... & a_{mn} \\ \end{bmatrix},\textbf{B}_{pq}=\begin{bmatrix} b_{11} & b_{12} & ... & b_{1q} \\ b_{21} & b_{22} & ... & b_{2q} \\ ... & ... & ... & ... \\ b_{p1} & b_{p2} & ... & b_{pq} \\ \end{bmatrix} Amn= a11a21...am1a12a22...am2............a1na2n...amn ,Bpq= b11b21...bp1b12b22...bp2............b1qb2q...bpq
进行克罗内克积运算
A ⊗ B = [ a 11 B a 12 B . . . a 1 n B a 21 B a 22 B . . . a 2 n B . . . . . . . . . . . . a m 1 B a m 2 B . . . a m n B ] = [ a 11 b 11 . . . a 11 b 1 q a 12 b 11 . . . a 12 b 1 q . . . a 1 n b 11 . . . a 1 n b 1 q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 11 b p 1 . . . a 11 b p q a 12 b p 1 . . . a 12 b p q . . . a 1 n b p 1 . . . a 1 n b p q a 21 b 11 . . . a 21 b 1 q a 22 b 11 . . . a 22 b 1 q . . . a 2 n b 11 . . . a 2 n b 1 q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 21 b p 1 . . . a 21 b p q a 22 b p 1 . . . a 22 b p q . . . a 2 n b p 1 . . . a 2 n b p q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a m 1 b 11 . . . a m 1 b 1 q a m 2 b 11 . . . a m 2 b 1 q . . . a m n b 11 . . . a m n b 1 q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a m 1 b p 1 . . . a m 1 b p q a m 2 b p 1 . . . a m 2 b p q . . . a m n b p 1 . . . a m n b p q ] \textbf{A}\otimes \textbf{B}=\begin{bmatrix} a_{11}\textbf{B} & a_{12}\textbf{B} & ... & a_{1n}\textbf{B} \\ a_{21}\textbf{B} & a_{22}\textbf{B} & ... & a_{2n}\textbf{B} \\ ... & ... & ... & ... & \\ a_{m1}\textbf{B} & a_{m2}\textbf{B} & ... & a_{mn}\textbf{B} \\ \end{bmatrix}=\\ \begin{bmatrix} a_{11}b_{11} & ... & a_{11}b_{1q} & a_{12}b_{11} & ... & a_{12}b_{1q} & ... & a_{1n}b_{11} & ... & a_{1n}b_{1q} \\ ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... \\ a_{11}b_{p1} & ... & a_{11}b_{pq} & a_{12}b_{p1} & ... & a_{12}b_{pq} & ... & a_{1n}b_{p1} & ... & a_{1n}b_{pq} \\ a_{21}b_{11} & ... & a_{21}b_{1q} & a_{22}b_{11} & ... & a_{22}b_{1q} & ... & a_{2n}b_{11} & ... & a_{2n}b_{1q} \\ ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... \\ a_{21}b_{p1} & ... & a_{21}b_{pq} & a_{22}b_{p1} & ... & a_{22}b_{pq} & ... & a_{2n}b_{p1} & ... & a_{2n}b_{pq} \\ ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... \\ a_{m1}b_{11} & ... & a_{m1}b_{1q} & a_{m2}b_{11} & ... & a_{m2}b_{1q} & ... & a_{mn}b_{11} & ... & a_{mn}b_{1q} \\ ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... & ... \\ a_{m1}b_{p1} & ... & a_{m1}b_{pq} & a_{m2}b_{p1} & ... & a_{m2}b_{pq} & ... & a_{mn}b_{p1} & ... & a_{mn}b_{pq} \\ \end{bmatrix} AB= a11Ba21B...am1Ba12Ba22B...am2B............a1nBa2nB...amnB = a11b11...a11bp1a21b11...a21bp1...am1b11...am1bp1..............................a11b1q...a11bpqa21b1q...a21bpq...am1b1q...am1bpqa12b11...a12bp1a22b11...a22bp1...am2b11...am2bp1..............................a12b1q...a12bpqa22b1q...a22bpq...am2b1q...am2bpq..............................a1nb11...a1nbp1a2nb11...a2nbp1...amnb11...amnbp1..............................a1nb1q...a1nbpqa2nb1q...a2nbpq...amnb1q...amnbpq

性质[properties]

Kronecker product张量积 [tensor product] 的一种特殊形式,具有如下性质:
A ⊗ ( B + C ) = A ⊗ B + A ⊗ C , ( B + C ) ⊗ A = B ⊗ A + C ⊗ A , ( k A ) ⊗ B = k A ⊗ B , ( A ⊗ B ) ⊗ C = A ⊗ ( B ⊗ C ) \textbf{A}\otimes (\textbf{B}+\textbf{C})=\textbf{A}\otimes \textbf{B}+\textbf{A}\otimes \textbf{C},\\ (\textbf{B}+\textbf{C})\otimes \textbf{A}=\textbf{B}\otimes \textbf{A}+\textbf{C}\otimes \textbf{A},\\ (k\textbf{A})\otimes\textbf{B}=k\textbf{A}\otimes \textbf{B},\\ (\textbf{A}\otimes\textbf{B})\otimes\textbf{C}=\textbf{A}\otimes(\textbf{B}\otimes\textbf{C}) A(B+C)=AB+AC,(B+C)A=BA+CA,(kA)B=kAB,(AB)C=A(BC)
【注:还有其他性质,可参考Wikipedia中的详述,如果后续应用过程中遇到相关性质再进行补充】

参考资料

Kronecker product in Wikipedia

### 实现矩阵乘法与克罗内克积的编程方法 在数值计算中,矩阵乘法和克罗内克积是常见的操作。以下是使用Python语言结合NumPy库实现这两种运算的方法。 #### 矩阵乘法 矩阵乘法是指两个矩阵按照线性代数规则进行相乘的操作。假设矩阵 \( A \) 的大小为 \( m \times n \),矩阵 \( B \) 的大小为 \( n \times p \),则它们的乘积 \( C = AB \) 的大小为 \( m \times p \)。每个元素 \( c_{ij} \) 是通过 \( A \) 的第 \( i \) 行与 \( B \) 的第 \( j \) 列的点积计算得到的。 以下是矩阵乘法的实现代码: ```python import numpy as np # 定义矩阵A和B A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot或@运算符进行矩阵乘法 C = np.dot(A, B) # 或者使用 @ 运算符 C = A @ B print("矩阵乘法结果:") print(C) ``` #### 克罗内克积 克罗内克积Kronecker Product)是一种特殊的张量积,它将两个矩阵 \( A \) 和 \( B \) 组合成一个新的矩阵。假设 \( A \) 的大小为 \( m \times n \),\( B \) 的大小为 \( p \times q \),则克罗内克积的结果是一个大小为 \( mp \times nq \) 的矩阵。克罗内克积的定义如下: \[ A \otimes B = \begin{bmatrix} a_{11}B & a_{12}B & \cdots & a_{1n}B \\ a_{21}B & a_{22}B & \cdots & a_{2n}B \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1}B & a_{m2}B & \cdots & a_{mn}B \end{bmatrix} \] 以下是克罗内克积的实现代码: ```python import numpy as np # 定义矩阵A和B A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.kron函数计算克罗内克积 D = np.kron(A, B) print("克罗内克积结果:") print(D) ``` 上述代码分别展示了如何使用NumPy库中的 `np.dot` 函数和 `np.kron` 函数来实现矩阵乘法和克罗内克积[^2]。 ### 注意事项 - 矩阵乘法要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。 - 克罗内克积适用于任意形状的矩阵,且不需要满足维度匹配条件。
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