矩阵乘法的计算规则,为什么是A矩阵的行元素分别乘以B矩阵的列元素?

本文通过线性方程组的角度解释了矩阵乘法的计算规则,揭示了矩阵与线性方程组之间的内在联系,帮助读者深入理解矩阵运算背后的数学意义。

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Matrix 相关api:

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A*B的第m行第n列 等于 A的第m行元素 分别 乘以B的第n列元素 然后相加,为什么是这个运算法则,当时学的时候也很迷惑,推荐看下下面的推导,简单明了:

理解矩阵乘法

大多数人在高中,或者大学低年级,都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。

刚学的时候,还蛮简单的,矩阵加法就是相同位置的数字加一下。

矩阵减法也类似。

矩阵乘以一个常数,就是所有位置都乘以这个数。

但是,等到矩阵乘以矩阵的时候,一切就不一样了。

这个结果是怎么算出来的?

教科书告诉你,计算规则是,第一个矩阵第一行的每个数字(2和1),各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字(1和1),然后将乘积相加( 2 x 1 + 1 x 1),得到结果矩阵左上角的那个值3。

也就是说,结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值,等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列,对应位置的每个值的乘积之和。

怎么会有这么奇怪的规则?

我一直没理解这个规则的含义,导致《线性代数》这门课就没学懂。研究生时发现,线性代数是向量计算的基础,很多重要的数学模型都要用到向量计算,所以我做不了复杂模型。这一直让我有点伤心。

前些日子,受到一篇文章的启发,我终于想通了,矩阵乘法到底是什么东西。关键就是一句话,矩阵的本质就是线性方程式,两者是一一对应关系。如果从线性方程式的角度,理解矩阵乘法就毫无难度。

下面是一组线性方程式。

矩阵的最初目的,只是为线性方程组提供一个简写形式。

老实说,从上面这种写法,已经能看出矩阵乘法的规则了:系数矩阵第一行的2和1,各自与 x 和 y 的乘积之和,等于3。不过,这不算严格的证明,只是线性方程式转为矩阵的书写规则。

下面才是严格的证明。有三组未知数 x、y 和 t,其中 x 和 y 的关系如下。

x 和 t 的关系如下。

有了这两组方程式,就可以求 y 和 t 的关系。从矩阵来看,很显然,只要把第二个矩阵代入第一个矩阵即可。

从方程式来看,也可以把第二个方程组代入第一个方程组。

上面的方程组可以整理成下面的形式。

最后那个矩阵等式,与前面的矩阵等式一对照,就会得到下面的关系。

矩阵乘法的计算规则,从而得到证明。

<think>我们正在讨论矩阵乘法中一个特殊现象:当矩阵乘法满足$A\timesB=A$时,矩阵$B$需要满足什么条件?注意这里的乘法矩阵乘法,不是逐元素乘法。首先,明确矩阵乘法的定义:设$A$是$m\timesn$矩阵,$B$是$n\timesp$矩阵,则它们的积$C=A\timesB$是一个$m\timesp$矩阵,其中$C$的第$i$第$j$列元素为:$$c_{ij}=\sum_{k=1}^{n}a_{ik}b_{kj}$$现在,给定条件$A\timesB=A$。注意,等式右边的$A$和左边的$A$是同一个矩阵,因此它们的维度必须相同。所以,$A\timesB$必须是$m\timesn$矩阵,而$A$也是$m\timesn$矩阵。因此,$B$的维度必须满足:设$A$是$m\timesn$矩阵,则$B$必须是$n\timesn$矩阵(因为$A$的数是$n$,$B$的数必须是$n$;而矩阵数等于$A$的数$m$,数等于$B$的数,但矩阵等于$A$,所以$B$的数必须是$n$)。因此,$B$是一个$n\timesn$的方阵。于是,我们有:$$AB=A$$其中$A$是$m\timesn$矩阵,$B$是$n\timesn$矩阵。将等式写开:$$AB-A=0\impliesA(B-I_n)=0$$这里$I_n$是$n\timesn$的单位矩阵。因此,条件等价于:$$A(B-I_n)=0$$其中$0$是$m\timesn$的零矩阵。这个等式表明,矩阵$B-I_n$的每一都是齐次线性方程组$A\mathbf{x}=\mathbf{0}$的解(其中$\mathbf{0}$是$m$维零向量)。换句话说,$B-I_n$的所有向量都属于矩阵$A$的零空间(或核空间),即:$$\text{每一}\quad\mathbf{v}_j\in\ker(A)\quad\text{其中}\quadj=1,2,\dots,n$$因此,$B$可以写成:$$B=I_n+K$$其中$K$是一个$n\timesn$矩阵,且$K$的每一都属于$A$的零空间(即$AK=0$)。总结:当且仅当存在一个矩阵$K$满足$AK=0$(零矩阵)且$B=I_n+K$时,有$AB=A$。特殊情形:1.如果$A$是满秩(即秩为$n$,且$n\leqm$),则$A$的零空间只有零向量,此时$K$必须是零矩阵,所以$B$必须是单位矩阵$I_n$。2.如果$A$的零空间非平凡(即存在非零向量在零空间中),则$B$可以是单位矩阵加上一个非零矩阵$K$(但$K$的必须都在零空间中)。注意:这里我们假设矩阵乘法是通常的矩阵乘法。另外,矩阵$A$和$B$的元素可以是任意域(如实数域、复数域)中的元素,结论成立。举例:设$A=\begin{bmatrix}1&0\\0&0\end{bmatrix}$,这是一个$2\times2$矩阵。那么它的零空间为:解$A\mathbf{x}=\mathbf{0}$,即$$\begin{bmatrix}1&0\\0&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\0\end{bmatrix}\impliesx_1=0,x_2\text{任意}$$所以零空间的一组基是$\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}$。因此,$K$的每一必须是$\begin{bmatrix}0\\c\end{bmatrix}$的形式($c$为任意常数)。设$K$为任意$2\times2$矩阵,但每一都是零空间中的向量,例如:$$K=\begin{bmatrix}0&0\\k_1&k_2\end{bmatrix}\quad(k_1,k_2\text{为任意数})$$则$B=I_2+K=\begin{bmatrix}1&0\\k_1&1+k_2\end{bmatrix}$。验证:$$AB=\begin{bmatrix}1&0\\0&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1&0\\k_1&1+k_2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1\cdot1+0\cdotk_1&1\cdot0+0\cdot(1+k_2)\\0\cdot1+0\cdotk_1&0\cdot0+0\cdot(1+k_2)\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1&0\\0&0\end{bmatrix}=A$$成立。所以,矩阵$B$的特点是:$B$可以写成$n$阶单位矩阵加上一个任意矩阵$K$,其中$K$的每一都属于$A$的零空间(即满足$AK=0$)。相关问题:1.如果矩阵乘法满足$BA=A$,那么矩阵$B$需要满足什么条件?2.当$A$是方阵时,$AB=A$是否意味着$B$是单位矩阵?如果不是,请举例说明。3.如何计算一个矩阵的零空间(核空间)?4.矩阵$A$的零空间与其秩有什么关系?</think>### 矩阵 $A \times B = A$ 时矩阵 $B$ 的特性分析 当矩阵乘法满足 $A \times B = A$ 时,矩阵 $B$ 需满足特定条件。设 $A$ 是 $m \times n$ 矩阵,$B$ 是 $p \times q$ 矩阵,根据矩阵乘法规则: 1. **维度约束**:$A \times B$ 要求 $A$ 的数 $n$ 等于 $B$ 的数 $p$(即 $n = p$),且结果矩阵维度为 $m \times q$。由于 $A \times B = A$,需满足 $m = m$ 且 $q = n$,因此 $B$ 必须是 $n \times n$ 方阵[^1][^2][^4]。 2. **核心条件**:$A \times B = A$ 等价于: $$A(B - I_n) = 0$$ 其中 $I_n$ 是 $n \times n$ 单位矩阵,$0$ 是零矩阵。这意味着: - $B$ 可表示为 $B = I_n + K$,其中 $K$ 是满足 $A K = 0$ 的任意 $n \times n$ 矩阵。 - $K$ 的每一向量必须属于 $A$ 的零空间(即 $\ker(A)$)[^3][^4]。 #### 具体特性总结: 1. **$B$ 的结构**: $$B = I_n + K, \quad \text{其中 } A K = 0$$ - $K$ 的向量是齐次方程 $A\mathbf{x} = \mathbf{0}$ 的解。 - 例:若 $A = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}$,则 $B = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ k_1 & 1+k_2 \end{bmatrix}$($k_1,k_2$ 任意)满足 $A \times B = A$。 2. **$A$ 的秩与 $B$ 的关系**: - 若 $A$ 满秩($\text{rank}(A) = n$),则 $\ker(A) = \{\mathbf{0}\}$,此时 $K=0$,故 $B = I_n$。 - 若 $A$ 不满秩($\text{rank}(A) < n$),则 $B$ 不唯一,$K$ 可取 $\ker(A)$ 中任意基的线性组合。 3. **几何意义**: - $B - I_n$ 的向量张成的空间是 $A$ 零空间的子集。 - $B$ 的作用是保持 $A$ 的空间不变,同时将 $A$ 的零空间映射到自身。 #### 示例验证 设 $A = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}$(秩为1,零空间基为 $\begin{bmatrix} -2 \\ 1 \end{bmatrix}$): - 取 $K = \begin{bmatrix} -2a & -2b \\ a & b \end{bmatrix}$($a,b$ 任意),则: $$B = I_2 + K = \begin{bmatrix} 1-2a & -2b \\ a & 1+b \end{bmatrix}$$ - 验证: $$A \times B = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1-2a & -2b \\ a & 1+b \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} = A$$ ### 关键结论 - **$B$ 的必要条件**:$B$ 是 $n \times n$ 方阵,且 $B - I_n$ 的向量属于 $A$ 的零空间。 - **$B$ 的唯一性**:取决于 $A$ 的秩: - $A$ 满秩时,$B$ 必为单位矩阵 $I_n$。 - $A$ 不满秩时,$B$ 有无限多种可能形式。 --- ### 相关问题 1. 若 $B \times A = A$,矩阵 $B$ 需满足什么条件?与 $A \times B = A$ 有何区别? 2. 当 $A$ 是奇异矩阵(不可逆)时,$A \times B = A$ 的解 $B$ 是否唯一?如何构造? 3. 如何利用奇异值分解(SVD)分析 $A \times B = A$ 中 $B$ 的结构? 4. 在机器学习中,满足 $A \times B = A$ 的矩阵 $B$ 有哪些应用场景(如降维、投影)? [^1]: 矩阵乘法要求第一个矩阵数等于第二个矩阵数。 [^2]: 若 $A$ 是 $m \times n$ 矩阵,$B$ 需是 $n \times n$ 方阵。 [^3]: $B$ 可表示为 $B = I_n + K$,其中 $K$ 的属于 $A$ 的零空间。 [^4]: 若 $A$ 满秩,则 $B$ 必为单位矩阵
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