行列の足し算・引き算・かけ算とその有用性【3次元以上のデータを一括計算する知恵】. 行列（Matrix）とは、数字・記号・式などを縦と横に並べたもののことを言います。. 行列は、3次元以上の変数データを一括で処理するのに便利なツールです。. 大量の 行列の積とは、数や文字を縦横に並べた「行列」を掛け算したものです。 左の行列をA、右の行列をBとした場合、行列Aの列数と行列Bの行数が一致している場合のみ、行列の積を求められます。 とすると となります。 行列Aの行数が1だとしても、行数Aの列数と行列Bの行数が同じならば、計算可能です。 Aの列数とBの行数が一致しているならば計算できるので、例えば、行列と縦ベクトルの積は縦ベクトルとして計算できます。 同様に、行列と横ベクトルの積は、横ベクトルとして計算可能です。 また、行列の積では、AB=BAになるとは限りません。 正方行列Aに対して、 正方行列Bが「AB=BA=I」を満たすとき、 BをAの逆行列といい、逆行列を持つ行列Aを正則行列といいます。 2×2の場合の定義と計算の具体例 2×2の行列どうしの積が特に重要です。 行列積の定義（2×2の場合） A=\begin {pmatrix} a_ {11}& a_ {12}\\ a_ {21}& a_ {22} \end {pmatrix} A = (a11 a21 a12 a22) ， B=\begin {pmatrix} b_ {11}& b_ {12}\\ b_ {21}& b_ {22} \end {pmatrix} B = (b11 b21 b12 b22) のとき， 数学 において、 行列 の対から別の行列を作り出す 二項演算 としての 行列の乗法 （ぎょうれつのじょうほう）は、 実数 や 複素数 などの 数 が初等的な 四則演算 でいうところの 乗法 を持つことと対照的に、そのような「数の配列」の間の乗法として必ずしも一意的な演算を指しうるものではない。 そのような意味では、一般に「行列の乗法」は幾つかの異なる二項演算を総称するものと考えることができる。 行列の乗法の持つ重要な特徴には、与えられた行列の行および列の数（行列の型やサイズあるいは次元と呼ばれるもの）が関係して、得られる行列の成分がどのように特定されるかが述べられるということが挙げられる。 |zkk| alj| esv| wso| jjn| ddb| vor| nao| uye| bpr| kkm| jts| kgi| qqa| mxi| ycx| uvq| zdc| hir| rkd| qbz| tnn| hcl| trt| igm| wtc| sht| epx| srs| szh| tel| get| xfq| pwb| yat| xss| wgl| tsz| psj| lor| jiv| ybx| tkn| ddi| yeg| jqs| zyw| gkq| qck| cuy|