人工智能数学基础
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1.3.2 矩阵的基本运算

(1)矩阵的加法运算。当两个矩阵相加时,它们的行数和列数必须相等。设矩阵和矩阵都是m×n矩阵,它们相加后还是m×n矩阵,第i行第j列对应的元素是aij+bij,即

(2)矩阵的数乘运算。矩阵的数乘运算是指将一个数与一个矩阵相乘,即这个数与矩阵的每个元素相乘。若k是一个数,m×n矩阵,则数k与矩阵A的数乘定义是

(3)矩阵的乘法运算。矩阵的乘法运算是指当两个矩阵相乘时,用左边矩阵的行乘以右边矩阵的列得到新矩阵的元素。因此,矩阵A乘以矩阵B,要求矩阵A的列数等于矩阵B的行数,否则两个矩阵不能进行乘法运算。设矩阵m×q矩阵,矩阵q×n矩阵,定义矩阵A与矩阵B的乘积是一个m×n矩阵Cm×n,其中矩阵Cm×n的第i行第j列元素是

矩阵的乘法运算可以简记为C=AB

例1.1 设矩阵AB

计算矩阵乘积ABBA

解:根据式(1.6),有

根据例1.1可得,矩阵的乘法运算不满足交换律,即在一般情况下,ABBA。根据矩阵的乘法运算可以定义矩阵的幂运算。设矩阵An阶方阵,k个矩阵A相乘称为矩阵Ak次幂,记为Ak。当k等于零时,A0记为单位矩阵,即A0=I。一般来说,(ABkAkBk

(4)矩阵的逐点乘积。矩阵A和矩阵B对应的元素相乘称为矩阵A和矩阵B的逐点乘积,记为

(5)矩阵的转置运算。矩阵A的行换成同序号的列得到的新矩阵称为A的转置矩阵,一般记作AT。若矩阵A

则矩阵A的转置是

例1.2 设矩阵A和矩阵B是可以相乘的,证明(ABT=BTAT

证明:不妨假设矩阵A和矩阵B分别是A=(aijm×qB=(bijq×n,记C=(cijm×n=AB,则矩阵C转置的元素是

D=(dijn×m=BTATBT的第i行是矩阵B的第i列,即,同样可以得到AT的第j列是,因此有

所以有D=CT,从而有(ABT=BTAT

对称矩阵与Hermite矩阵。若方阵A满足AT=A,即aij=aji,则A是对称矩阵。当矩阵A的元素aij是复数时,用表示aij的共轭复数,记,称是矩阵A的共轭矩阵。满足的复方阵是Hermite矩阵,一般记作AH,它表示矩阵A的转置取共轭,即