矩陣的乘法演算法
A. 矩陣乘法怎麼算
比如乘法AB
一、
1、用A的第1行各個數與B的第1列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第1列的數；
2、用A的第1行各個數與B的第2列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第2列的數；
3、用A的第1行各個數與B的第3列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第3列的數；
依次進行，（直到）用A的第1行各個數與B的第末列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第末列的的數。
二、
1、用A的第2行各個數與B的第1列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第1列的數；
2、用A的第2行各個數與B的第2列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第2列的數；
3、用A的第2行各個數與B的第3列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第3列的數；
依次進行，（直到）用A的第2行各個數與B的第末列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第末列的的數。
依次進行，
（直到）用A的第末行各個數與B的第1列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第1列的數；
用A的第末行各個數與B的第2列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第2列的數；
用A的第末行各個數與B的第3列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第3列的數；
依次進行，
（直到）用A的第末行各個數與B的第末列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第末列的的數。
(1)矩陣的乘法演算法擴展閱讀：
矩陣相乘最重要的方法是一般矩陣乘積。它只有在第一個矩陣的列數（column）和第二個矩陣的行數（row）相同時才有意義[1]。一般單指矩陣乘積時，指的便是一般矩陣乘積。一個m×n的矩陣就是m×n個數排成m行n列的一個數陣。由於它把許多數據緊湊的集中到了一起，所以有時候可以簡便地表示一些復雜的模型。
參考資料：矩陣乘法_網路
B. 兩個矩陣相乘怎麼算
01矩陣相乘需要前面矩陣的行數與後面矩陣的列數相同方可相乘。第一步，先將前面矩陣的每一行分別與後面矩陣的列相乘，作為結果矩陣的行列;第二步算出結果即可。
C. 高數中的矩陣乘法要怎麼計算，方法步驟是什麼
矩陣相乘最重要的方法是一般矩陣乘積。它只有在第一個矩陣的列數（column）和第二個矩陣的行數（row）相同時才有意義。一般單指矩陣乘積時，指的便是一般矩陣乘積。
1、前一矩陣的第一行對應元乘以後一矩陣第一列對應元之和為新矩陣的第一行第一列的元素。
例如：1*0+1*1=1
2、前一矩陣的第一行對應元乘以後一矩陣第二列對應元之和為新矩陣的第一行第二列的元素。
例如：1*2+1*1=3
3、前一矩陣的第一行對應元乘以後一矩陣第三列對應元之和為新矩陣的第一行第三列的元素。
例如：1*3+1*2=5
4、前一矩陣的第二行對應元乘以後一矩陣第一列對應元之和為新矩陣的第二行第一列的元素。
例如：2*0+0*1=0
5、前一矩陣的第二行對應元乘以後一矩陣第二列對應元之和為新矩陣的第二行第二列的元素。
例如：2*2+0*1=4
6、前一矩陣的第二行對應元乘以後一矩陣第三列對應元之和為新矩陣的第二行第三列的元素。
例如：2*3+0*2=6
注意事項：
1、分清楚矩陣就是指數表與行列式不同，矩陣相乘就是兩個數表的運算。
2、自己多總結規律，就知道矩陣相乘是如何運算的了。
D. 矩陣乘法如何計算詳細步驟!
回答：
此題2行2列矩陣乘以2行3列矩陣。
所得的矩陣是：2行3列矩陣
最後結果為： |1 3 5|
|0 4 6|
拓展資料
1、確認矩陣是否可以相乘。只有第一個矩陣的列的個數等於第二個矩陣的行的個數，這樣的兩個矩陣才能相乘。
圖示的兩個矩陣可以相乘，因為第一個矩陣，矩陣A有3列，而第二個矩陣，矩陣B有3行。
6、檢查相應的數字是否出現在正確的位置。19在左下角，-34在右下角，-2在左上角，-12在右上角。
E. 矩陣的乘法運算怎麼算
矩陣的乘法，首先要判定能不能作乘法，即要求作乘法時，前一個矩陣的列數與後一個矩陣的行數相等。
設矩陣A是m×n的、矩陣B是n×s的，乘法AB後得到矩陣C，則C為m×s的，如下圖所示。
C11是由A的第一行與B的第一列對應相乘得到的，即C11=1×3+2×1+4×2=13。
C32是由A的第三行與B的第二列對應相乘得到的，即C32=2×2+5×6+1×1=35。
其他元素也是同理，分別取A的某行與B的某列，將對應元素相乘求出。
F. 矩陣乘法公式是什麼
矩陣與數的乘法分配律公式為λ（A+B）=λA+λB。
矩陣相乘最重要的方法是一般矩陣乘積，它只有在第一個矩陣的列數（column）和第二個矩陣的行數（row）相同時才有意義，一般單指矩陣乘積時，指的便是一般矩陣乘積。
用途：
矩陣的一個重要用途是解線性方程組。線性方程組中未知量的系數可以排成一個矩陣，加上常數項，則稱為增廣矩陣，另一個重要用途是表示線性變換，即是諸如f(x) 4x之類的線性函數的推廣。
設定基底後，某個向量v可以表示為m×1的矩陣，而線性變換f可以表示為行數為m的矩陣A，使得經過變換後得到的向量f(v)可以表示成Av的形式，矩陣的特徵值和特徵向量可以揭示線性變換的深層特性。
G. 兩個矩陣相乘怎麼計算
矩陣相乘需要前面矩陣的行數與後面矩陣的列數相同方可相乘。
第一步先將前面矩陣的每一行分別與後面矩陣的列相乘作為結果矩陣的行列。
第二步算出結果即可。
第一個的列數等於第二個的行數，A(3,4) 。B(4,2) 。C=AB，C(3,2)。
(7)矩陣的乘法演算法擴展閱讀：
矩陣相乘最重要的方法是一般矩陣乘積。只有在第一個矩陣的列數（column）和第二個矩陣的行數（row）相同時才有意義 。
一般單指矩陣乘積時，指的便是一般矩陣乘積。一個m×n的矩陣就是m×n個數排成m行n列的一個數陣。由於它把許多數據緊湊的集中到了一起，所以有時候可以簡便地表示一些復雜的模型。
H. 矩陣的乘法怎麼算的
比如乘法AB
一、
1、用A的第1行各個數與B的第1列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第1列的數；
2、用A的第1行各個數與B的第2列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第2列的數；
3、用A的第1行各個數與B的第3列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第3列的數；
依次進行，（直到）用A的第1行各個數與B的第末列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第1行第末列的的數。
二、
1、用A的第2行各個數與B的第1列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第1列的數；
2、用A的第2行各個數與B的第2列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第2列的數；
3、用A的第2行各個數與B的第3列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第3列的數；
依次進行，（直到）用A的第2行各個數與B的第末列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第2行第末列的的數。
依次進行，
（直到）用A的第末行各個數與B的第1列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第1列的數；
用A的第末行各個數與B的第2列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第2列的數；
用A的第末行各個數與B的第3列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第3列的數；
依次進行，
（直到）用A的第末行各個數與B的第末列各個數對應相乘後加起來,就是乘法結果中第末行第末列的的數。
(8)矩陣的乘法演算法擴展閱讀：
矩陣相乘最重要的方法是一般矩陣乘積。它只有在第一個矩陣的列數（column）和第二個矩陣的行數（row）相同時才有意義[1]。一般單指矩陣乘積時，指的便是一般矩陣乘積。一個m×n的矩陣就是m×n個數排成m行n列的一個數陣。由於它把許多數據緊湊的集中到了一起，所以有時候可以簡便地表示一些復雜的模型。
參考資料：矩陣乘法_網路