1樓：河傳楊穎
矩陣的內積參照向量的內積的定義是：兩個向量對應分量乘積之和。
比如: α=(1,2,3), β=(4,5,6)
則 α, β的內積等於 1*4 +2*5 + 3*6 = 32
α與α 的內積 = 1*1+2*2+3*3 = 14
設ann=[aij](其中1<=i,j<=n)，bnn=[bij](其中1<=i,j<=n)；
則矩陣a和b的內積為c1n=[∑(i=1到n求和)aij*bij](其中1<=i,j<=n)。
此時內積c1n為1行，n列的矩陣。
舉例子矩陣a和b分別為：
[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]
和[9 8 7]
[6 5 4]
[3 2 1]
則內積為：
[1*9+4*6+7*3 2*8+5*5+8*2 3*7+6*4+1*9] = [54 57 54]
設a是n階方陣，如果數λ和n維非零列向量x使關係式ax=λx成立，那麼這樣的數λ稱為矩陣a特徵值，非零向量x稱為a的對應於特徵值λ的特徵向量。式ax=λx也可寫成( a-λe)x=0。這是n個未知數n個方程的齊次線性方程組，它有非零解的充分必要條件是係數行列式| a-λe|=0。
若λ是可逆陣a的一個特徵根，x為對應的特徵向量，則1/λ 是a的逆的一個特徵根，x仍為對應的特徵向量。
若 λ是方陣a的一個特徵根，x為對應的特徵向量，則λ 的m次方是a的m次方的一個特徵根，x仍為對應的特徵向量。
設λ1，λ2，…，λm是方陣a的互不相同的特徵值。xj是屬於λi的特徵向量( i=1，2，…，m)，則x1，x2，…，xm線性無關，即不相同特徵值的特徵向量線性無關。
2樓：夢色十年
設ann=[aij](其中1<=i,j<=n)，bnn=[bij](其中1<=i,j<=n)；
則矩陣a和b的內積為c1n=[∑(i=1到n求和)aij*bij](其中1<=i,j<=n)。
特別注意，此時內積c1n為1行，n列的矩陣。
舉例子矩陣a和b分別為：
[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]
和[9 8 7]
[6 5 4]
[3 2 1]
則內積為：
[1*9+4*6+7*3 2*8+5*5+8*2 3*7+6*4+1*9] = [54 57 54]
擴充套件資料
在數學中，數量積（dot product; scalar product，也稱為點積）是接受在實數r上的兩個向量並返回一個實數值標量的二元運算。它是歐幾里得空間的標準內積。
兩個向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的點積定義為： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。 使用矩陣乘法並把（縱列）向量當作n×1 矩陣，點積還可以寫為：
a·b=a*b^t，這裡的b^t指示矩陣b的轉置。
3樓：匿名使用者
參照向量內積。
比如n維方陣a，可看作n個向量組成的向量簇，a1·a1。
矩陣計算則為a'a。即為a的轉置乘a
什麼叫矩陣的內積
4樓：秦桑
矩陣的內積參照向量的內積的定義是 兩個向量對應分量乘積之和.
比如: α=(1,2,3), β=(4,5,6)則 α, β的內積等於 1*4 +2*5 + 3*6 = 32α與α 的內積 = 1*1+2*2+3*3 = 14.
拓展資料：
內積（inner product），又稱數量積（scalar product）、點積（dot product）是一種向量運算，但其結果為某一數值，並非向量。其物理意義是質點在f的作用下產生位移s，力f所做的功，w=|f||s|cosθ。
在數學中，數量積（dot product; scalar product，也稱為點積）是接受在實數r上的兩個向量並返回一個實數值標量的二元運算。它是歐幾里得空間的標準內積。 兩個向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的點積定義為：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。 使用矩陣乘法並把（縱列）向量當作n×1 矩陣，點積還可以寫為： a·b=a*b^t，這裡的b^t指示矩陣b的轉置。
5樓：珠海
答：設ann=[aij](其中1<=i,j<=n)，bnn=[bij](其中1<=i,j<=n)；
則矩陣a和b的內積為c1n=[∑(i=1到n求和)aij*bij](其中1<=i,j<=n)。
他別注意，此時內積c1n為1行，n列的矩陣。
舉例子矩陣a和b分別為：
[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]
和[9 8 7]
[6 5 4]
[3 2 1]
則內積為：
[1*9+4*6+7*3 2*8+5*5+8*2 3*7+6*4+1*9] = [54 57 54]
6樓：匿名使用者
參照向量內積。
比如n維方陣a，可看作n個向量組成的向量簇，a1·a1。
矩陣計算則為a'a。即為a的轉置乘a
7樓：長空一浪
我在matlab的quick start章節看到了這條：you can perform standard matrix multiplication, which computes the inner products between rows and columns, 這句的意思是做矩陣的標準乘法，也就是要計算行向量和列向量的內積。不是矩陣內積。
8樓：匿名使用者
廣義來講是相同大小的矩陣每個對應位置相乘後相加，得到一個實數
內積是什麼？
9樓：匿名使用者
如果有兩個向量：
a:(x1,x2,...,xn)
b:(y1,y2,...,yn)
那麼a和b的內積為：
x1y1+x2y2+...+xnyn
就是對應項相乘在求和，算出來是一個數
10樓：神遊飛天
內積在有限維實內積空間裡的度量矩陣個對稱正定
雙線性型
內積在有限維復內積空間裡的度量矩陣是hermite矩陣，是
一個半線性型：對於第一個向量線性，第二個向量共軛線性（或者對於第一個向量共軛線性，第二個向量線性）
說白了，設域f上的線性空間v，狹義內積其實就是從線性空間(v,v)->f的對映，滿足4條式子即可，且該線性空間具有長度，角度，距離等概念。
廣義內積：域f上線性空間v上的一個對稱/反對稱雙線性型函式f稱為v上的一個內積(無正定性，沒有長度，角度，距離等概念)，指定了對稱雙線性型的內積的線性空間叫做正交空間；指定了反對稱雙線性型的線性空間叫做辛空間
11樓：縱橫豎屏
內積一般指點積。
在數學中，數量積（dot product; scalar product，也稱為點積）是接受在實數r上的兩個向量並返回一個實數值標量的二元運算。它是歐幾里得空間的標準內積。
兩個向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的點積定義為：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。
使用矩陣乘法並把（縱列）向量當作n×1 矩陣，點積還可以寫為：
a·b=b*a^t，這裡的a^t指示矩陣a的轉置。
擴充套件資料:
運算律
應用：
在生產生活中，點積同樣應用廣泛。利用點積可判斷一個多邊形是否面向攝像機還是背向攝像機。
向量的點積與它們夾角的餘弦成正比，因此在聚光燈的效果計算中，可以根據點積來得到光照效果，如果點積越大，說明夾角越小，則物理離光照的軸線越近，光照越強。
物理中，點積可以用來計算合力和功。若b為單位向量，則點積即為a在方向b的投影，即給出了力在這個方向上的分解。功即是力和位移的點積。
計算機圖形學常用來進行方向性判斷，如兩向量點積大於0，則它們的方向朝向相近；如果小於0，則方向相反。
向量內積是人工智慧領域中的神經網路技術的數學基礎之一，此方法還被用於動畫渲染（animation-rendering）。
12樓：尋魚之樂
[x,y]=求和xy
線性代數中內積的概念 15
13樓：道峰山營
在數學中，內積（dot product; scalar product，也稱為點積）是接受在實數r上的兩個向量並返回一個實數值標量的二元運算。它是歐幾里得空間的標準內積。
兩個向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的點積定義為：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。
使用矩陣乘法並把（縱列）向量當作n×1 矩陣，點積還可以寫為：
a·b=a*b^t，這裡的b^t指示矩陣b的轉置。
14樓：匿名使用者
內積只有向量有，矩陣沒有這種概念。歐幾里德空間本來就是向量空間，不是矩陣空間
「內積」是什麼意思？
15樓：光i暗的雙子神
內積bai是du什麼：「內積」即為「點積」，我們通常zhi還稱他為dao數量積。版
出處：歐幾裡權得空間的標準內積。
數學解釋：兩個向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的點積定義為a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。
通俗理解：使用矩陣乘法並把（縱列）向量當作n×1 矩陣，點積還可以寫為a·b=a^t*b，這裡的a^t指示矩陣a的轉置。
屬於二元運算型別，點積的三個值為u、v、u,v夾角的餘弦。
16樓：秦桑
矩陣的內積參照向量的內積的定義是 兩個向量對應分量乘積之和.
比如: α
專=(1,2,3), β=(4,5,6)
則 α, β的內積等屬於 1*4 +2*5 + 3*6 = 32α與α 的內積 = 1*1+2*2+3*3 = 14.
拓展資料：
內積（inner product），又稱數量積（scalar product）、點積（dot product）是一種向量運算，但其結果為某一數值，並非向量。其物理意義是質點在f的作用下產生位移s，力f所做的功，w=|f||s|cosθ。
在數學中，數量積（dot product; scalar product，也稱為點積）是接受在實數r上的兩個向量並返回一個實數值標量的二元運算。它是歐幾里得空間的標準內積。 兩個向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的點積定義為：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。 使用矩陣乘法並把（縱列）向量當作n×1 矩陣，點積還可以寫為： a·b=a*b^t，這裡的b^t指示矩陣b的轉置。
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