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矩陣乘法計算機

使用 MiniWebtool 的矩陣乘法計算工具,逐項查看每一列與每一行的內積。輸入兩個相容且最大為 5×5 的矩陣,即可查看乘積及填入各元素所用的個別計算。

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矩陣乘法是映射的合成:AB 表示先作用 B,再作用 A

在下方輸入兩個矩陣,即可得到乘積,並顯示每個元素的列乘行步驟。

範例:
A: ×
B: 2 ×
= C: 2×2
矩陣 A 2×2
[
]
×
矩陣 B 2×2
[
]

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矩陣乘法計算機

矩陣乘法計算機讓您可以將兩個矩陣相乘,並查看計算的每一個步驟。結果矩陣的每個元素都是計算為矩陣 A 的一行與矩陣 B 的一列的點積。此計算機支援高達 5×5 的矩陣,提供互動式突出顯示功能,讓您可以清楚看到每行每列如何產生每個結果元素,並使用 MathJax 渲染的公式顯示完整的數學計算過程。

功能概覽

矩陣乘法計算機可將相容且最大至 5×5 的兩個矩陣相乘。會顯示乘積,以及計算各元素所用的列乘欄內積。

矩陣乘法計算機:功能一覽
功能提供內容適用情境
矩陣維度為 Matrix A 設定 1 到 5 列和欄,並為 Matrix B 設定 1 到 5 欄。B 的列數會設為 A 的欄數。計算 2×3 乘以 3×2 等非方陣乘積
內積醒目提示將游標移至或按一下任一結果格,即可查看以不同顏色標示的 A 對應列和 B 對應欄。確切了解某個元素的計算方式
播放全部自動逐步顯示結果中的每個元素。在課堂上逐步講解完整乘積
快速範例預設矩陣包括 2×2 基本例、單位矩陣 × A、2×3 × 3×2、旋轉矩陣和矩陣 × 向量。不必輸入數值即可嘗試常見案例
完整計算過程顯示乘積的完整計算式 C[i,j] = sum of A[i,k] × B[k,j]。檢查作業步驟

矩陣乘法如何運作

給定大小為 m×n 的矩陣 A 和大小為 n×p 的矩陣 B,乘積 C = A × B 是一個大小為 m×p 的矩陣。每個元素的計算公式如下:

$$C[i,j] = \sum_{k=1}^{n} A[i,k] \times B[k,j]$$

這意味著您取 A 的第 i 行和 B 的第 j 列,將對應的元素相乘,然後將所有乘積求和。此運算稱為點積。

矩陣乘法的關鍵性質

⊗
不具交換律
一般而言 A × B ≠ B × A
⟨ ⟩
結合律
(A × B) × C = A × (B × C)
⊕
分配律
A × (B + C) = A×B + A×C
◻
單位矩陣
A × I = I × A = A

如何使用矩陣乘法計算機

  1. 設置維度 — 選擇矩陣 A 的行數和列數以及矩陣 B 的列數。矩陣 A 的列數會自動設置為矩陣 B 的行數。
  2. 輸入數值 — 在每個單元格中輸入數字。可以使用快速範例來使用預設矩陣。
  3. 計算 — 點擊「A × B 相乘」以查看結果矩陣和分步分解。
  4. 探索結果 — 將滑鼠懸停或點擊任何結果單元格,以查看其透過色彩標記突出顯示的點積視覺化。使用「全部播放」來自動遍歷每個元素。

維度相容性規則

矩陣乘法計算機: 維度相容性規則
矩陣 A矩陣 B是否相容?結果大小
2×33×2✓ 是 (3 = 3)2×2
3×33×1✓ 是 (3 = 3)3×1
2×32×3✕ 否 (3 ≠ 2)—
4×22×5✓ 是 (2 = 2)4×5

現實世界應用

🎮
3D 圖形
轉換、旋轉、投影
🤖
機器學習
神經網路層、權重矩陣
📊
數據分析
共變異數、相關性、PCA
🔐
密碼學
希爾密碼 (Hill cipher) 加密/解密
📐
工程學
結構分析、電路網路
💹
經濟學
投入產出模型、馬可夫鏈

常見問題解答

什麼是矩陣乘法?

矩陣乘法是一種運算,它取兩個矩陣 A (m×n) 和 B (n×p) 並產生一個結果矩陣 C (m×p)。每個元素 C[i][j] 被計算為矩陣 A 的第 i 行和矩陣 B 的第 j 列的點積。

為什麼 A 的列數必須等於 B 的行數?

為了定義點積,相乘的兩個向量必須具有相同的長度。A 的行有 n 個元素,B 的列有 n 個元素,因此 A 的列數必須與 B 的行數相同。

矩陣乘法滿足交換律嗎?

不,矩陣乘法不滿足交換律。一般來說,A × B 不等於 B × A。結果維度可能不同,即使兩個乘積都有定義且大小相同,其值通常也是不同的。

矩陣乘法中的點積是什麼?

元素 C[i][j] 的點積是透過將矩陣 A 第 i 行的每個元素與矩陣 B 第 j 列的相應元素相乘,然後將所有這些乘積相加來計算的。例如,如果第 i 行是 [a₁, a₂, a₃] 且第 j 列是 [b₁, b₂, b₃],則點積為 a₁×b₁ + a₂×b₂ + a₃×b₃。

矩陣乘法的時間複雜度是多少?

標準矩陣乘法算法的時間複雜度為 O(m × n × p),用於將 m×n 矩陣與 n×p 矩陣相乘。更高效的算法(如 Strassen 算法)對於方陣可以將其降低到大約 O(n²·⁸⁰⁷)。

引用此內容、頁面或工具為:

"矩陣乘法計算機" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw/矩陣乘法計算機/,來自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/

由 miniwebtool 團隊製作。更新日期:2026-04-09

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