matlab计算两矩阵点乘

1、打开matlab，在命令行窗口中输入a=[2 4;6 9]，b=[1 5;5 8]，创建2行2列的a,b矩阵，如下图所示。

2、使用矩阵点乘，两个矩阵的对应位置元素相乘，在命令窗口中输入“a.*b”，如下图所示。

3、按回车键之后，可以看到得到的结果是a和b矩阵对应项相乘的结果，一般两个矩阵相乘的话，都使用点乘。

4、我们也可以看一下一般乘法，a*b。

5、按回车键，得到的结果是两个矩阵相乘的结果。

matlab矩阵乘法是什么？

矩阵有两种乘法：点乘和插乘。

比如矩阵A乘以矩阵B。

在matlab中用：

点乘：A.*B（点乘为两个矩阵的对应项相乘）。

插乘：A*B（矩阵乘法）。

简介

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。

一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑地集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型，如电力系统网络模型。

matlab矩阵点乘和叉乘的区别,矩阵乘法是点乘还是叉乘

1.矩阵点乘和叉乘的区别如下：点乘计算得到的结果是一个标量，叉乘得到的结果是一个垂直于原向量构成平面的向量。

2.点乘又叫向量的内积，叉乘又叫向量的外积。

matlab 计算两个矩阵相乘

.* 表示矩阵与矩阵相乘，满足线性代数上学的矩阵与矩阵的乘法，*表示矩阵中元素与元素相乘，这两个矩阵的维数必需相同。

例如：A.*B,那么A是m行n列的话，B必须也是m行n列。其他的如： “/ 与 ./ ” ，“.^ 与 ^ ”的含义都是一样的。

题目中源代码如下：

>> A=[1 3 0.5 1 2; 1/3 1 1/2 1/2 1/2 ; 2 2 1 4 3;1 2 1/4 1 5; 1/2 2 1/3 1/5 1]

>> w=[0.2069 0.069 0.4138 0.2069 0.1034]

>> C1=A.*w

C1为矩阵A和w相乘的结果。由于两个矩阵维数不同，结果提醒出错。

扩展资料：

两个矩阵相乘一些注意事项：

1、如果矩阵A的列数等于矩阵B的行数，那么矩阵相乘，即C=A*B，就被定义为二维矩阵。

2、如果不是这个情况，MATLAB就返回一个错误信息。只有一个例外就是这两个矩阵之一是1x1，如一个标量，那么MATLAB是可以接受的、在MATLAB中，乘法的运算符是*。

matlab矩阵点乘 MATLAB矩阵点乘

3、因此，命令是C=A*B。在矩阵乘法运算中A*B与B*A是不同的（线性代数知识），若只是矩阵A、B对应元素相乘，则是A.*B（乘号前面加个点.）。

matlab点乘与乘的区别是什么？

一、表示不同：

matlab运算的实质是矩阵运算，所以当让两个矩阵相乘时，是按矩阵相乘算出的，点乘则是相应位置的元素乘相应位置的元素。

二、含义不同：

乘是线性代数里的矩阵，例如a是m行n列的数组，b是i行j列的数组，n和i必须相等才能相乘，即a*b。

点乘是数组中对应元素相乘，两个数组维数必须相等，即m=i，n=j。

点积有两种定义方式：

代数方式和几何方式。通过在欧氏空间中引入笛卡尔坐标系，向量之间的点积既可以由向量坐标的代数运算得出，也可以通过引入两个向量的长度和角度等几何概念来求解。

这个运算可以简单地理解为：在点积运算中，第一个向量投影到第二个向量上（这里，向量的顺序是不重要的，点积运算是可交换的），然后通过除以它们的标量长度来“标准化”。这样，这个分数一定是小于等于1的，可以简单地转化成一个角度值。

以上内容参考：百度百科-点积

matlab矩阵乘法是什么？

矩阵有两种乘法：点乘和插乘。

比如矩阵A乘以矩阵B。

matlab矩阵点乘 MATLAB矩阵点乘

在matlab中用：

点乘：A.*B（点乘为两个矩阵的对应项相乘）。

插乘：A*B（矩阵乘法）。

矩阵的表示方法：

1、矩阵元素必须在”[]”内；

2、矩阵的同行元素之间用空格（或”,”）隔开；

3、矩阵的行与行之间用”;”（或回车符）隔开；

4、矩阵的元素可以是数值、变量、表达式或函数；

5、矩阵的尺寸不必预先定义。

Matlab 矩阵乘法以及矩阵点乘的规则区别

矩阵乘法的要求是参与相乘的左矩阵的列数必须跟右矩阵的行数相同，即

A (M x N) 乘以 B (N x K) 的乘积矩阵C 为 M x K 维的。矩阵乘法结果矩阵的每个元素都是向量的内积，cij =

, 即A的第i行向量和B的第j列向量的内积。

matlab矩阵点乘 MATLAB矩阵点乘

矩阵点乘则要求参与运算的矩阵必须是相同维数的，是每个对应元素的逐个相乘。