1樓：匿名使用者
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.
你的題目: (-1)*(-1) + 1*1 + 0*0 = 2.
滿意請採納^_^
2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。
3樓：匿名使用者
行向量與列向量的乘積 （-1）*（-1）+1*1+0=2
我想問一下，關於矩陣的乘積與矩陣的內積之間的關係，謝謝
4樓：zzllrr小樂
矩陣a、b的乘積ab，其實是矩陣a的各個行向量，與矩陣b的各個列向量的內積，組成的新矩陣。
什麼叫矩陣的內積
5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。
6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]
7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
8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。
9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
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