行列の乗法 - Wikipedia
数学において、行列の対から別の行列を作り出す二項演算としての行列の乗法（ぎょうれつのじょうほう）は、実数や複素数などの数が初等的な四則演算でいうところの乗法を持つことと対照的に、そのような「数の配列」の間の乗法として必ずしも一意的な演算を指しうるものではない。そのような意味では、一般に「行列の乗法」は幾つかの異なる二項演算を総称するものと考えることができる。行列の乗法の持つ重要な特徴には、与えられた行列の行および列の数（行列の型やサイズあるいは次元と呼ばれるもの）が関係して、得られる行列の成分がどのように特定されるかが述べられるということが挙げられる。 例えば、ベクトルの場合と同様に、任意の行列に対してスカラーを掛けるという操作が、その行列の全ての成分に同じ数を掛けるという方法で与えられる。また、加法や減法（英語版）の場合と同様に、同じサイズの行列に対して成分ごとの乗法を入れることによって
numpy.dot — NumPy v2.0 Manual
numpy.dot# numpy.dot(a, b, out=None)# Dot product of two arrays. Specifically, If both a and b are 1-D arrays, it is inner product of vectors (without complex conjugation). If both a and b are 2-D arrays, it is matrix multiplication, but using matmul or a @ b is preferred. If either a or b is 0-D (scalar), it is equivalent to multiply and using numpy.multiply(a, b) or a * b is preferred. If a is a
numpy.matmul — NumPy v2.0 Manual
numpy.matmul# numpy.matmul(x1, x2, /, out=None, *, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, axes, axis]) = <ufunc 'matmul'># Matrix product of two arrays. Parameters: x1, x2array_likeInput arrays, scalars not allowed. outndarray, optionalA location into which the result is stored. If provided, it must have a shape that matches the signature (n,k),(k,m)->(n,m). If not pro
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
