Matlab 乘與點乘
1 點乘是陣列的運算，不加點是矩陣的運算；2 點乘要求參與運算的兩個量兩必須是維數相同，是對應元素的相乘；
而不加點表示的是矩陣相乘（除的時候通過逆矩陣來實現），要求內維相同，也就是前一個矩陣的列的維數等於後一個矩陣的行 的維數。
例如A,B分別為兩個矩陣，則：
A.*B表示的是兩個矩陣的對應元素相乘，其中生成的同階矩陣C的對應的矩陣元素為：C(i,j)=A(i,j)*B(i,j)；
而如果A*B的話，則是正常的矩陣相乘，並非是對應的元素相乘。這一點相當重要。
舉個簡單的例子例如：
x=[1 1;1 1];
>> x.^2
ans =
1 1
1 1
>> x^2
ans =
2 2
2 2
相關推薦
Matlab 乘與點乘
1 點乘是陣列的運算，不加點是矩陣的運算；2 點乘要求參與運算的兩個量兩必須是維數相同，是對應元素的相乘； 而不加點表示的是矩陣相乘（除的時候通過逆矩陣來實現），要求內維相同，也就是前一個矩陣的列的維數等於後一個矩陣的行 的維數。 例如A,B分別為兩個矩陣，則：
向量點乘與差乘的區別，以及python下np.dot函式
點乘： 點乘的結果是一個實數 a·b=|a|·|b|·cosx x為a,b的夾角 結果為數，且為標量 例： A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1+a2b2+a3b3 叉乘（向量積）： 當向量a和b不平行
向量的點乘與叉乘
//Compute the dot product AB BC int dot(int[] A, int[] B, int[] C){ AB = new int[2]; BC = new int[2]; AB[0] = B[0]-A[0];
OpenGL ES平移矩陣和旋轉矩陣的左乘與右乘效果
角度 style 位置 作用 span 坐標系 rotate 不同的 世界 OpenGL ES平移矩陣和旋轉矩陣的左乘與右乘 在OpenGL 、OpenGL ES中矩陣起著舉足輕重的作用，而矩陣之間的左乘與右乘在效果上是不同的。 一、先平移後旋轉 場景效果：人繞樹旋轉。 原
【C語言】求階乘與階乘之和
中學我們都學習了階乘的求法，比如要求整數ｎ的階乘，則ｎ!=n×(n-1)×(n-2)×…×2×1。現在有兩個問題，要用Ｃ語言編寫程式求ｎ的階乘，以及求1!+2!+3!…+n!，該如何解決呢？ 問題1：求n的階乘。 實現思路： 問題中的n需要
向量的叉乘和點乘在Unity中的意義
向量的點乘 用來求向量之間的夾角或者用來判斷向量是否在同一方向、以及在某一方向的投影。 判斷如下： a·b>0 方向基本相同，夾角在0°到90°之間 a·b=0 正交 a·b<0
numpy中矩陣乘法，星乘(*)和點乘(.dot)的區別
import numpy a = numpy.array([[1,2], [3,4]]) b = numpy.array([[5,6], [7,8]])a*b >>>array([[ 5,
[Matlab] 點乘與乘的區別
Matlab裡面對矩陣的操作比較多，假設現有A、B兩個矩陣（先假定它們的這兩種操作都是合法的。），乘（ A*B ）表示矩陣A乘以矩陣B，就是普通的矩陣運算；點乘（ A.*B ）表示矩陣A的元素與矩陣B
向量點乘與向量叉乘的意義
今天學習OpenGL的時候，看到教程上面光照部分關於向量乘積之間的的程式碼，由於之前沒有好好學習數學，所以感到十分的懵逼，在網上看了一個部落格之後感到豁然開朗。這是部落格原文：向量點乘與叉乘的幾何意義。我主要是為了方便自已以後新增和查詢。 向量的點積公式為：a * b = |a| * |b| *
MATLAB中關於矩陣點乘的一個疑問
關於矩陣點乘的一個疑問 本人使用的是win10下Matlab2017a 以下有五個不同行列的矩陣 t1 t1 = 1 2 2 2 3 3 t2 t2 = 1 2 2 t3 t3 =
R語言與點估計學習筆記（刀切法與最小二乘估計）
一、 刀切法（jackknife） 刀切法的提出，是基於點估計準則無偏性。刀切法的作用就是不斷地壓縮偏差。但需要指出的是縮小偏差並不是一個好的辦法，因為偏差趨於0時，均方誤差會變得十分大。而且無偏性只有在大量重複時才會表現出與真值的偏差不大。Ja
matlab中乘法“*”和點乘“.*”；除法“/”和點除“./”的聯絡和區別。
一，*和.*的聯絡和區別。 1，在進行數值執行和數值乘矩陣，這兩種沒有區別,例如：a*b=a.*b; a*B=a.*B; B*a=B.*a （其中小寫字母表示數值，大寫字母表示矩陣，下同）。
UE4材質中的點乘DotProduct
位置 是否 同學 normalize osi ima 物體 dot camera 向量點乘的定義 如果a和b是兩個向量，那麽 a·b = |a|·|b|·cos(θ) 其中θ是兩個向量的夾角，cos是余弦。（數學公式輸入好麻煩。。） 下圖說明了關系。 單位向量的點乘 在遊
拓展歐幾裏得求逆元與階乘逆元求法
未知數 不定方程 isp 歐幾裏得 void pow 現在 法國 space 目錄 什麽是逆元 如何求逆元 階乘逆元 本文章內，若無特殊說明，數字指的是整數，除法指的是整除。 什麽是逆元 我們稱\(a\)是\(b\)在模\(p\)情況下的逆元，則有\(a \times
形象理解線性代數（四）——向量的點乘（點積，內積）和叉乘（外積）
一、向量的點積 首先，我們知道向量的點積公式定義： (1) 但是當學過內積之後，我們對其又有了新的表述形式
乘法“*”和點乘“.*”&除法“/”和點除“./”區別
reference:https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/79026406 一，*和.*的聯絡和區別。 1，在進行數值執行和數值乘矩陣，這兩種沒有區別,例如：a*b=a.*b; a
統計學 核 向量的點乘 向量的叉乘 熵
統計學 “核”的本質就是函式，希爾伯特空間： https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/51052208 距離⟶⟶範數⟶⟶內積 向量空間+範數⟶⟶ 賦範空間+線性結構⟶+線性結構⟶線性賦範空間+內積運算⟶⟶內積空間+完備性⟶⟶希爾伯
Opencv中Mat矩陣相乘——點乘、dot、mul運算詳解
Mat矩陣點乘——A*B Opencv過載了運算子“*”，姑且稱之為Mat矩陣“點乘”，其中一個過載宣告為： CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b); 點乘說明： 1.
Tensorflow矩陣運算（矩陣相乘，點乘，行/列累加）
Tensorflow二維、三維、四維矩陣運算（矩陣相乘，點乘，行/列累加） 1. 矩陣相乘 根據矩陣相乘的匹配原則，左乘矩陣的列數要等於右乘矩陣的行數。 在多維（三維、四維）矩陣的相乘中，需要最後兩維滿足匹配原則。 可以將多維矩陣理解成：（矩陣排列，矩陣），即後兩
【深度學習數學基礎】向量點乘（內積）和叉乘（外積、向量積）概念及幾何意義解讀
1. 點乘 向量的點乘,也叫向量的內積、數量積，對兩個向量執行點乘運算，就是對這兩個向量對應位一一相乘之後求和的操作，點乘的結果是一個標量。 對於向量a和向量b：