矩阵计算示例小程序
矩阵的运算程序(C语言版)
#include<stdio.h>#define M 20#define N 20float A[M][N];float B[M][N];float C[M][N];int i,j,m,n,p,q;float y=1.0;void main(){printf(" ###########################################\n");printf(" ##### 欢迎您使用矩阵函数包系统。
######\n");printf(" ##### 系统功能: ######\n");printf(" ##### 计算两个矩阵相加,相减; ######\n");printf(" ##### 数乘矩阵；矩阵转置;求逆 ######\n");printf(" ##### 矩阵 ######\n");printf(" ###########################################\n");printf("请选择您需要的运算，按回车键结束\n");printf("************************************************************* *****\n");printf("1，矩阵相加\n");printf("2，矩阵相减\n");printf("3，数乘矩阵\n");printf("4，矩阵转置\n");printf("5，逆矩阵 \n");printf("6，退出 \n");printf("************************************************************* *****\n");int x;scanf("%d",&x);switch (x){case 1:{printf("请输入矩阵A的行数和列数(用逗号隔开):");scanf("%d,%d",&i,&j);printf("请输入矩阵B的行数和列数(用逗号隔开):") ;scanf("%d,%d",&m,&n);if(i!=m||j!=n)printf("***对不起，您输入的两个矩阵不能相加，请重试.***\n");else printf("请输入矩阵A:\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)scanf("%f",&A[p][q]);printf("输出矩阵A：\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",A[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}printf("请输入矩阵B：\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)scanf("%f",&B[p][q]);printf("输出矩阵B：\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",B[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}printf("矩阵A+矩阵B为:\n"); //计算两个矩阵相加for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)C[p][q]=A[p][q]+B[p][q];for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",C[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}};break;case 2:{printf("请输入矩阵A的行数和列数(用逗号隔开):");scanf("%d,%d",&i,&j);printf("请输入矩阵B的行数和列数(用逗号隔开):") ;scanf("%d,%d",&m,&n);if(i!=m||j!=n)printf("***对不起，您输入的两个矩阵不能相减，请重试.***\n"); else printf("请输入矩阵A:\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)scanf("%f",&A[p][q]);printf("输出矩阵A:\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",A[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}printf("请输入矩阵B：\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)scanf("%f",&B[p][q]);printf("输出第矩阵B:\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",B[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}printf("矩阵A-矩阵B为：\n"); //计算两个矩阵相减for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)C[p][q]=A[p][q]-B[p][q];for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",C[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}};break;case 3:{float k;printf("请输入矩阵A的行数和列数(用逗号隔开):"); scanf("%d,%d",&i,&j);printf("请输入矩阵A\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)scanf("%f",&A[p][q]);printf("输出矩阵A\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",A[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}printf("请输入一个实数:\n");scanf("%f",&k);for(p=0;p<i;p++) //数乘矩阵for(q=0;q<j;q++)B[p][q]=k*A[p][q];printf("输出k乘矩阵A的结果\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",B[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}};break;case 4:{printf("请输入矩阵A的行数和列数(用逗号隔开):"); scanf("%d,%d",&i,&j);printf("请输入矩阵A:\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++)scanf("%f",&A[p][q]);printf("输出矩阵A\n");for(p=0;p<i;p++)for(q=0;q<j;q++){printf("%10.2f",A[p][q]);if((q+1)%j==0)printf("\n");}for(p=0;p<i;p++) //转置for(q=0;q<j;q++)B[q][p]=A[p][q];printf("输出矩阵A的转置矩阵:\n");for(p=0;p<j;p++)for(q=0;q<i;q++){printf("%10.2f",B[p][q]);if((q+1)%i==0)printf("\n");}};break;case 5:float a[M][2*M];float b[N][2*N];float t,x;int k,T;printf("输入方阵的维数：\n"); //请输入方阵，即行和列相等的矩阵。
excel 矩阵计算方法
怎样用Excel 进行矩阵计算2006-01-03 00:33一、Excel的数组、数组名和矩阵函数的设置1矩阵不是一个数，而是一个数组。
在Excel里，数组占用一片单元域，单元域用大括号表示，例如{A1：C3}，以便和普通单元域A1：C3相区别。
设置时先选定单元域，同时按Shift＋Ctrl＋Enter键，大括弧即自动产生，数组域得以确认。
2Excel的一个单元格就是一个变量，一片单元域也可以视为一组变量。
为了计算上的方便，一组变量最好给一个数组名。
例如A={A1：C3}、B={E1:G3}等。
数组名的设置步骤是：选定数组域，点“插入”菜单下的“名称”，然后选择“定义”，输入数组名如A或B等，单击“确定”即可。
3矩阵函数是Excel进行矩阵计算的专用模块。
常用的矩阵函数有MDETERM(计算一个矩阵的行列式)、MINVERSE(计算一个矩阵的逆矩阵)、MMULT(计算两个矩阵的乘积)、SUMPRODUCT(计算所有矩阵对应元素乘积之和)……函数可以通过点击“=”号，然后用键盘输入，可以通过点击“插入”菜单下的“函数”，或点击fx图标，然后选择“粘贴函数”中相应的函数输入。
二、矩阵的基本计算数组计算和矩阵计算有很大的区别，我们用具体例子说明。
已知A={3 -2 5，6 0 3，1 5 4}，B={2 3 -1，4 1 0，5 2 -1}，将这些数据输入Excel相应的单元格，可设置成图1的形状，并作好数组的命名，即第一个数组命名为A，第二个数组命名为B。
计算时先选定矩阵计算结果的输出域，3×3的矩阵，输出仍是3×3个单元格，然后输入公式，公式前必须加上=号，例如=A＋B、=A－B、=A＊B等。
A＋B、A－B数组运算和矩阵运算没有区别，“=A＊B”是数组相乘计算公式，而“=MMULT(A，B)”则是矩阵相乘计算公式，“=A/B”是数组A除数组B的计算公式，而矩阵相除是矩阵A乘B的逆矩阵，所以计算公式是“=MMULT(A,MINVERSE(B))”。
矩阵的加、减、乘、除、求逆运算的实现
矩阵的加、减、乘、除、求逆运算的实现1、矩阵的加减乘除求逆运算的概念： （1）矩阵概念有m n个数排列成⼀个m⾏n列，并括以⽅括弧（或圆括弧）的数表称为m⾏n列矩阵。
（2）矩阵加法： （3）矩阵乘法： （4）矩阵的求逆运算 （5）矩阵的除法： 分成两种（1）A\B=inverse(A)*B （2）B/A=B*inverse(A)，理解上可能有误，不过是按照这两种⽅式来运算的。
2、要求： 要求很简单：编写⼀个实现矩阵(向量)的+ - * / 求逆运算的类（⼥友的⼀个作业题）3、实现代码View Code1 #include<stdio.h>2 #include<stdlib.h>3#define col 34#define row 35class matrix//类的定义6 {7private:8double m[col][row];//矩阵设置为私有的，9public:10 matrix(){}//⽆参数的构造函数11 matrix(double a[col][row]);//有参数的构造函数12 matrix Add(matrix &b);//加法运算声明13 matrix Sub(matrix &b);//减法运算声明14 matrix Mul(matrix &b);//乘法运算声明15 matrix Div(matrix &b);//除法运算声明16 matrix Inverse();//求逆运算声明17 ~matrix();//析构函数声明18void display();//显⽰函数声明19 };20 matrix::matrix(double a[col][row])//构造函数的定义21 {22int i,j;23for(i=0;i<col;i++)24for(j=0;j<row;j++)25 m[i][j]=a[i][j];26 }27 matrix matrix::Add(matrix &b)//加法运算28 {29int i,j;30 matrix*c=(matrix*)malloc(sizeof(matrix));31for(i=0;i<col;i++)32for(j=0;j<row;j++)33 c->m[i][j]=m[i][j]+b.m[i][j];34return(*c);35 }36 matrix matrix::Sub(matrix &b)//减法运算37 {38int i,j;39 matrix*c=(matrix*)malloc(sizeof(matrix));40for(i=0;i<col;i++)41for(j=0;j<row;j++)42 c->m[i][j]=m[i][j]-b.m[i][j];43return *c;44 }45 matrix matrix::Mul(matrix &b)//乘法运算46 {47int i,j,k;48double sum=0;49 matrix*c=(matrix*)malloc(sizeof(matrix));50for(i=0;i<col;i++)51 {52for(j=0;j<row;j++)53 {54for(k=0;k<row;k++)55 sum+=m[i][k]*(b.m[k][j]);56 c->m[i][j]=sum;57 sum=0;58 }59 }60return(*c);61 }62 matrix matrix::Div(matrix &b)//除法运算63 {64//除法直接求解，参见主函数65 matrix c;66return(c);67 }68 matrix matrix::Inverse()//求逆运算69 { //参考博客：/rollenholt/articles/2050662.html70int i,j,k,M=col,N=2*col;71double b[col][col*2];72 matrix*c=(matrix*)malloc(sizeof(matrix));73for(i=0;i<M;i++) //赋值74for(j=0;j<M;j++)75 b[i][j]=m[i][j];76for(i=0;i<M;i++) //扩展77for(j=M;j<N;j++)78 {79if(i==(j-M))80 b[i][j]=1;81else82 b[i][j]=0;83 }84/***************下⾯进⾏求逆运算*********/85for(i=0;i<M;i++)86 {87if(b[i][i]==0)88 {89for(k=i;k<M;k++)90 {91if(b[k][i]!=0) //作者的博客⾥⾯此处为b[k][k],貌似是不正确的，92//因为这对⽐如说是{0,0,1,1,0,1,0,1,1}的矩阵就会判断为不可逆， 93 { //⽽实际上该矩阵是可逆的，这⾥应该是作者笔误，待进⼀步求证 94for(int j=0;j<N;j++)95 {96double temp;97 temp=b[i][j];98 b[i][j]=b[k][j];99 b[k][j]=temp;100 }101break;102 }103 }104if(k==M)105 {106 printf("该矩阵不可逆！\n");107 exit(0);108 }109 }110for(j=N-1;j>=i;j--)111 b[i][j]/=b[i][i];112113for(k=0;k<M;k++)114 {115if(k!=i)116 {117double temp=b[k][i];118for(j=0;j<N;j++)119 b[k][j]-=temp*b[i][j];120 }121 }122 }123/**********************导出结果******************/124for(i=0;i<M;i++)125for(j=3;j<N;j++)126 c->m[i][j-3]=b[i][j];127return (*c);128 }129130 matrix::~matrix()131 {}132void matrix::display()133 {134int i,j;135for(i=0;i<col;i++)136 {137for(j=0;j<row;j++)138 printf("%f ",m[i][j]);139 printf("\n");140 }141 }142void main()143 {144double a[3][3]={{1,0,1},{0,1,1},{0,3,1}};145double b[3][3]={{0,0,1},{1,0,1},{0,1,0}};146 matrix ma(a),mb(b),mc;147int flag;148 printf("----------------------------------------------------\n请选择要进⾏的操作：\n1、打印\t2、加法"); 149 printf("\t3、减法\n4、乘法\t5、除法\t6、求逆\n7、退出\n");150 printf("-----------------------------------------------------\n");151 scanf("%d",&flag);152while((flag==1)||(flag==2)||(flag==3)||(flag==4)||(flag==5)||(flag==6)||(flag==7))153 {154if(flag==1)155 {156 printf("矩阵a为：\n");157 ma.display();158 printf("矩阵b为：\n");159 mb.display();160 }161if(flag==2)//矩阵加法运算162 {163 printf("矩阵加法运算结果：\n");164 mc=ma.Add(mb);165 mc.display();166 }167else if(flag==3)//矩阵减法运算168 {169 printf("矩阵减法运算结果：\n");170 mc=ma.Sub(mb);171 mc.display();172 }173else if(flag==4)//矩阵乘法运算174 {175 printf("矩阵乘法运算结果：\n");176 mc=ma.Mul(mb);177 mc.display();178 }179else if(flag==5)//矩阵除法运算180 {181 printf("矩阵除法运算结果：\n");182 printf("矩阵的除法分成两类:\n 1、A\\B=inverse(A)*B \n 2、B/A=B*inverse(A)\n"); 183 printf("采⽤第1类,则a\\b的结果为：\n");184 mc=ma.Inverse();185 mc=mc.Mul(mb);186 mc.display();187 printf("采⽤第2类,则a/b的结果为：\n");188 mc=mb.Inverse();189 mc=ma.Mul(mc);190 mc.display();191 }192else if (flag==6)//矩阵求逆运算193 {194 printf("矩阵a求逆运算结果为：\n");195 mc=ma.Inverse();196 mc.display();197198 printf("矩阵b求逆运算结果为：\n");199 mc=mb.Inverse();200 mc.display();201 }202else {exit(0);}203 printf("----------------------------------------------------\n请选择要进⾏的操作：\n1、打印\t2、加法"); 204 printf("\t3、减法\n4、乘法\t5、除法\t6、求逆\n7、退出\n");205 printf("-----------------------------------------------------\n");206 scanf("%d",&flag);207 }208 }4、参考： （1）c编程，谭浩强。
C语言实现矩阵计算
C语言实现矩阵计算C语言是一种广泛使用的编程语言，也是实现矩阵计算的一种常用工具。
在C语言中，我们可以使用数组来表示矩阵，并通过循环结构和算术运算符来实现矩阵计算的各种功能。
首先，我们需要实现矩阵的输入和输出功能。
在C语言中，我们可以使用二维数组来表示矩阵。
下面是一个示例代码，用来输入和显示一个矩阵：```c#include <stdio.h>//定义最大矩阵的大小#define MAX_SIZE 100//函数用于输入一个矩阵void inputMatrix(int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int rows, int cols)printf("请输入矩阵元素：\n");for (int i = 0; i < rows; i++)for (int j = 0; j < cols; j++)scanf("%d", &matrix[i][j]);}}//函数用于显示一个矩阵void displayMatrix(int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int rows, int cols)printf("矩阵元素为：\n");for (int i = 0; i < rows; i++)for (int j = 0; j < cols; j++)printf("%d ", matrix[i][j]);}printf("\n");}```上述代码定义了两个函数：`inputMatrix`用于输入一个矩阵，`displayMatrix`用于显示一个矩阵。
我们可以通过调用这两个函数来输入和显示矩阵。
接下来，我们可以实现矩阵的加法、减法和乘法等功能。
以下是一个示例代码，用于实现矩阵的加法：```c//函数用于计算两个矩阵的加法void addMatrix(int matrix1[MAX_SIZE][MAX_SIZE], intmatrix2[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int result[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int rows, int cols)for (int i = 0; i < rows; i++)for (int j = 0; j < cols; j++)result[i][j] = matrix1[i][j] + matrix2[i][j];}}```上述代码中，我们定义了一个`addMatrix`函数，该函数接受两个输入矩阵和一个结果矩阵，将两个输入矩阵的对应元素相加，并将结果存储在结果矩阵中。
用c++实现矩阵的基本操作
用c++实现矩阵的基本操作全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：矩阵是数学中一个非常重要的概念，它在科学计算、工程领域以及计算机编程中都有着广泛的应用。
通过使用矩阵，我们可以方便地表示和处理大量的数据，并进行各种数学运算。
在本文中，我们将通过使用C++语言来实现矩阵的基本操作，包括矩阵的创建、加法、减法、乘法、转置等操作。
让我们来看看如何在C++中表示矩阵。
一般来说，我们可以使用二维数组来表示一个矩阵。
一个3x3的矩阵可以用如下的代码来表示：```cppint matrix[3][3] = {{1, 2, 3},{4, 5, 6},{7, 8, 9}};```matrix是一个3x3的矩阵，我们可以通过matrix[i][j]来访问矩阵中的元素，其中i表示行数，j表示列数。
接下来，让我们来实现矩阵的加法、减法和乘法操作。
在矩阵的加法和减法操作中，我们只需要将相应位置的元素相加或相减即可。
以下是一个简单的示例代码：```cppconst int ROW = 3;const int COL = 3;// 矩阵加法int C[ROW][COL];for (int i = 0; i < ROW; i++) {for (int j = 0; j < COL; j++) {C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];}}在矩阵的乘法操作中，我们需要注意矩阵相乘的规则，即如果一个矩阵是m x n的，另一个矩阵是n x p的，则它们的乘积矩阵是一个m x p的矩阵。
以下是一个简单的示例代码：接下来，让我们来实现矩阵的转置操作。
矩阵的转置是指将矩阵的行和列互换的操作。
以下代码展示了如何在C++中实现矩阵的转置操作：以上代码中，我们首先创建了一个3x4的矩阵A，然后通过两层循环将矩阵A转置后存储在矩阵B中。
第二篇示例：矩阵是线性代数中的重要概念，它由行和列组成，可以用来表示一系列数据或者向量。
matlab 多维矩阵计算
matlab 多维矩阵计算
在MATLAB中，多维矩阵计算是非常常见的操作。
以下是一些常用的多维矩阵计算方法：
1. 矩阵乘法：使用`*`运算符进行矩阵乘法。
例如，如果有两个矩阵A和B，可以使用`C = A * B`来计算它们的乘积。
2. 矩阵加法：使用`+`运算符进行矩阵加法。
例如，如果有两个矩阵A和B，可以使用`C = A + B`来计算它们的和。
3. 矩阵减法：使用`-`运算符进行矩阵减法。
例如，如果有两个矩阵A和B，可以使用`C = A - B`来计算它们的差。
4. 矩阵转置：使用`'`运算符进行矩阵转置。
例如，如果有一个矩阵A，可以使用`B = A'`来获取它的转置矩阵。
5. 矩阵求逆：使用`inv()`函数进行矩阵求逆。
例如，如果有一个可逆矩阵A，可以使用`B = inv(A)`来获取它的逆矩阵。
6. 矩阵行列式：使用`det()`函数计算矩阵的行列式。
例如，如果有一个方阵A，可以使用`b = det(A)`来计算它的行列式值。
7. 矩阵特征值和特征向量：使用`eig()`函数计算矩阵的特征值和特征向量。
例如，如果有一个方阵A，可以使用`[V,D] = eig(A)`来获取它的特征向量矩阵V和特征值对角矩阵D。
8. 矩阵分解：MATLAB提供了多种矩阵分解方法，如LU分解、QR分解、SVD分解等。
可以使用相应的函数进行矩阵分解，如`lu()`、`qr()`、`svd()`等。
Excel高级技巧使用数组公式进行矩阵运算和数据分析
Excel高级技巧使用数组公式进行矩阵运算和数据分析Excel高级技巧：使用数组公式进行矩阵运算和数据分析Excel是一款广泛应用于数据处理与分析的软件工具，在日常工作中经常会遇到需要对大量数据进行矩阵运算和数据分析的情况。
为了提高工作效率，掌握Excel高级技巧是非常有必要的。
本文将介绍如何利用Excel的数组公式来进行矩阵运算和数据分析。
请按照下面的格式书写文章。
1. 矩阵运算在Excel中，矩阵运算可以通过数组公式实现。
数组公式是一种特殊的Excel公式，它可以将多个数据区域作为一个整体来处理。
下面以矩阵乘法为例，介绍如何使用数组公式进行矩阵运算。
步骤一：创建两个矩阵首先，创建两个矩阵A和B，分别输入数据并选择一个空的区域C 作为结果区域。
步骤二：输入数组公式选中结果区域C，然后在输入公式的编辑栏中输入以下内容，并按下Ctrl+Shift+Enter组合键，将公式转化为数组公式：{=MMULT(A1:B3,D1:E2)}这里的MMULT函数用于求解两个矩阵的乘积，A1:B3和D1:E2分别为矩阵A和矩阵B的区域。
步骤三：查看结果你将发现结果区域C中显示了矩阵乘积的结果。
2. 数据分析Excel的数组公式还可以应用于数据分析，帮助我们快速处理和分析大量数据。
下面以数据排序和汇总为例，介绍如何通过数组公式进行数据分析。
步骤一：数据排序假设你有一份销售数据表格，其中包含了产品名称、销售量和销售额等信息。
现在你需要按照销售额从高到低的顺序对数据进行排序。
首先，选中销售额列的区域，并在公式编辑栏中输入以下数组公式：{=SORT($B$2:$C$10,2,-1)}这里的SORT函数用于对指定区域的数据进行排序，$B$2:$C$10为销售量和销售额的区域，2表示按照销售额列进行排序，-1表示按照降序排列。
按下Ctrl+Shift+Enter组合键，将公式转化为数组公式。
你将发现销售额列的数据按照从高到低的顺序排列。
Python——矩阵相乘（采用矩阵相乘数学计算方法实现）（tkinter实现）
Python——矩阵相乘（采⽤矩阵相乘数学计算⽅法实现）（tkinter实现）⽬录本功能作者：1.CSDN⽤户（TDTX），博客园⽤户（TDTX），【矩阵相乘】采⽤线性代数中，计算矩阵相乘的⽅法实现1.在点击“矩阵相乘”之前，要先点击其余所有按钮2.本⽂只实现了核⼼的计算原理，读者可⾃加输⼊检查的代码1.multipmatrix.pydef multipmatrix():import tkinter as tklinearwindow1=()linearwindow1.title("Multipmatrix")linearwindow1.geometry("600x700")def hanga():global hang1hang1=eval(e1.get())def liea():global lie1lie1=eval(e2.get())def hangb():global hang2hang2=eval(e3.get())def lieb():global lie2lie2=eval(e4.get())def smatrixa():ma1=[]ma1=eval(e5.get())# print(ma1)# print(ma1[0][1])def smatrixb():ma2=[]ma2=eval(e6.get())# print(ma2)def mupm():mupma=[]sum=0ma1=[]ma1=eval(e5.get())ma2=[]ma2=eval(e6.get())if lie1!=hang2:tx.insert('insert',"结论：A不能左乘B"+'\n')else:tx.insert('insert','\n'+"结论：A可以左乘B"+'\n')i=0j=0k=0c0=0c=0while k<hang1:for j in range(lie2):for i in range(hang2):sum=sum+ma1[k][i]*ma2[i][j]# print(sum)mupma.append(sum)sum=0k=k+1# print(mupma)for co in mupma:tx.insert('insert',co)c=c+1if c%lie2==0:tx.insert('insert','\n')if c%lie2!=0:tx.insert('insert','\t')tx.insert('insert','\n')e1 = tk.Entry(linearwindow1,font=('Arial', 14),width=7)e1.grid(row=0, column = 1)bt1=tk.Button(linearwindow1,text='确认矩阵A⾏数',width=12,height=1,font=('Arial', 10),command=hanga)bt1.grid(row=1, column = 1)e2 = tk.Entry(linearwindow1,font=('Arial', 14),width=7)e2.grid(row=2, column = 1)bt2=tk.Button(linearwindow1,text='确认矩阵A列数',width=12,height=1,font=('Arial', 10),command=liea)bt2.grid(row=3, column = 1)e3 = tk.Entry(linearwindow1,font=('Arial', 14),width=7)e3.grid(row=5, column = 1)bt3=tk.Button(linearwindow1,text='确认矩阵B⾏数',width=12,height=1,font=('Arial', 10),command=hangb)bt3.grid(row=6, column = 1)e4 = tk.Entry(linearwindow1,font=('Arial', 14),width=7)e4.grid(row=7, column = 1)bt4=tk.Button(linearwindow1,text='确认矩阵B列数',width=12,height=1,font=('Arial', 10),command=lieb)bt4.grid(row=8, column = 1)lb1=bel(linearwindow1, text='在[]中以[]分隔⾏，以逗号分隔元素：\nexamp:[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]', bg='orange', font=('Arial', 12), width=30, height=2) lb1.grid(row=0, column = 6)e5 = tk.Entry(linearwindow1,font=('Arial', 14),width=40)e5.grid(row=1, column = 6)bt5=tk.Button(linearwindow1,text='确认矩阵A',width=12,height=1,font=('Arial', 10),command=smatrixa)bt5.grid(row=2, column = 6)lb2=bel(linearwindow1,text='在[]中以[]分隔⾏，以逗号分隔元素：\nexamp:[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]', bg='orange', font=('Arial', 12), width=30, height=2)lb2.grid(row=3, column = 6)e6 = tk.Entry(linearwindow1,font=('Arial', 14),width=40)e6.grid(row=4, column = 6)bt6=tk.Button(linearwindow1,text='确认矩阵B',width=12,height=1,font=('Arial', 10),command=smatrixb)bt6.grid(row=5, column = 6)lb3=bel(linearwindow1,text='------------------------------------------------------', bg='orange', font=('Arial', 12), width=30, height=0)lb3.grid(row=6, column = 6)bt7=tk.Button(linearwindow1,text='矩阵A左乘矩阵B',width=12,height=1,font=('Arial', 10),command=mupm)bt7.grid(row=7, column = 6)lb4=bel(linearwindow1,text='【AB=C】C=：', bg='orange', font=('Arial', 12), width=30, height=1)lb4.grid(row=8, column = 6)tx=tk.Text(linearwindow1,width=37,height=25)tx.grid(row=9, column = 6)linearwindow1.mainloop()2.结果⽰例【不符合矩阵A左乘矩阵B的运算条件，输出结论】。
矩阵运算——C语言实现
矩阵运算——C语言实现矩阵运算是线性代数中非常重要的一部分，它涉及到矩阵的加法、减法、乘法、转置等操作。
在C语言中，我们可以使用二维数组来表示和操作矩阵。
首先，我们需要定义一个表示矩阵的结构体，可以包含矩阵的行数、列数以及矩阵的元素值。
代码如下：```ctypedef structint rows; // 行数int cols; // 列数double **data; // 矩阵元素} Matrix;```在此结构体中，我们使用一个二维指针来表示矩阵的元素，其中每个指针指向一个一维数组，表示矩阵的一行。
接下来，我们可以实现一些常用的矩阵运算函数，比如矩阵的创建、销毁、加法、减法、乘法等。
1.矩阵的创建和销毁函数如下所示：```cMatrix *createMatrix(int rows, int cols)Matrix *matrix = (Matrix *)malloc(sizeof(Matrix));matrix->rows = rows;matrix->cols = cols;matrix->data = (double **)malloc(rows * sizeof(double *));for (int i = 0; i < rows; ++i)matrix->data[i] = (double *)malloc(cols * sizeof(double));}return matrix;void destroyMatrix(Matrix *matrix)for (int i = 0; i < matrix->rows; ++i)free(matrix->data[i]);}free(matrix->data);free(matrix);```这里我们使用了动态内存分配，先分配一维数组的内存，再分配二维数组的内存。
2.矩阵的加法和减法函数如下所示：```cMatrix *addMatrix(Matrix *matrix1, Matrix *matrix2)if (matrix1->rows != matrix2->rows ， matrix1->cols != matrix2->cols)return NULL;}Matrix *result = createMatrix(matrix1->rows, matrix1->cols);for (int i = 0; i < matrix1->rows; ++i)for (int j = 0; j < matrix1->cols; ++j)result->data[i][j] = matrix1->data[i][j] + matrix2->data[i][j];}}return result;Matrix *subtractMatrix(Matrix *matrix1, Matrix *matrix2)if (matrix1->rows != matrix2->rows ， matrix1->cols != matrix2->cols)return NULL;}Matrix *result = createMatrix(matrix1->rows, matrix1->cols);for (int i = 0; i < matrix1->rows; ++i)result->data[i][j] = matrix1->data[i][j] - matrix2->data[i][j];}}return result;```这里我们首先判断两个矩阵是否具有相同的行数和列数，如果不相同则无法进行加法或减法运算。
矩阵的运算应用实例
实验总结
矩阵乘法是线性代数中最常见的运算之一，它 在数值计算中有广泛的应用。
矩阵及矩阵的乘法使现实生活中繁琐的方阵计 算得到了简化。这道题就充分应用到矩阵的乘 法。
矩阵运算应用示例五
问题描述：
假设我们已知下列矩阵：矩阵A给出制造不同 物品所需原材料的数量；矩阵B给出两个不同 国家中，原材料的价格；矩阵C给出为了建造 两种类型的住宅，需要多少物品；矩阵D给出 这两个国家对两种住宅的需求。
(b) 确定每一个供货商的备餐价格。
准备知识：
矩阵与向量乘积： 实际上为两个矩阵乘积只不过有一个矩阵为一
n维向量。所以应用矩阵乘法原理可以很快得 出结果。
问题解答1：
根据题意此向量为一四维行向量，具体表示为：
10个 6夸脱 3夸脱 2盘
问题解答2：
根据第一个问题的要求，我们可以知道该向量 处于矩阵乘积的第一位，而第一题的具体矩阵 形式表述为下：
问题求解：
对于第一个问题的答案就是矩阵C本身即 ：
A
B
C
住宅 一 4
8
3
住宅 二 5
5
2
问题求解（续）：
对于第二个问题的答案就是矩阵A与B的乘积即AB在 MATLAB运算后得到的结果为：E=A*B
E=
160 155 182 169 95 100
问题求解（续）：
E矩阵所代表的意义为：
机时
A
I/O 执行 系统
作业A
作业B
作业C5 210 10 5
计时收费
B
方式Ⅰ 方式Ⅱ
I/0
执行 系统
2 3
6
5
3 4
C 每种类型的作业数量
D
机时比
unity 矩阵快速求解三元一次方程 代码
一、概述在数学和计算机领域中，解决三元一次方程是一个常见的问题。
在计算机图形学中，使用三维矩阵进行变换和投影时，常常需要解决三元一次方程。
为了提高计算效率和精度，我们可以利用Unity引擎中的矩阵快速求解方法来解决这一问题。
本文将介绍如何使用Unity引擎中的矩阵快速求解方法来解决三元一次方程，并给出相应的代码。
二、三元一次方程的求解三元一次方程是指形如ax + by + cz = d的方程，其中a、b、c、d 为已知常数，x、y、z为未知数。
解决三元一次方程的一种常见方法是利用矩阵的求解，通过矩阵运算来得到方程的解。
在Unity引擎中，我们可以利用矩阵的快速求解方法来进行计算。
三、Unity矩阵的快速求解方法Unity引擎中提供了Matrix4x4结构来表示4x4的矩阵，该矩阵结构包含了一系列的方法来进行矩阵的运算和求解。
通过调用Matrix4x4的方法，我们可以快速地求解三元一次方程。
四、代码实现下面是使用Unity引擎中矩阵快速求解方法来解决三元一次方程的示例代码：```csharpusing UnityEngine;public class EquationSolver : MonoBehaviour{void Start(){// 初始化系数矩阵Matrix4x4 coefficientMatrix = new Matrix4x4(new Vector4(1, 2, 3, 4),new Vector4(2, 3, 4, 5),new Vector4(3, 4, 5, 6),new Vector4(4, 5, 6, 7));// 初始化常数向量Vector4 constantVector = new Vector4(10, 11, 12, 13);// 求解方程Vector4 solution = coefficientMatrix.inverse * constantVector;// 输出结果Debug.Log("The solution is: " + solution);}}```以上代码通过Matrix4x4结构来表示系数矩阵和常数向量，并利用.inverse方法来求解方程。
矩阵乘法生活案例
矩阵乘法生活案例我给你讲个矩阵乘法在生活中的超有趣案例。
想象你开了一家超级酷的服装店，店里有两种类型的衣服，上衣和裤子。
我们可以用一个矩阵来表示。
比如说，矩阵A表示你进货的数量，第一行代表上衣，第二行代表裤子。
第一列是小码，第二列是中码，第三列是大码。
假设矩阵A是这样的：begin{bmatrix}10 15 20 8 12 15end{bmatrix}这就意味着你进了10件小码上衣、15件中码上衣、20件大码上衣，然后8件小码裤子、12件中码裤子、15件大码裤子。
现在呢，每种尺码的上衣和裤子价格不一样，而且不同款式的衣服利润也不一样。
我们可以用另一个矩阵B来表示每件衣服的利润，第一行是上衣的利润，第二行是裤子的利润，第一列是小码的利润，第二列是中码的利润，第三列是大码的利润。
假设矩阵B是这样的：begin{bmatrix}5 6 7 3 4 5end{bmatrix}这就是说小码上衣每件利润5元，中码上衣每件利润6元，大码上衣每件利润7元，小码裤子每件利润3元，中码裤子每件利润4元，大码裤子每件利润5元。
那你想知道你总共能赚多少钱吗？这时候就用到矩阵乘法啦。
当我们把矩阵A乘以矩阵B的时候，得到的结果矩阵C就会告诉你总的利润情况。
矩阵C的第一行第一列的元素，就是用矩阵A第一行的元素分别乘以矩阵B第一列的元素然后相加，也就是：(10×5 + 8×3) = 50 + 24 = 74这个74就表示小码衣服（上衣和裤子）总共能赚的钱。
按照这个规则把矩阵乘法做完，得到的矩阵C就会清楚地告诉你不同尺码衣服总共的利润情况啦。
是不是很神奇，就像一个超级算账小能手一样，矩阵乘法能让你轻松算出服装店的盈利情况呢！。
矩阵计算小程序源码
矩阵计算小程序源码矩阵计算小程序，可以进行矩阵转置、矩阵加法、矩阵乘法、矩阵的逆计算，样式及效果如下：矩阵加法计算矩阵求逆源码：using System;using System.Collections.Generic;using ponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Text;using System.Windows.Forms;using diyMatrix;namespace jzjs{public partial class 行列式计算: Form{public 行列式计算(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){Matrix mx1=new Matrix(), mx2=new Matrix(),mx3=new Matrix();if (fuhao.Text == "") { return; }switch (fuhao.Text[0]){case '+':if (tiquM(ref mx1, textBox1.Text) == false) { return; }if (tiquM(ref mx2, textBox2.Text) == false) { return; }mx3 = Matrix.Add(mx1, mx2);break;case '*':if (tiquM(ref mx1, textBox1.Text) == false) { return; }if (tiquM(ref mx2, textBox2.Text) == false) { return; }mx3 = Matrix.Mutiply(mx1, mx2);break;case 't':if (tiquM(ref mx1, textBox1.Text) == false) { return; }mx3 = mx1.Transpose();break;case 'n'://if (textBox1.Text == "") { return; }if (tiquM(ref mx1, textBox1.Text) == false) { return; }mx3 = Matrix.Inverse(mx1);break;default:return;}dis(mx3);}public Boolean tiquM(ref Matrix mx,String str){String[] Arr1, Arr2;Arr1 = str.Split(new String[] { "\r\n", ";" }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);if (Arr1.Length==0) { return false; }Arr2 = Arr1[0].Split(new Char[] { ',','\t',' '}, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);mx = new Matrix(Arr1.Length, Arr2.Length);for (int i = 0; i < Arr1.Length; i++){Arr2 = null;Arr2 = Arr1[i].Split(new Char[] { ',', '\t', ' ' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);for (int j = 0; j < Arr2.Length; j++){mx.SetNum(i, j, Convert.ToDouble(Arr2[j]));}}return true;}public void dis(Matrix mx){for (int i = 0; i < mx.row; i++){for (int j = 0; j < mx.col; j++){if (j != 0) { textBox3.AppendText("\t"); }textBox3.AppendText(mx.getNum(i, j).ToString());}textBox3.AppendText("\r\n");}}}}using System;namespace diyMatrix{public class Matrix{double[,] matrix;public int row = 0, col = 0;//int i=0,j=0;//int count=1;//定义三个不同情况下的构造函数public Matrix(){}public Matrix(int row){matrix = new double[row, row];}public Matrix(int row, int col){this.row = row;this.col = col;matrix = new double[row, col];}//复制构造函数public Matrix(Matrix m){int row = m.row;int col = m.col;matrix = new double[row, col];for (int i = 0; i < row; i++)for (int j = 0; j < col; j++)matrix[i, j] = m.getNum(i, j);}//输入相应的值，对矩阵进行设置public void SetNum(int i, int j, double num){matrix[i, j] = num;}//得到相应的矩阵某个数public double getNum(int i, int j){return matrix[i, j];}/* //输出矩阵public void OutputM(){Console.WriteLine("矩阵为：");for (int p = 0; p < row; p++){for (int q = 0; q < col; q++){Console.Write("\t" + matrix[p, q]);}Console.Write("\n");}}//输入矩阵具体数字实现public void InputM(int Row, int Col){for (int a = 0; a < Col; a++){for (int b = 0; b < Col; b++){Console.WriteLine("第{0}行，第{1}列", a + 1, b + 1);double value = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());this.SetNum(a, b, value);}}}*///输入矩阵具体数字实现//得到、设置matrixpublic double[,] Detail{get { return matrix; }set{matrix = value;row = matrix.GetLength(0);col = matrix.GetLength(1);}}//矩阵转置实现public Matrix Transpose(){Matrix another = new Matrix(col, row);for (int i = 0; i < row; i++){for (int j = 0; j < col; j++){another.SetNum(j, i, matrix[i, j]);}}return another;}//矩阵相加实现public static Matrix Add(Matrix lm, Matrix rm){//行出错if (lm.row != rm.row){System.Exception e = new Exception("相加的两个矩阵的行数不等");throw e;}//列出错if (lm.col != rm.col){System.Exception e = new Exception("相加的两个矩阵的列数不等");throw e;}Matrix another = new Matrix(lm.row, lm.col);for (int i = 0; i < lm.row; i++){for (int j = 0; j < lm.col; j++){double temp = lm.getNum(i, j) + rm.getNum(i, j);another.SetNum(i, j, temp);}}return another;}//矩阵相乘实现public static Matrix Mutiply(Matrix m1, Matrix m2){double temp = 0;Matrix ret;if (m1.col != m2.row){System.Exception e = new Exception("前者列数不等于后者行数，无法相乘");throw e;}ret = new Matrix(m1.row, m2.col);for (int i = 0; i < m1.row; i++){for (int j = 0; j < m2.col; j++){for (int p = 0; p < m1.col; p++){temp += m1.getNum(i, p) * m2.getNum(p, j);}ret.SetNum(i, j, temp);temp = 0;}}return ret;}//矩阵求逆实现public static Matrix Inverse(Matrix M){int m = M.row;int n = M.col;if (m != n){Exception myException = new Exception("求逆的矩阵不是方阵");throw myException;}Matrix ret = new Matrix(m, n);double[,] a0 = M.Detail;double[,] a = (double[,])a0.Clone();double[,] b = ret.Detail;int i, j, row, k;double max, temp;//单位矩阵for (i = 0; i < n; i++){b[i, i] = 1;}for (k = 0; k < n; k++){max = 0; row = k;//找最大元，其所在行为rowfor (i = k; i < n; i++){temp = Math.Abs(a[i, k]);if (max < temp){max = temp;row = i;}}if (max == 0){Exception myException = new Exception("该矩阵无逆矩阵");throw myException;}//交换k与row行if (row != k){for (j = 0; j < n; j++){temp = a[row, j];a[row, j] = a[k, j];a[k, j] = temp;temp = b[row, j];b[row, j] = b[k, j];b[k, j] = temp;}}//首元化为1for (j = k + 1; j < n; j++) a[k, j] /= a[k, k];for (j = 0; j < n; j++) b[k, j] /= a[k, k];a[k, k] = 1;//k列化为0//对afor (j = k + 1; j < n; j++){for (i = 0; i < k; i++) a[i, j] -= a[i, k] * a[k, j];for (i = k + 1; i < n; i++) a[i, j] -= a[i, k] * a[k, j];}//对bfor (j = 0; j < n; j++){for (i = 0; i < k; i++) b[i, j] -= a[i, k] * b[k, j];for (i = k + 1; i < n; i++) b[i, j] -= a[i, k] * b[k, j];}for (i = 0; i < n; i++) a[i, k] = 0;a[k, k] = 1;}return ret;}}}。
矩阵乘法在生活中的应用实例
矩阵乘法在生活中的应用实例1. 应用背景矩阵乘法是线性代数中的重要概念之一，广泛应用于各个领域。
在生活中，矩阵乘法可以用来描述和解决各种实际问题，例如计算机图形学、电力系统分析、经济学模型等。
本文将介绍几个具体的应用实例，并详细描述其应用背景、应用过程和应用效果。
2. 应用实例2.1 计算机图形学中的3D变换计算机图形学是矩阵乘法的一个重要应用领域。
在3D图形渲染中，物体通常通过变换矩阵来进行平移、旋转和缩放等操作。
这些变换可以通过矩阵乘法来表示和计算。
应用背景在计算机图形学中，我们需要将3D物体投影到2D屏幕上进行显示。
为了实现这一目标，我们需要对物体进行一系列变换操作，包括平移、旋转和缩放等。
这些变换可以通过矩阵乘法来表示，并且可以通过矩阵乘法的组合来实现复杂的变换效果。
应用过程首先，我们需要定义一个物体的模型矩阵，该矩阵描述了物体相对于世界坐标系的位置、旋转和缩放等属性。
然后，我们将模型矩阵与一个视图矩阵相乘，该矩阵描述了摄像机相对于世界坐标系的位置和方向。
最后，将得到的结果与投影矩阵相乘，将3D物体投影到2D屏幕上进行显示。
具体而言，假设我们有一个模型矩阵 M、一个视图矩阵 V 和一个投影矩阵 P。
为了将一个顶点 v 从模型空间变换到裁剪空间（屏幕空间），我们可以使用以下公式：v' = P * V * M * v其中v’ 是变换后的顶点坐标。
应用效果通过使用矩阵乘法来进行3D变换，在计算机图形学中可以实现各种复杂的效果。
例如，通过平移变换可以改变物体在屏幕上的位置；通过旋转变换可以使物体绕某个轴旋转；通过缩放变换可以改变物体的大小等。
这些变换操作都是通过对模型、视图和投影矩阵进行乘法运算来实现的。
2.2 电力系统分析中的潮流计算电力系统分析是矩阵乘法在电力工程领域中的应用之一。
潮流计算是电力系统分析中的重要环节，用于确定电力系统中各个节点的电压和功率等参数。
应用背景在电力系统中，各个节点通过输电线路相互连接。
c++四维矩阵的乘法运算
c++四维矩阵的乘法运算C++中进行四维矩阵的乘法运算涉及到多维数组的操作，需要按照矩阵乘法的规则进行计算。
首先，我们需要定义一个四维矩阵并进行乘法运算，下面是一个简单的示例代码：cpp.#include <iostream>。
const int N = 2; // 定义矩阵维度为2。
void matrixMultiplication(int A[N][N][N][N], intB[N][N][N][N], int result[N][N][N][N]) {。
for (int i = 0; i < N; i++) {。
for (int j = 0; j < N; j++) {。
for (int k = 0; k < N; k++) {。
for (int l = 0; l < N; l++) {。
result[i][j][k][l] = 0;for (int m = 0; m < N; m++) {。
result[i][j][k][l] +=A[i][j][k][m] B[i][j][m][l];}。
}。
}。
}。
}。
}。
int main() {。
int A[N][N][N][N] = {{{{1, 2}, {3, 4}}, {{5, 6}, {7, 8}}},。
{{{9, 10}, {11, 12}}, {{13, 14}, {15, 16}}};int B[N][N][N][N] = {{{{1, 0}, {0, 1}}, {{0, 1}, {1, 0}},。
{{{1, 2}, {3, 4}}, {{5, 6}, {7, 8}}}};int result[N][N][N][N];matrixMultiplication(A, B, result);// 输出结果。
for (int i = 0; i < N; i++) {。
for (int j = 0; j < N; j++) {。
sympy矩阵的计算
sympy矩阵的计算Sympy是一个基于Python的符号计算库，它提供了一些用于进行数学运算的功能，包括矩阵的运算。
在这篇文章中，我们将探讨使用Sympy 进行矩阵计算的几个方面。
首先，我们需要导入Sympy库：```pythonfrom sympy import *```接下来，我们可以定义一个矩阵。
Sympy中的矩阵是由`Matrix`类表示的，可以使用`Matrix`类的构造函数来创建矩阵。
例如，我们可以创建一个2x2的矩阵：```pythonMatrix([[1, 2], [3, 4]])```矩阵也可以是符号变量的函数，例如：```pythonx = symbols('x')Matrix([[x, x + 1], [x - 1, x**2]])```接下来，我们将介绍一些常见的矩阵运算。
1.矩阵加法和减法矩阵的加法和减法非常简单。
例如，我们有两个矩阵A和B：```pythonA = Matrix([[1, 2], [3, 4]])B = Matrix([[2, 4], [6, 8]])```我们可以使用`+`操作符进行矩阵加法：```pythonA+B```输出结果为：```Matrix([[3, 6], [9, 12]])```我们也可以使用`-`操作符进行矩阵减法：```pythonA-B```输出结果为：```Matrix([[-1, -2], [-3, -4]])```2.矩阵乘法矩阵的乘法需要满足一些特定的条件。
如果A是mxn的矩阵，B是nxp的矩阵，则它们的乘积AB是一个mxp的矩阵。
例如，我们有两个矩阵A和B：```pythonA = Matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])B = Matrix([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])```我们可以使用`*`操作符进行矩阵乘法：```pythonA*B```输出结果为：``````3.矩阵转置矩阵的转置是将矩阵的行和列交换得到的新矩阵。
pytorch多维矩阵指定维度乘法
pytorch多维矩阵指定维度乘法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了丰富的用于构建深度学习模型的工具和函数。
在深度学习中，矩阵乘法是一个非常常见的操作，它可以帮助我们实现神经网络的正向传播、反向传播等算法。
在PyTorch中，我们可以非常方便地实现多维矩阵的乘法，通过指定维度来实现灵活的操作。
在矩阵乘法中，两个矩阵的维度需要满足一定的条件才能相乘。
具体来说，两个矩阵的维度需要满足矩阵乘法的规则：如果矩阵A的维度为(m, n)，矩阵B的维度为(n, p)，那么它们可以相乘得到一个新的矩阵C，其维度为(m, p)。
PyTorch提供了torch.matmul函数来实现矩阵乘法操作。
该函数支持多维张量的乘法，我们可以通过指定dim参数来实现在特定维度上的乘法。
下面我们来看一个简单的例子：```pythonimport torch# 定义两个3x4的矩阵A = torch.randn(3, 4)B = torch.randn(3, 4)# 在最后一个维度上进行乘法C = torch.matmul(A, B.t())print(C.size()) # 输出torch.Size([3, 3])```在这个例子中，我们定义了两个3x4的矩阵A和B，并通过torch.matmul函数在最后一个维度上进行乘法，得到了一个3x3的矩阵C。
通过这种方式，我们可以非常方便地实现多维矩阵的乘法操作。
在这个例子中，我们使用了einsum函数，并传入了一个表达式'ij,ij->ii'，其中表达式的含义是：对A和B进行矩阵乘法，并将结果按对角线元素相加的方式组成一个新的张量。
最终，我们得到了一个3x1的矩阵C。
通过以上两个例子，我们可以看到在PyTorch中实现多维矩阵的指定维度乘法是非常灵活和方便的。
我们可以根据实际需求选择不同的函数来实现矩阵乘法操作，并通过指定dim参数或者传入表达式来实现不同的计算需求。
在线矩阵乘法
在线矩阵乘法
在线矩阵乘法指在线进行矩阵计算
和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义 [1]。
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。
对矩阵A和B，计算C=A*B。
请在如下输入框内分别输入矩阵A和矩阵B。
矩阵元素之间用逗号或空格隔开。
例如如果想要计算如下矩阵乘积：
则可在矩阵A和矩阵B输入框分别输入
1,2,3
4,5,6 和
100, 10
10, 100
1, 1000
进行计算。