Matricu reizināšana

Matricu reizināšana ir bināra operācija, kurā tiek reizināts matricu pāris, šīs operācijas rezultātā tiek iegūta jauna matrica. Skaitļi (piemēram, reāli, kompleksi skaitļi) var tikt reizināti kā elementārajā aritmētikā.

Pastāv vairāki veidi, kā reizināt matricas, no kuriem vienkāršākais ir reizināšana ar skaitli. Matricu reizināšana nav komutatīva, kas nozīmē, ka A · B ≠ B · A. Ja tiek reizināta matrica A (n × m matrica) un B (m × p matrica), tad reizināšanas rezultāts AB ir n × p matrica.

Vienkāršākā reizināšana ar matricām ir matricas reizināšana ar skaitli.

Skaitļa λ reizinājums ar matricu A ir matrica λA, kuras izmērs ir tāds pats, kā matricai A. Matricas λA locekļus definē kā

${\displaystyle (\lambda \mathbf {A} )_{ij}=\lambda \left(\mathbf {A} \right)_{ij}\,,}$

kas izvērstā pierakstā izskatās šādi:

${\displaystyle \lambda \mathbf {A} =\lambda {\begin{pmatrix}A_{11}&A_{12}&\cdots &A_{1m}\\A_{21}&A_{22}&\cdots &A_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\A_{n1}&A_{n2}&\cdots &A_{nm}\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}\lambda A_{11}&\lambda A_{12}&\cdots &\lambda A_{1m}\\\lambda A_{21}&\lambda A_{22}&\cdots &\lambda A_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\lambda A_{n1}&\lambda A_{n2}&\cdots &\lambda A_{nm}\\\end{pmatrix}}\,.}$

Līdzīgi tiek definēts matricas A reizinājums ar skaitli λ

${\displaystyle (\mathbf {A} \lambda )_{ij}=\left(\mathbf {A} \right)_{ij}\lambda \,,}$

kas izvērstā pierakstā izskatās šādi:

${\displaystyle \mathbf {A} \lambda ={\begin{pmatrix}A_{11}&A_{12}&\cdots &A_{1m}\\A_{21}&A_{22}&\cdots &A_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\A_{n1}&A_{n2}&\cdots &A_{nm}\\\end{pmatrix}}\lambda ={\begin{pmatrix}A_{11}\lambda &A_{12}\lambda &\cdots &A_{1m}\lambda \\A_{21}\lambda &A_{22}\lambda &\cdots &A_{2m}\lambda \\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\A_{n1}\lambda &A_{n2}\lambda &\cdots &A_{nm}\lambda \\\end{pmatrix}}\,.}$

Piemērs ar reālu skaitli un matricu:

${\displaystyle \lambda =2,\quad \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}a&b\\c&d\\\end{pmatrix}}}$

${\displaystyle 2\mathbf {A} =2{\begin{pmatrix}a&b\\c&d\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}2\!\cdot \!a&2\!\cdot \!b\\2\!\cdot \!c&2\!\cdot \!d\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}a\!\cdot \!2&b\!\cdot \!2\\c\!\cdot \!2&d\!\cdot \!2\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}a&b\\c&d\\\end{pmatrix}}2=\mathbf {A} 2.}$

Ja A ir n × m matrica un B ir m × p matrica,

${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}A_{11}&A_{12}&\cdots &A_{1m}\\A_{21}&A_{22}&\cdots &A_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\A_{n1}&A_{n2}&\cdots &A_{nm}\\\end{pmatrix}},\quad \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}B_{11}&B_{12}&\cdots &B_{1p}\\B_{21}&B_{22}&\cdots &B_{2p}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\B_{m1}&B_{m2}&\cdots &B_{mp}\\\end{pmatrix}}}$

tad matricu reizinājums AB (kas tiek apzīmēts bez kaut kādām reizinājuma zīmēm vai punktiem) ir n × p matrica^[1][2][3][4]

${\displaystyle \mathbf {A} \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}\left(\mathbf {AB} \right)_{11}&\left(\mathbf {AB} \right)_{12}&\cdots &\left(\mathbf {AB} \right)_{1p}\\\left(\mathbf {AB} \right)_{21}&\left(\mathbf {AB} \right)_{22}&\cdots &\left(\mathbf {AB} \right)_{2p}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\left(\mathbf {AB} \right)_{n1}&\left(\mathbf {AB} \right)_{n2}&\cdots &\left(\mathbf {AB} \right)_{np}\\\end{pmatrix}}}$

kur katrs i, j loceklis ir iegūts, reizinot A_ik elementu ar B_kj elementu, kur k = 1, 2, ..., m un tiek saskaitīti rezultāti līdz k:

${\displaystyle (\mathbf {A} \mathbf {B} )_{ij}=\sum _{k=1}^{m}A_{ik}B_{kj}\,.}$

Tas nozīmē, ka reizinājums AB ir definēts, ja kolonnu skaits A matricā sakrīt ar rindu skaitu B matricā. Reizinājuma rezultāta matricā rindu skaits ir vienāds ar A rindu skaitu, savukārt kolonnu skaits — ar B kolonnu skaitu.

${\displaystyle {\overset {4\times 2{\text{ matrica}}}{\begin{bmatrix}{\color {Brown}{a_{11}}}&{\color {Brown}{a_{12}}}\\\cdot &\cdot \\{\color {Orange}{a_{31}}}&{\color {Orange}{a_{32}}}\\\cdot &\cdot \\\end{bmatrix}}}{\overset {2\times 3{\text{ matrica}}}{\begin{bmatrix}\cdot &{\color {Plum}{b_{12}}}&{\color {Violet}{b_{13}}}\\\cdot &{\color {Plum}{b_{22}}}&{\color {Violet}{b_{23}}}\\\end{bmatrix}}}={\overset {4\times 3{\text{ matrica}}}{\begin{bmatrix}\cdot &x_{12}&x_{13}\\\cdot &\cdot &\cdot \\\cdot &x_{32}&x_{33}\\\cdot &\cdot &\cdot \\\end{bmatrix}}}}$

Vērtības krustpunktos ir iegūstamas ar šādām darbībām:

${\displaystyle {\begin{aligned}x_{12}&={\color {Brown}{a_{11}}}{\color {Plum}{b_{12}}}+{\color {Brown}{a_{12}}}{\color {Plum}{b_{22}}}\\x_{13}&={\color {Brown}{a_{11}}}{\color {Violet}{b_{13}}}+{\color {Brown}{a_{12}}}{\color {Violet}{b_{23}}}\\x_{32}&={\color {Orange}{a_{31}}}{\color {Plum}{b_{12}}}+{\color {Orange}{a_{32}}}{\color {Plum}{b_{22}}}\\x_{33}&={\color {Orange}{a_{31}}}{\color {Violet}{b_{13}}}+{\color {Orange}{a_{32}}}{\color {Violet}{b_{23}}}\end{aligned}}}$

Rindas matrica un kolonnas matrica

Ja

${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}a&b&c\end{pmatrix}}\,,\quad \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}\,,}$

tad matricu reizināšanas rezultāts ir:

${\displaystyle \mathbf {AB} ={\begin{pmatrix}a&b&c\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}=ax+by+cz\,,}$

un

${\displaystyle \mathbf {BA} ={\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}a&b&c\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}xa&xb&xc\\ya&yb&yc\\za&zb&zc\end{pmatrix}}\,.}$

Jāievēro, ka AB un BA ir divas dažādas matricas. Pirmā ir 1 × 1 matrica, bet otrā — 3 × 3 matrica.

Kvadrātiska matrica un kolonnas matrica

Ja

${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}a&b&c\\p&q&r\\u&v&w\end{pmatrix}},\quad \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}\,,}$

tad matricu reizināšanas rezultāts ir:

${\displaystyle \mathbf {AB} ={\begin{pmatrix}a&b&c\\p&q&r\\u&v&w\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}ax+by+cz\\px+qy+rz\\ux+vy+wz\end{pmatrix}}\,,}$

savukārt BA nav definēts.

Kvadrātiskas matricas

Ja

${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}a&b&c\\p&q&r\\u&v&w\end{pmatrix}},\quad \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{pmatrix}}\,,}$

tad matricu reizināšanas rezultāts ir:

${\displaystyle \mathbf {AB} ={\begin{pmatrix}a&b&c\\p&q&r\\u&v&w\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}a\alpha +b\lambda +c\rho &a\beta +b\mu +c\sigma &a\gamma +b\nu +c\tau \\p\alpha +q\lambda +r\rho &p\beta +q\mu +r\sigma &p\gamma +q\nu +r\tau \\u\alpha +v\lambda +w\rho &u\beta +v\mu +w\sigma &u\gamma +v\nu +w\tau \end{pmatrix}}\,,}$

un

${\displaystyle \mathbf {BA} ={\begin{pmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}a&b&c\\p&q&r\\u&v&w\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}\alpha a+\beta p+\gamma u&\alpha b+\beta q+\gamma v&\alpha c+\beta r+\gamma w\\\lambda a+\mu p+\nu u&\lambda b+\mu q+\nu v&\lambda c+\mu r+\nu w\\\rho a+\sigma p+\tau u&\rho b+\sigma q+\tau v&\rho c+\sigma r+\tau w\end{pmatrix}}\,.}$

Rindas matrica, kvadrātiska matrica un kolonnas matrica

Ja

${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}a&b&c\end{pmatrix}}\,,\quad \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{pmatrix}}\,,\quad \mathbf {C} ={\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}\,,}$

tad matricu reizināšanas rezultāts ir:

${\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {ABC} &={\begin{pmatrix}a&b&c\end{pmatrix}}\left[{\begin{pmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}\right]=\left[{\begin{pmatrix}a&b&c\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{pmatrix}}\right]{\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}\\&={\begin{pmatrix}a&b&c\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}\alpha x+\beta y+\gamma z\\\lambda x+\mu y+\nu z\\\rho x+\sigma y+\tau z\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}a\alpha +b\lambda +c\rho &a\beta +b\mu +c\sigma &a\gamma +b\nu +c\tau \end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}\\&=a\alpha x+b\lambda x+c\rho x+a\beta y+b\mu y+c\sigma y+a\gamma z+b\nu z+c\tau z\,,\end{aligned}}}$

CBA nav definēts. Jāievēro, ka A(BC) = (AB)C, kas ir viena no matricu reizināšanas īpašībām.

Taisnstūrveida matricas

Ja

${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}a&b&c\\x&y&z\end{pmatrix}}\,,\quad \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}\alpha &\rho \\\beta &\sigma \\\gamma &\tau \\\end{pmatrix}}\,,}$

tad matricu reizināšanas rezultāts ir:

${\displaystyle \mathbf {A} \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}a&b&c\\x&y&z\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}\alpha &\rho \\\beta &\sigma \\\gamma &\tau \\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}a\alpha +b\beta +c\gamma &a\rho +b\sigma +c\tau \\x\alpha +y\beta +z\gamma &x\rho +y\sigma +z\tau \\\end{pmatrix}}\,,}$

un

${\displaystyle \mathbf {B} \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}\alpha &\rho \\\beta &\sigma \\\gamma &\tau \\\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}a&b&c\\x&y&z\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}\alpha a+\rho x&\alpha b+\rho y&\alpha c+\rho z\\\beta a+\sigma x&\beta b+\sigma y&\beta c+\sigma z\\\gamma a+\tau x&\gamma b+\tau y&\gamma c+\tau z\end{pmatrix}}\,.}$

Piemērs, kas parāda, ka matricu reizināšana nav komutatīva.

${\displaystyle A={\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&1\\0&0\end{smallmatrix}}{\bigr )},\,B={\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&0\\0&1\end{smallmatrix}}{\bigr )},}$

${\displaystyle {\begin{aligned}A\cdot B&={\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&1\\0&0\end{smallmatrix}}{\bigr )}\cdot {\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&0\\0&1\end{smallmatrix}}{\bigr )}={\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&1\\0&0\end{smallmatrix}}{\bigr )},\\B\cdot A&={\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&0\\0&1\end{smallmatrix}}{\bigr )}\cdot {\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&1\\0&0\end{smallmatrix}}{\bigr )}={\bigl (}{\begin{smallmatrix}0&0\\0&0\end{smallmatrix}}{\bigr )}.\end{aligned}}}$

• MathWorld ieraksts (angliski)
• PlanetMath ieraksts (angliski)
• Kā reizināt matricas (angliski)
• Kā operēt ar matricām (angliski)

s d l Lineārā algebra Pamata koncepti Skalārs lielums Vektors Vektoru telpa Skalāra reizināšana Vektora projekcija Lineārais sprīdis Lineārais plāns Lineārā projekcija Lineārā neatkarība Lineārā kombinācija Bāze Bāzes maiņa Rindu un kolonnu vektori Rindu un kolonnu lauki Kodols Īpašvērtības un īpašvektori Transponēšana Lineārie vienādojumi Matricas Bloks Sadalīšana Apgrieztā Minors Reizināšana Ranks Transformācija Krāmera formulas (likums) Gausa izslēgšanas metode Bilinearitāte Ortogonalitāte Skalārais reizinājums Iekšējā reizinājuma telpa Vektoriāls reizinājums Grama–Šmita process Multilineārā algebra Determinants Vektoriālais reizinājums Jauktais reizinājums Septiņu-dimensiju vektoriālais reizinājums Ģeometriskā algebra Ārējā algebra Bivektors Multivektors Tenzors Outermorfisms Vektoru lauka konstrukcijas Duāla Tiešā summa Funkcijas telpa Koeficients Apakšlauks Tenzorreizinājums kaitliskā lineārā algebra|Skaitliskā Peldošo punktu Skaitliskā stabilitāte Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) Retināta matrica Lineārās algebras programmatūras bibliotēkas Kategorija Wikibook (En) Wikiversity (En)