矩阵abc运算法则
矩阵之间也可以进行乘法运算,但其运算过程相对复杂得多。与算术乘法不同,矩阵乘法并不是多个矩阵之和,它有自己的逻辑。其算法的具体描述为:假设m行n列的矩阵A和r行v列的矩阵B相乘得到矩阵C,则首先矩阵A和矩阵B必须满足n=r,也就是说,第一个矩阵的列数必须和第二个矩阵的行数相同。在运算时第一个矩阵A的第i行的所有元素同第二个矩阵B第j列的元素对应相乘,并把相乘的结果相加,最终得到的值就是矩阵C的第i行第j列的值。
这个过程用数学公式描述为:
C(i,j)=A(i1,i2,i3……in)×B(j1,j2,j3……jv)
进而推出:
C(i,j)= i1×j1+i2 ×j2+i3×j3……+in×jv
从矩阵的乘法运算过程可以看出,矩阵A和矩阵B相乘的产生的矩阵C,必然是m行v列的。例如一个5×3的矩阵同一个3×7的矩阵相乘,结果必然是产生一个5×7的矩阵。而一个5×3的矩阵同一个5×7的矩阵,则无法相乘。
在图形变换时,经常用到多次变换,这会造成多个矩阵相乘。如果多个矩阵相乘,则等价于前两个矩阵相乘的结果再乘以第三个矩阵,以此向后类推。例如假设ABCD都是矩阵,则A×B×C×D=((A×B)×C)×D。矩阵乘法同数字乘法不同,其运算的先后顺序十分敏感,矩阵A乘矩阵B的结果可能完全不同于矩阵B乘矩阵A的结果,有时甚至根本无法相乘。
矩阵相乘要求矩阵之间列与行前后对应相等。为了方便操作,在图形学的实际应用中变换矩阵都是行数和列数相等的方阵。对于行和列不相等的矩阵,甚至要人为补足。
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