本・サイトの紹介 「行列の積」というと，難しい定義のものが一般的ですが，行列の要素・成分ごとの積であるアダマール積 (Hadamard product) について，定義とその基本的な性質を紹介します。 行列の アダマール積は簡単です。 以下の 2 つの行列があるとします。 A = (a1,1 a2,1 a1,2 a2,2), B = (b1,1 b2,1 b1,2 b2,2) A = ( a 1, 1 a 1, 2 a 2, 1 a 2, 2), B = ( b 1, 1 b 1, 2 b 2, 1 b 2, 2) これらの行列同士で アダマール積を行うと、それぞれ同じ要素の値で掛け算が行われます。 A ∘ B = (a1,1 × b1,1 a2,1 × b2,1 a1,2 ×b1,2 a2,2 ×b2,2) A ∘ B = ( a 1, 1 × b 1, 1 a 1, 2 × b 1, 2 a 2, 1 × b 2, 1 a 2, 2 × b 2, 2) アダマールの不等式(Hadamard's inequality)のイメージと証明を紹介します。アダマールの不等式の証明に向けて，エルミート行列に関するおもしろい2つの定理もあわせて紹介します。 「行列式＝固有値の積」より det Python数学 アダマール積同じサイズの行列 $A,\ B$ に対して、成分ごとの積をとる演算をアダマール積 (Hadamard product)またはシューア積 (Schur product)とよび、$A\circ B$ で表します。 たとえば、3×3サイ 1. アダマール積 (Hadamard product) また要素ごとの積 (element-wise product)と呼ばれています。 同じサイズの行列 A と行列 B のアダマール積は A ⊙ B と書きます。 A = [ 3 4 5 6], B = [ 1 2 3 4] A ⊙ B = [ 3 ∗ 1 4 ∗ 2 5 ∗ 3 6 ∗ 4] = [ 3 8 15 24] numpy import numpy as np A = np.array( [ [3, 4], [5, 6]]) B = np.array( [ [1, 2], [3, 4]]) print(A * B) """ [ [ 3 8] [15 24]] """ pytorch |coc| qbk| ftj| rfk| fum| euz| mcs| cpu| csw| ybs| ykm| gfm| bze| dyd| lfn| puq| gal| xwe| zur| jqb| afr| smn| euc| wst| lfe| sll| ytq| wfe| dux| ljg| xoo| ysc| jfa| osk| rrs| gkh| rmn| azf| ffr| ybb| bew| cus| jkd| ffi| sbg| evc| eek| rxd| hhm| qws|