一、矩阵是什么，可以吃吗
一个
n
×
m
n \times m
n×m 矩阵是由
n
×
m
n\times m
n×m 个实数排列成
n
n
n 行
m
m
m 列构成，然后用一对
[
]
[]
[]括起来，通常用大写字母表示，比如下面
3
×
3
3\times 3
3×3的矩阵简记为
A
=
(
a
i
,
j
)
3
×
3
A=(a_{i,j})_{3 \times 3}
A=(ai,j)3×3
[
a
1
,
1
a
1
,
2
a
1
,
3
a
2
,
1
a
2
,
2
a
2
,
3
a
3
,
1
a
3
,
2
a
3
,
3
]
\begin{bmatrix} a_{1,1} & a_{1,2} & a_{1,3}\\ a_{2,1} & a_{2,2} & a_{2,3}\\ a_{3,1} & a_{3,2} & a_{3,3} \end{bmatrix}
⎣⎡a1,1a2,1a3,1a1,2a2,2a3,2a1,3a2,3a3,3⎦⎤
上面的定义有没有把你看得一脸懵逼，懵逼就对了
其实我们也可以不这么懵逼：
直接用二维数组存不就明白了
矩阵直观的看起来就是一个
2
2
2 维数组，在实际编程中，我们也确实用
2
2
2 维数组表示矩阵。（为了照顾刚学矩阵的朋友们，我们后面说的时候都会用接近二维数组的表示方法表示矩阵）
二、矩阵加减
矩阵加减很简单，首先我们得保证这两个矩阵一样大，即列数及行数都一样，接下来，我们只需让矩阵中的对应位置相加减即可
矩阵加减满足交换律和结合律
交换律：
A
+
B
=
B
+
A
A+B=B+A
A+B=B+A
结合律：
(
A
+
B
)
+
C
=
A
+
(
B
+
C
)
(A+B)+C=A+(B+C)
(A+B)+C=A+(B+C)
三、矩阵乘法
1、矩阵×数
很简单，只需将矩阵的每位乘上那个数即可
2.矩阵×矩阵
这才是矩阵中的重中之重，也是比较难理解的地方
两个矩阵
A
,
B
A,B
A,B相乘，只有当且仅当
A
A
A 矩阵的列数和矩阵
B
B
B 行数相同的时候才有定义,即只有
A
n
,
t
×
B
t
,
m
A_{n,t} \times B_{t,m}
An,t×Bt,m时有意义
接下来说一下这是怎么乘的
！！！施工中！！！
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