矩阵乘以矩阵得到的是什么，是矩阵还是数？

一、矩阵乘以矩阵得到的是什么，是矩阵还是数？

一般情况下，一个m×n矩阵A与n×k矩阵B的乘积AB是一个m×k矩阵。

二、等价矩阵可以得到什么？

你好！广泛意义的等价，是集合在某种变换下保持不变性。如：矩阵A与称为等价的，如果B可以是A经过一系列初等变换得到。矩阵在初等变换下是行列式不变的。在线性代数中，合同、相似都是等价关系

三、矩阵a经过初等变换得到矩阵b？

这就是矩阵等价的定义呀，若A经过若干次初等行、列变换化为B，则A与B等价。矩阵等价的本质是秩相同，只要两个m×n的矩阵秩相同，它们就是等价的。初等变换不改变矩阵的秩，因此初等变换每一步得到的矩阵都是等价的。

四、weka分类得到矩阵怎么分析？

当使用Weka分类得到矩阵后，首先可以通过混淆矩阵来分析模型的性能，计算准确率、召回率和F1分数等指标来评估分类器的效果。

此外，可以根据不同类别的预测结果对模型进行进一步的分析，比较不同类别的预测情况，找出模型在特定类别上的表现是否较差，并尝试优化。

另外，通过ROC曲线和AUC值来评估模型在不同阈值下的表现，并找出最佳的分类阈值。综合利用这些分析方法可以更全面地评估和优化模型的性能。

五、matlab矩阵位置怎么得到？

1. 数值型

查找某个元素在向量中的位置：m = find(A==5);  %A是向量，5是要查找的元素值，返回位置m

查找某个元素在矩阵中的位置：[m,n] = find(B==5);   %B是矩阵，5是要查找的元素值，返回行位置m和列位置n

2. 字符型/cell型

查找某个字符串在cell中的位置：m = find(strcmp(Strcell, str1));  %Strcell是cell数组，str1是要查找的字符串，返回位置m

六、两个可逆矩阵相乘得到的还是可逆矩阵吗，两个不可逆矩阵相乘得到的是0吗？

（1）两个可逆矩阵相乘得到的一定是可逆矩阵，因为矩阵可逆的充要条件之一是它的行列式不等于0，若A，B都可逆，则|A|,|B|都不为0，所以|AB|=|A||B|也不为0，所以AB可逆。

（2）两个不可逆矩阵相乘得到的不一定是0。

例如A=（1,0 B=(2,0 0,0） 0,0) 显然A,B都不可逆，而他们的乘积为 AB=（3,0 0,0） 也不为0.

七、伴随矩阵可以用分块矩阵吗？

不适用。

想想伴随矩阵由什么组成？

用的是各个代数余子式。对于二阶矩阵，求代数余子式去掉当前行当前列，那就剩一个元素了。所以伴随矩阵元素就跟原矩阵对应元素相等或互为相反数。

但是二阶以上，每个代数余子式都要求行列式的。

八、ab矩阵秩相等可以得到什么？

a为方阵，秩等于n肯定是，秩小于n时，不一定，而a和a的转置乘积的秩一定和a的秩相等

九、用英伟达gpu算矩阵

利用英伟达GPU算矩阵的效率与可行性

在数据处理与科学计算领域，矩阵计算是一项基础且重要的操作。而随着计算机硬件性能的不断提升，使用GPU（Graphics Processing Unit）进行矩阵计算已经成为一个备受关注的话题。特别是利用英伟达公司生产的GPU，可以显著提高矩阵计算的效率。

通过分析和比较使用CPU和使用GPU算矩阵的效果，可以发现GPU在大规模矩阵计算方面具有明显的优势。英伟达的GPU架构设计以及CUDA并行计算平台，使其在并行计算任务中表现突出。

对于需要对大规模数据进行复杂运算的科学研究人员和工程师来说，利用英伟达GPU进行矩阵计算不仅可以提高计算速度，还可以有效降低计算成本。相比传统的基于CPU的计算方式，GPU在处理矩阵运算时能够更好地利用多个处理单元，加快计算速度。

使用英伟达GPU进行矩阵计算的优势

1. 并行计算能力强：英伟达GPU的设计注重并行计算，能够同时处理大量数据，加速矩阵计算过程。

2. 更好地利用硬件资源：GPU具有更多的核心和线程，能够更有效地利用硬件资源，提高计算效率。

3. 大规模数据处理：对于大规模矩阵运算，GPU能够更快地完成计算任务，提高工作效率。

4. 降低计算成本：使用GPU进行矩阵计算可以降低能耗和运维成本，对于长期进行数据处理任务的用户来说具有明显优势。

英伟达GPU在矩阵计算领域的应用案例

1. 科学计算：许多科学研究领域需要对复杂的数学模型进行模拟与计算，其中包括大规模矩阵计算。使用英伟达GPU可以加速这些计算过程，提高科学研究的效率。

2. 人工智能：深度学习等人工智能领域的应用也需要大量的矩阵计算，英伟达为此提供了专门的GPU加速解决方案，帮助开发者更快地训练模型。

3. 金融建模：金融领域对大数据的分析和模型建立也会涉及到矩阵计算，英伟达GPU在这方面能够显著提升计算速度和准确性。

4. 大规模数据分析：在互联网和大数据领域，处理海量数据的计算需求日益增长，使用英伟达GPU可以帮助加速这些复杂数据分析过程。

结语

总的来说，利用英伟达GPU进行矩阵计算是一个高效且可行的选择。无论是对于科学研究领域还是商业应用领域，GPU都展现出了强大的计算能力和加速效果。随着技术不断发展，英伟达GPU在矩阵计算领域的应用前景将更加广阔。

十、用伴随矩阵求逆矩阵？

矩阵的逆等于伴随矩阵除以矩阵的行列式。

A^*=A^(-1)|A|,两边同时取行列式得|A^*|=|A|^2 （因为是三阶矩阵）又|A^*|=4,|A|>0,所以|A|=2，所以A^(-1)=A^(*)/2,就是伴随矩阵除以2。当矩阵是大于等于二阶时 ：主对角元素是将原矩阵该元素所在行列去掉再求行列式，非主对角元素是原矩阵该元素的共轭位置的元素去掉所在行列求行列式乘以 (-1)x+y。

x，y为该元素的共轭位置的元素的行和列的序号，序号从1开始。主对角元素实际上是非主对角元素的特殊情况，因为x=y，所以 (-1)x+y =1 ，一直是正数，没必要考虑主对角元素的符号问题。当矩阵的阶数等于一阶时，伴随矩阵为一阶单位方阵。二阶矩阵的求法口诀：主对角线元素互换，副对角线元素加负号。

在线性代数中，一个方形矩阵的伴随矩阵是一个类似于逆矩阵的概念。如果矩阵可逆，那么它的逆矩阵和它的伴随矩阵之间只差一个系数。然而，伴随矩阵对不可逆的矩阵也有定义，并且不需要用到除法。 设A是数域上的一个n阶方阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E。 则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵