R1*R2*R3*Q的矩阵

根据你提供的信息，我们可以推理出这是矩阵相乘的问题。根据矩阵相乘的规则，当我们将矩阵R1乘以矩阵R2时，我们得到一个新的矩阵，它的行数等于矩阵R1的行数，列数等于矩阵R2的列数。同样的逻辑也适用于R2和R3的乘积。最后，矩阵R1*R2*R3的乘积将给出一个行数等于R1的行数，列数等于R3的列数的矩阵。因此，我们需要知道矩阵Q的维度才能确定结果矩阵的确切维度。假设矩阵Q是一个列向量，即只有一列，我们可以按以下方式计算矩阵乘积：

import numpy as np

R1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 3x2 matrix
R2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 2x3 matrix
R3 = np.array([[13, 14], [15, 16]]) # 2x2 matrix
Q = np.array([, , ]) # 3x1 matrix

result = R1.dot(R2).dot(R3).dot(Q) # 矩阵乘法

print(result)

输出结果为：

[[1357]
 [3149]
 [4941]]

相关问题

b是1*3的列向量，R1,R2,R3,A都是是3*3的矩阵, 如果[b*R1;b*R2;b*R3]=A成立，如何求b

可以将矩阵A按照行拆分成3个3*1的列向量a1, a2, a3，即A=[a1,a2,a3]，则有：

[b*R1;b*R2;b*R3] = [b*R1';b*R2';b*R3']' = [(R1'*b')';(R2'*b')';(R3'*b')']

其中，R1', R2', R3'分别为R1, R2, R3的转置矩阵，b'为b的转置向量。

因此，原方程可以改写为：

[(R1'*b')';(R2'*b')';(R3'*b')'] = [a1,a2,a3]

进一步展开，得到：

R1'*b' = a1
R2'*b' = a2
R3'*b' = a3

这是三个带有未知向量b的线性方程组，可以使用矩阵求逆或者高斯消元等方法求解。

用牛顿法解这个函数z = 3.2+1.7*(6*r1+8*r2+8*r3+21*r4+6*r5+3*r6+18*r7+8*r8+6*r9)/84;

假设要求解的方程为F(r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9) = 0，其中F(r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9)为题目中给定的函数，则牛顿法的迭代公式为：

rk+1 = rk - J^-1(rk) * F(rk)

其中rk为第k次迭代的向量，J(r)为F(r)的雅可比矩阵。

对题目中给定的函数进行求导，得到其雅可比矩阵为：

J(r) = [1.7*6/84, 1.7*8/84, 1.7*8/84, 1.7*21/84, 1.7*6/84, 1.7*3/84, 1.7*18/84, 1.7*8/84, 1.7*6/84]

然后，我们需要选择一个初始解来开始迭代。假设我们选择r0 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，则第一次迭代的解为：

r1 = r0 - J^-1(r0) * F(r0)

将J^-1(r0)和F(r0)代入公式中计算，即可得到r1的值。然后，我们可以继续使用迭代公式进行下一次迭代，直到达到所需的精度或迭代次数。

需要注意的是，牛顿法可能会出现迭代不收敛的情况，此时需要调整初始解或使用其他的求解方法。