信号向量相乘还是信号向量吗

信号向量与四元数相乘后，得到的结果仍然是一个信号向量。四元数乘以向量的运算规则为：q * v = (q) * (v) * (q-1) \[2\]。其中，q表示四元数，v表示向量。根据这个规则，将一个向量与一个四元数相乘后，得到的结果仍然是一个向量。所以，信号向量相乘后仍然是信号向量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [四元数与三维向量相乘运算](https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/126409845)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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三个信号向量相乘还是信号向量吗

根据引用\[2\]中的运算法则，四元数和向量相乘的结果是一个新的向量。因此，三个信号向量相乘的结果仍然是一个信号向量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [四元数与三维向量相乘运算](https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/126409845)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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矩阵向量相乘,TORCH

矩阵向量相乘是指将一个矩阵与一个向量进行乘法运算，得到一个新的向量作为结果。在TORCH（PyTorch）中，可以使用torch.matmul()函数来实现矩阵向量相乘。

具体而言，假设有一个m行n列的矩阵A和一个n维的列向量B，它们的矩阵向量相乘可以表示为C = A * B，其中C是一个m维的列向量。

在TORCH中，可以使用torch.matmul()函数来进行矩阵向量相乘的计算。示例代码如下：

import torch

# 定义矩阵A和向量B
A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = torch.tensor([7, 8, 9])

# 进行矩阵向量相乘
C = torch.matmul(A, B)

print(C)

输出结果为：

tensor([ 50, 122])

这里的输出结果是一个包含两个元素的张量，即C = [50, 122]。