矩阵的乘法ab,求b列数和行数

矩阵乘法是指将一个矩阵的每一行与另一个矩阵的每一列进行对应位置上的元素相乘，并将结果相加得到一个新的矩阵。

若已知矩阵乘法ab，我们可以得出以下结论：

1. 矩阵a的列数和矩阵b的行数必须相等，才能进行矩阵乘法。如果矩阵a的列数为m，那么矩阵b的行数也必须为m。

2. 乘法结果的矩阵c的行数等于矩阵a的行数，列数等于矩阵b的列数。即矩阵c的尺寸为n行m列，其中n为矩阵a的行数，m为矩阵b的列数。

总结：对于矩阵乘法ab来说，矩阵a的列数必须与矩阵b的行数相等，并且乘法结果的矩阵c的行数等于矩阵a的行数，列数等于矩阵b的列数。

例如，若矩阵a的尺寸为3行2列，矩阵b的尺寸为2行4列，则矩阵ab的尺寸为3行4列。

相关问题

python实现AB矩阵乘法

下面是Python实现AB矩阵乘法的代码：

def matrix_multiply(A, B):
    """
    AB矩阵乘法
    :param A: 矩阵A
    :param B: 矩阵B
    :return: 矩阵C
    """
    if len(A[0]) != len(B):
        return None
    C = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]
    for i in range(len(A)):
        for j in range(len(B[0])):
            for k in range(len(B)):
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
    return C

其中，A和B分别是两个矩阵，C是它们的乘积矩阵。在函数中，首先判断A的列数是否等于B的行数，如果不等于，则无法进行矩阵乘法，返回None。然后，创建一个C矩阵，用于存储乘积结果。接着，使用三重循环计算C矩阵的每个元素，最后返回C矩阵。

matlab矩阵乘法带未知数

### MATLAB 中含有符号变量的矩阵乘法

在 MATLAB 中处理含符号变量的矩阵乘法时，可以利用 `syms` 函数创建符号对象。通过这种方式定义的矩阵能够参与各种线性代数操作，包括但不限于加减、转置以及乘法等。

对于两个矩阵 \( A \) 和 \( B \)，如果希望执行的是常规意义上的矩阵乘积，则需遵循前者的列数等于后者行数的原则[^3]。当涉及符号计算时，先声明必要的符号变量：

% 定义符号变量
syms a b c d e f g h i;

接着构建由这些符号构成的矩阵实例：

A = [a, b; c, d]; % 创建一个2×2的符号矩阵A
B = [e, f; g, h]; % 创建另一个2×2的符号矩阵B
C = sym('i',[2 1]); % 或者创建一列向量作为第三个因子

完成以上准备工作之后，就可以调用标准算子 `*` 来实施矩阵间的相乘动作了：

D = A * B; % 计算AB的标准矩阵产品
E = D * C; % 进一步与单列向量做连乘得到最终结果
disp(D); disp(E);

上述代码片段展示了如何基于已知尺寸和结构但在具体数值上留白（即采用字母表示）的情况下开展矩阵运算的过程。值得注意的是，在实际应用过程中可能还会遇到更复杂的情形，比如方程组求解或是特征值分析等领域内的高级话题。