给出两个N乘以M的矩阵,请计算两个矩阵对应位置元素相加后得到的新矩阵
时间: 2023-05-29 10:07:34 浏览: 54
算法步骤:
1. 声明一个N行M列的新矩阵C;
2. 使用两重循环遍历原始矩阵A和B中的每个元素;
3. 对于A和B中相同位置的元素,将它们相加,并将结果存储在C对应位置上;
4. 返回新矩阵C。
代码实现(Python):
```python
def add_matrices(A, B):
n, m = len(A), len(A[0])
C = [[0] * m for _ in range(n)]
for i in range(n):
for j in range(m):
C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]
return C
```
代码实现(Java):
```java
public int[][] addMatrices(int[][] A, int[][] B) {
int n = A.length, m = A[0].length;
int[][] C = new int[n][m];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];
}
}
return C;
}
```
相关问题
刚度矩阵按下面形式给出Ke =Ke L +Ke N (需要两个刚度阵相加得到最终的刚度阵)
刚度矩阵按照下面的形式给出:
$K = K_e L + K_e N$
其中,$K_e$ 是单元的局部刚度矩阵,$L$ 是单元的长度,$N$ 是单元的节点编号矩阵。$K_e L$ 表示将 $K_e$ 按照比例缩放到实际长度上得到的刚度矩阵,$K_e N$ 表示将 $K_e$ 按照节点编号矩阵的形式组合在一起得到的刚度矩阵。最终的刚度矩阵 $K$ 就是这两个矩阵相加得到的结果。
在 Matlab 中,可以按照以下方式实现:
```matlab
% 定义初始变量
n = 3;
rho = 2.7 * 1e3;
S = 0.1 * 0.01;
E = 7.2 * 1e10;
I = 0.1^3 * 0.01 / 12;
L = 1;
% 计算刚度矩阵
K = zeros(2*n, 2*n); % 初始化刚度矩阵
for i = 1:n-1
K_loc = [E*S/L, 0, 0, -E*S/L, 0, 0;
0, 12*E*I/L^3, 6*E*I/L^2, 0, -12*E*I/L^3, 6*E*I/L^2;
0, 6*E*I/L^2, 4*E*I/L, 0, -6*E*I/L^2, 2*E*I/L;
-E*S/L, 0, 0, E*S/L, 0, 0;
0, -12*E*I/L^3, -6*E*I/L^2, 0, 12*E*I/L^3, -6*E*I/L^2;
0, 6*E*I/L^2, 2*E*I/L, 0, -6*E*I/L^2, 4*E*I/L];
KeL = K_loc * L;
KeN = zeros(2*n, 2*n);
KeN(2*i-1:2*i+4, 2*i-1:2*i+4) = K_loc;
K = K + KeL + KeN;
end
```
在这段代码中,我们除了计算单元的局部刚度矩阵 $K_e$ 之外,还需要计算出 $K_e L$ 和 $K_e N$。其中,$K_e L$ 的计算方法是将 $K_e$ 乘以单元的实际长度 $L$,而 $K_e N$ 的计算方法是将 $K_e$ 按照节点编号矩阵的形式组合在一起。最终,我们将 $K_e L$ 和 $K_e N$ 相加,得到了整个模型的总刚度矩阵 $K$。
python用列表定义两个矩阵,实现两个矩阵的相加和相乘
好的,让我来回答你的问题。
首先,我们可以使用 Python 中的列表来定义两个矩阵。例如,我们可以定义两个 $3 \times 3$ 的矩阵:
```
matrix1 = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
matrix2 = [
[9, 8, 7],
[6, 5, 4],
[3, 2, 1]
]
```
接下来,我们可以定义一个函数来实现矩阵的相加和相乘:
```
def matrix_add(matrix1, matrix2):
result = []
for i in range(len(matrix1)):
row = []
for j in range(len(matrix1[0])):
row.append(matrix1[i][j] + matrix2[i][j])
result.append(row)
return result
def matrix_multiply(matrix1, matrix2):
result = []
for i in range(len(matrix1)):
row = []
for j in range(len(matrix2[0])):
sum = 0
for k in range(len(matrix2)):
sum += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]
row.append(sum)
result.append(row)
return result
```
以上代码中,`matrix_add` 函数通过循环遍历两个矩阵的每个元素,相加后生成一个新的矩阵作为结果返回。
`matrix_multiply` 函数则通过三重循环实现矩阵的相乘。首先遍历左侧矩阵,然后遍历右侧矩阵的每一列,对于每一个元素,将左侧矩阵对应行的元素乘以右侧矩阵对应列的元素得到一个中间值,将所有中间值相加后再加入结果矩阵中。
现在我们可以使用这两个函数来计算这两个矩阵的和与积:
```
print(matrix_add(matrix1, matrix2))
print(matrix_multiply(matrix1, matrix2))
```
输出结果分别为:
```
[[10, 10, 10], [10, 10, 10], [10, 10, 10]]
[[30, 24, 18], [84, 69, 54], [138, 114, 90]]
```
希望我的回答对你有所帮助!