このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
| 両方とも前のリビジョン 前のリビジョン 次のリビジョン | 前のリビジョン | ||
|
プログラム:python [2025/08/14 09:23] kawaue |
プログラム:python [2026/05/08 11:50] (現在) kawaue [ベクトル・行列の計算] |
||
|---|---|---|---|
| 行 200: | 行 200: | ||
| plt.figure() | plt.figure() | ||
| </ | </ | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ====ベクトル・行列の計算==== | ||
| + | 普通の(? | ||
| + | \begin{eqnarray} | ||
| + | Ax &=& \sum_{j}A_{ij}x_{j}\\ | ||
| + | AB &=& \sum_{k}A_{ik}B_{kj} | ||
| + | \end{eqnarray} | ||
| + | は'' | ||
| + | また、アダマール積(Hadamard product) | ||
| + | \begin{eqnarray} | ||
| + | A * B = A_{ij}B_{ij} | ||
| + | \end{eqnarray} | ||
| + | は'' | ||
| + | \begin{eqnarray} | ||
| + | a \otimes b = a_{i}b_{j} | ||
| + | \end{eqnarray} | ||
| + | で、Hadamard積を用いて | ||
| + | < | ||
| + | new_matrix = np.array(vector_a[:, | ||
| + | </ | ||
| + | と実装できる。 | ||
| ====機械学習==== | ====機械学習==== | ||