mátrixok összeadása

Kiejtés

  • IPA: [ ˈmaːtriksokøsːɛɒdaːʃɒ]

Főnév

mátrixok összeadása

  1. (matematika, lineáris algebra) Legyen   és   két azonos méretű mátrix. Ekkor   és   összege:
     

Mátrixok összeadása – Elmélet

A mátrixok összeadása a lineáris algebra egyik alapvető művelete, amely során két azonos méretű mátrixot (azonos sor- és oszlopszámú mátrixokat) elemről elemre összeadunk. Az eredmény egy olyan mátrix, amelynek minden eleme az adott helyen lévő elemek összege.

Szabályok

  1. Méretazonosság: Csak azonos méretű mátrixok adhatók össze.
  * Például egy  -as mátrix összeadható egy másik  -as mátrixszal, de nem egy  -assal.
  1. Elemről elemre történő összeadás: Ha   és   mátrixokat adjuk össze, az eredmény mátrix ( ) elemei:

  Ahol   a sorok,   az oszlopok indexe.

Példa

Legyen   és   a következő két mátrix:  

Az összeadás eredménye:  

---

Mátrixok összeadása Pythonban

Pythonban a mátrixokkal való munkához többféle megközelítést használhatunk:

  1. Kézi lista-alapú megoldás: Alapvető lista-struktúrával történő megvalósítás, ahol az elemeket egy ciklussal adjuk össze.
  2. NumPy könyvtár használata: A NumPy egy hatékony eszköz mátrixműveletekhez.

Példa 1: Lista-alapú megoldás

# Mátrixok inicializálása
A = [[1, 2],
     [3, 4]]

B = [[5, 6],
     [7, 8]]

# Mátrix összeadása
def add_matrices(A, B):
    rows = len(A)
    cols = len(A[0])
    # Eredménymátrix
    result = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
    
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            result[i][j] = A[i][j] + B[i][j]
    return result

# Összeadás eredménye
C = add_matrices(A, B)
print("Eredménymátrix (lista-alapú):", C)

Példa 2: NumPy használatával

import numpy as np

# Mátrixok inicializálása
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])

B = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])

# Mátrixok összeadása
C = A + B

print("Eredménymátrix (NumPy):")
print(C)

Eredmény

Mindkét módszerrel az eredmény:

[[ 6  8]
 [10 12]]

---

Előnyök

  • Lista-alapú megoldás: Egyszerű, beépített Python eszközökkel is megvalósítható, de nagyobb méretű mátrixok esetén lassabb.
  • NumPy: Hatékony és könnyen kezelhető, nagyobb mátrixműveletekhez is ideális.

Fordítások

Lásd még