在數學的矩陣理論中,一個分塊矩陣或是分段矩陣就是將矩陣分割出較小的矩形矩陣,這些較小的矩陣就稱為區塊。換個方式來說,就是以較小的矩陣組合成一個矩陣。分塊矩陣的分割原則是以水平線和垂直線進行劃分。分塊矩陣中,位在同一行(列)的每一個子矩陣,都擁有相同的列數(行數)。 事实速览 线性代数, 向量 ... 线性代数 A = [ 1 2 3 4 ] {\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}}} 向量 · 向量空间 · 基底 · 行列式 · 矩阵 向量 标量 · 向量 · 向量空间 · 向量投影 · 外积(向量积 · 七维向量积) · 内积(数量积) · 二重向量 矩阵与行列式 矩阵 · 行列式 · 线性方程组 · 秩 · 核 · 跡 · 單位矩陣 · 初等矩阵 · 方块矩阵 · 分块矩阵 · 三角矩阵 · 非奇异方阵 · 转置矩阵 · 逆矩阵 · 对角矩阵 · 可对角化矩阵 · 对称矩阵 · 反對稱矩陣 · 正交矩阵 · 幺正矩阵 · 埃尔米特矩阵 · 反埃尔米特矩阵 · 正规矩阵 · 伴随矩阵 · 余因子矩阵 · 共轭转置 · 正定矩阵 · 幂零矩阵 · 矩阵分解 (LU分解 · 奇异值分解 · QR分解 · 极分解 · 特征分解) · 子式和余子式 · 拉普拉斯展開 · 克罗内克积 线性空间与线性变换 线性空间 · 线性变换 · 线性子空间 · 线性生成空间 · 基 · 线性映射 · 线性投影 · 線性無關 · 线性组合 · 线性泛函 · 行空间与列空间 · 对偶空间 · 正交 · 特征向量 · 最小二乘法 · 格拉姆-施密特正交化 查论编 关闭 通过将大的矩阵通过分块的方式划分,并将每个分块看做另一个矩阵的元素,这样之后再参与运算,通常可以让计算变得清晰甚至得以大幅简化。例如,有的大矩阵可以通过分块变为对角矩阵或者是三角矩阵等特殊形式的矩阵。 Remove ads範例 如下矩陣 P = [ 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4 3 3 4 4 ] {\displaystyle P={\begin{bmatrix}1&1&2&2\\1&1&2&2\\3&3&4&4\\3&3&4&4\end{bmatrix}}} 可以分成四個 2×2 區塊 P 11 = [ 1 1 1 1 ] , P 12 = [ 2 2 2 2 ] , P 21 = [ 3 3 3 3 ] , P 22 = [ 4 4 4 4 ] {\displaystyle P_{11}={\begin{bmatrix}1&1\\1&1\end{bmatrix}},P_{12}={\begin{bmatrix}2&2\\2&2\end{bmatrix}},P_{21}={\begin{bmatrix}3&3\\3&3\end{bmatrix}},P_{22}={\begin{bmatrix}4&4\\4&4\end{bmatrix}}} 分塊後的矩陣可以寫作 P = [ P 11 P 12 P 21 P 22 ] {\displaystyle P={\begin{bmatrix}P_{11}&P_{12}\\P_{21}&P_{22}\\\end{bmatrix}}} Remove ads分块矩阵乘法 一个分块的矩阵乘法可以仅用包含算符的子矩阵来表述。 给定一个 ( m × p ) {\displaystyle (m\times p)} 矩阵 A {\displaystyle \mathbf {A} } 有 q {\displaystyle q} 行 s {\displaystyle s} 列 A = [ A 11 A 12 ⋯ A 1 s A 21 A 22 ⋯ A 2 s ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ A q 1 A q 2 ⋯ A q s ] {\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}\mathbf {A} _{11}&\mathbf {A} _{12}&\cdots &\mathbf {A} _{1s}\\\mathbf {A} _{21}&\mathbf {A} _{22}&\cdots &\mathbf {A} _{2s}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\mathbf {A} _{q1}&\mathbf {A} _{q2}&\cdots &\mathbf {A} _{qs}\end{bmatrix}}} 另外 一个 ( p × n ) {\displaystyle (p\times n)} 矩阵 B {\displaystyle \mathbf {B} } 有 s {\displaystyle s} 行且 r {\displaystyle r} 列 B = [ B 11 B 12 ⋯ B 1 r B 21 B 22 ⋯ B 2 r ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ B s 1 B s 2 ⋯ B s r ] , {\displaystyle \mathbf {B} ={\begin{bmatrix}\mathbf {B} _{11}&\mathbf {B} _{12}&\cdots &\mathbf {B} _{1r}\\\mathbf {B} _{21}&\mathbf {B} _{22}&\cdots &\mathbf {B} _{2r}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\mathbf {B} _{s1}&\mathbf {B} _{s2}&\cdots &\mathbf {B} _{sr}\end{bmatrix}},} 矩阵乘积 C = A B {\displaystyle \mathbf {C} =\mathbf {A} \mathbf {B} } 可被分成块来计算,矩阵 C {\displaystyle \mathbf {C} } 是 ( m × n ) {\displaystyle (m\times n)} 的矩阵有 q {\displaystyle q} 行 r {\displaystyle r} 列,你的矩阵 C {\displaystyle \mathbf {C} } 中的分割矩阵可以在乘法中被相乘: C α β = ∑ γ = 1 s A α γ B γ β {\displaystyle \mathbf {C} _{\alpha \beta }=\sum _{\gamma =1}^{s}\mathbf {A} _{\alpha \gamma }\mathbf {B} _{\gamma \beta }} Remove adsLoading related searches...Wikiwand - on Seamless Wikipedia browsing. On steroids.Remove ads