LinAlg 2 · Matrizen
Kapitel 4 · DAS Kernkonzept

Matrix-Multiplikation

Achtung: Matrix-Multiplikation ist nicht komponentenweise! Es ist die wichtigste — und am häufigsten missverstandene — Operation der LinAlg.
Definition · Matrix-Multiplikation

A ∈ ℝᵐˣᵏ, B ∈ ℝᵏˣⁿ → A · B ∈ ℝᵐˣⁿ. Eintrag (i,j) = Skalarprodukt von Zeile i (von A) mit Spalte j (von B):

(A · B)ᵢⱼ = Σₗ aᵢₗ · bₗⱼ
🔑
Goldene Regel: „Innen muss passen"Bei A (m × k) · B (k × n): die inneren Dimensionen (k und k) müssen übereinstimmen. Das Ergebnis hat die äußeren Dimensionen (m × n).Zeile von A trifft Spalte von B.

Beispiel · 2×2 mal 2×2

⎛ 1 2 ⎞ · ⎛ 5 6 ⎞ = ⎛ 1·5+2·7 1·6+2·8 ⎞ = ⎛ 19 22 ⎞
⎝ 3 4 ⎠  ⎝ 7 8 ⎠  ⎝ 3·5+4·7 3·6+4·8 ⎠  ⎝ 43 50 ⎠

Eigenschaften — was gilt, was nicht

EigenschaftGilt?Bemerkung
Assoziativ(AB)C = A(BC)
DistributivA(B+C) = AB + AC
IdentitätsmatrixA · I = I · A = A
Kommutativim Allg. ist AB ≠ BA
NullteilerfreiAB = 0 zwingt nicht A=0 oder B=0
Wichtig · Nicht-Kommutativität

Es gilt im Allgemeinen AB ≠ BA! Beispiel: A = (0,1; 0,0), B = (0,0; 1,0). AB = (1,0; 0,0), BA = (0,0; 0,1). Komplett verschieden.

Matrix mal Vektor

Spezialfall: B ist ein Spaltenvektor (n × 1). A · v gibt einen neuen Vektor zurück. So lassen sich lineare Abbildungen darstellen — kommt in Kapitel „Lineare Abbildungen".

(A · v)ᵢ = Σⱼ aᵢⱼ · vⱼ
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