excel两矩阵相加(excel两矩阵相加运算)

1. excel两矩阵相加运算

矩阵相乘

=MMULT(matrix1,matrix2)

勾选第一个矩阵后，输入逗号，然后再勾选下一个矩阵

勾选相应结果维数的表格，按下F2，然后再按下ctrl+shift+enter,便可以得到结果

矩阵转置

=TRANSPOSE(matrix)

矩阵求逆

=MINVERSE(matrix)

操作流程和第一个相同。

2. 矩阵相加Excel

1、新建一个空白的EXCEL工作表。

2、在A列和B列输入数据，用于计算两列数据的乘机后的总和。

3、在D2输入公式=SUMPRODUCT((A2:A13)*(B2:B13))，而后确定，获得两列数据相乘，而后相加的总和。

4、在E2输入公式=SUM((A2:A13)*(B2:B13))，而后确定，我们发现获得的数值是100，也就是说只计算了第一行的原因为sum必须转换为数组，才能计算矩阵。

5、鼠标选中E2，而后将光标放在公式编辑栏，同时按住ctrl+shift+enter，将公式转化为数组。

6、在F2输入公式=MMULT(TRANSPOSE(B2:B13),A2:A13)，而后确定，我们发现结果直接就是错误值，因为这个是数组，必须转化为数组，才能使用。

7、选中F2，在键盘上同时按住ctrl+shift+enter键，而后将公示转化为数组，出现正确的结果。

3. excel矩阵相加怎么算

=SUM((B$8=TRANSPOSE(OFFSET($B$1:$C$1,MATCH($A9,$A$2:$A$6,),)))*1) 数组公式，输入结束后，同时按下键盘上的ctrl,shift,enter三键

4. 两矩阵相加减

矩阵可逆从几何上来说，证明这个矩阵是满秩的，也就是如果用它的所有行向量线性组合，一定可以铺满整个n维空间，如果用它的所有列向量线性组合，也一定可以铺满整个n维空间。

（但是这并不证明两两行向量之间正交，除非该矩阵不仅可逆，还正交，列也同理。）

在代数上来说，矩阵可逆证明矩阵A和某个矩阵左乘或右乘一定能得到I。换句话说，暗示了矩阵A可以类似于普通代数里边，用作分母。

再看和行列式的关系。我们知道，一个矩阵行列之间彼此相加减是不改变行列式的结果的。（而彼此行列想加减的过程，相当于矩阵左乘了一个线性变换矩阵P（也就是行变换），或者是右乘了P（也就是列变换），而且行列相加减的过程对应的线性变换矩阵P必可逆。从而，）矩阵A经过这样的行列加减变化之后，得到的新矩阵仍然具有可逆性。所以，一个矩阵一定可以通过这样的行列加减消掉下三角部分，得到新的矩阵A'。（就是高斯消元的过程。）

对于缺少下三角部分的矩阵，行列式很容易求得：行列式就是主对角元的乘积。当且仅当A'是上三角阵，也就是主对角元都不为0，行列式才不为0。

另一方面，要是A'最后有k行全为0了，说明A'不满秩，由于A'是A通过可逆变换变过来的，所以A也不满秩，A的稚为(n-k)，也就是不可逆。因此，A要是可逆，得到的A'一定主对角元全都不为0。

所以我们说，行列式不为0是可逆的充要条件。

最后再看可逆和解方程Ax = 0的关系。由高斯消元知，要是A'主对角元上全都不为0，（也就是A可逆，）那么x具有唯一解，也就是解集是0维空间。要是A'下边有k行等于0，在则此时方程有一系列解，因为此时只有(n - k)个方程，却有n个变量，所以可以得到解必然由k个线性无关的向量线性组合得到，也就是解空间是个k维空间，对应地，A的秩仅有(n - k)。

因而，求解Ax = 0的过程，相当于做了这么一个处理。对于n维空间，A的列向量（必须是列向量）组成了一个(n - k)维不变子空间，（当且仅当k = 0时候，A的列向量组成的空间就是原来的n维空间，也就是此时A可逆，）而Ax = 0的解集是个k维空间。通过分析可以知道，A的列向量空间和解集空间完全没有交集（当然，除了0向量）。所以，n维空间恰好是A的列向量空间和解空间的直和。

5. 矩阵与矩阵相加怎么算

(1)转置后秩不变 (2)r(A)<=min(m,n),A是m*n型矩阵 (3)r(kA)=r(A),k不等于0 (4)r(A)=0 <=> A=0 (5)r(A+B)<=r(A)+r(B) (6)r(AB)<=min(r(A),r(B)) (7)r(A)+r(B)-n<=r(AB) 证明：　　AB与n阶单位矩阵En构造分块矩阵　　|AB O|　　|O En|　　A分乘下面两块矩阵加到上面两块矩阵,有　　|AB A|　　|0 En|　　右边两块矩阵分乘-B加到左边两块矩阵,有　　|0 A |　　|-B En|　　所以,r(AB)+n=r(第一个矩阵)=r(最后一个矩阵)>=r(A)+r(B)　　即r(A)+r(B)-n<=r(AB) 注：这里的n指的是A的列数。这里假定A是m×n matrix。 特别的：A:m*n,B:n*s,AB=0 -> r(A)+r(B)<=n (8)P,Q为可逆矩阵, 则 r(PA)=r(A)=r(AQ)=r(PAQ)

6. excel中矩阵相加

第一种最保险的方法是直接把excel的数据复制，然后粘贴到origin里 第二种方法也可以在Origin中左上菜单栏选择文件，打开，在下拉栏中选择excel 我一般是用方法一，这样保险一点，如果数据过多，也可以用方法二

7. 两个矩阵相加的逆矩阵公式

AB的逆＝B逆*A逆 两边同取det 由任意2个方阵C,D 有det(CD)=det(C)*det(D) 成立得出结果成立 当然 既然是det是数 就可以有乘法交换律成立了。

另一种理解 （如果你暂时不承认上述那个C D的定理的话）

既然可逆 那么必然可以有(I(r)....)的左乘有限个行变换和右乘有限个列变换

组合成 而初等变换谁学过线性方程组的同解变形的都知道 他不改变RANK 然后在同取det 就可以知道 两边成立。

8. excel两矩阵相乘

矩阵相乘的定义：

Aij=∑Bik*Ckj （i=1,2,3...）

即：两个矩阵，所得到的新矩阵中的元素Aij为原矩阵Bik（左乘）第i行分别与原矩阵Ckj（右乘）第j列相乘后求和。

而如果只是1行乘以1列，则得到A11=C ；A12，...A21，...均不存在，那么乘积就是常数C。

矩阵乘法只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。

扩展资料：

矩阵乘法注意事项

1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。

2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

矩阵乘法性质

1、乘法结合律： (AB)C=A(BC)

2、乘法左分配律：(A+B)C=AC+BC

3、乘法右分配律：C(A+B)=CA+CB

4、对数乘的结合性k(AB）=(kA)B=A(kB）

9. excel两个矩阵相减

选中C1到C10区域，输入公式：=A1:A10+B1:B10，按ctrl+shift+enter

10. 两个矩阵相加相减的条件

假如两个矩阵是A和B

对应元素相减，存入C中：

C = A - B;

再求C中所有元素的平方和：

s = sum(sum(C .^ 2));

扩展资料

加法运算：两个矩阵的加是矩阵中对应的元素相加，相加的前提是：两个矩阵要是通行矩阵，即具有相同的行和列数。如：矩阵A=[1 2]，B=[2 3] ，A+B=[1+2 2+3]=[3 5]。

减法运算：两个矩阵相减，跟加法类似。

乘法运算：两个矩阵要可以相乘，必须是A矩阵的列数B矩阵的行数相等，才可以进行乘法，矩阵乘法的原则是，A矩阵的第i行中的元素分别与B矩阵中的第j列中的元素相乘再求和，得到的结果就是新矩阵的第i行第j列的值。

除法运算：一般不说矩阵的除法。都是讲的矩阵求逆。

11. 两矩阵相乘等于两矩阵相加

行列式的乘法公式其实是矩阵的乘法得来的，即 |A||B| = |AB|；其中 A.B 为同阶方阵，若记 A=(aij)，B=(bij)，则|A||B| = |(cij)|，cij = ai1b1j+ai2b2j+...+ainbnj。

行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。



性质

①行列式A中某行(或列)用同一数k乘,其结果等于kA。

②行列式A等于其转置行列式AT(AT的第i行为A的第i列)。

③若n阶行列式|αij|中某行(或列);行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行(或列),一个是b1,b2,…,bn；另一个是с1，с2,…,сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。

如行列式c=a*b(2乘2阶的) c11=a11*b11+a12*b21 c12=a11*b12+a12*b22 c21=a21*b11+a22*b21 c22=a21*b12+a22*b22 (若e表示所有相求和,且是n*n阶行列式) 总之cij=e(ak*bkj) (1= 而对于行列不等的行列式相乘，例如m*n 只有当m的行的元素个数等于n的列的元素的个数时方可相乘

行列式的乘法公式其实是矩阵的乘法得来的，即 |A||B| = |AB|；其中 A.B 为同阶方阵，若记 A=(aij)，B=(bij)，则|A||B| = |(cij)|，cij = ai1b1j+ai2b2j+...+ainbnj。

行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。



扩展资料：

行列式可以看作是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说，在 n 维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。

若n阶行列式|αij|中某行(或列);行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行(或列),一个是b1,b2,…,bn；另一个是с1，с2,…,сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。

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