Калькулятор для матрицы онлайн калькулятор: Онлайн калькулятор. Определитель матрицы. Детерминант матрицы

Умножение матриц — Онлайн калькулятор

• Справочник
• Онлайн-калькуляторы
• Тесты с ответами

Умножение матриц онлайн-калькулятором пригодится студентам технических специальностей и учащимся, для которых математика в числе непрофильных предметов. Школьники старших классов с углубленным изучением математики в целях повышения своего уровня и подготовки к олимпиадам могут осуществлять самоконтроль при решении задач.

При перемножении матриц онлайн должно соблюдаться условие равенства числа столбцов в первом множителе числу строк во втором. В таком случае форма матриц согласована. Умножение матрицы на матрицу онлайн выполнимо всегда, если множители имеют один и тот же порядок.

Чтобы умножить матрицы онлайн, соблюдайте последовательность действий:

• выберите количество строк и столбцов для первого и второго множителей соответственно;
• нажмите кнопку «Рассчитать»;
• изучите подробный расчет или воспользуйтесь быстрым ответом на пример.

Умножение матриц

Как произвести умножение матриц с помощью онлайн-калькулятора:

1. Задайте две матрицы. Для этого сначала укажите размерность для каждой из них. Калькулятор позволяет производить вычисления с матрицами размерностью от 2х2 до до 7х7.
   
   
   Калькулятор особенно удобен, когда нужно оперировать матрицами больших размерностей. В качестве примера возьмем матрицы 3х3 и 3х4.
   
2. В полях ниже введите значения элементов матриц:
   
   Значения могут быть положительными и отрицательными, целыми и дробными:
   
3. Когда матрицы заданы, нажмите рассчитать, и ознакомьтесь в решением:
   
   
   

Материалы, которые помогут вам лучше разобраться в теме:

• Матрицы (раздел)
• Умножение матриц: примеры, алгоритм действий, свойства произведения
• Определитель матрицы: алгоритм и примеры вычисления определителя матрицы
• Равенство матриц: как доказать и проверить?
• Действия над матрицами. Сложение и вычитание
• Нахождение ранга матрицы

Ответ:

Решение

Ответ:

Похожие калькуляторы:

• Найти определитель матрицы
• Найти обратную матрицу
• Возведение матрицы в степень
• Умножение матрицы на число
• Транспонирование матрицы
• Сложение и вычитание матриц
• Ранг матрицы

Умножение матриц онлайн

Сервис создан для помощи студентам в освоении учебного материала. Здесь быстро проверяется самостоятельное решение. При несовпадении ученик обращается к пошаговому объяснению. Так запоминается способ вычислений и применяется в аналогичных задачах. Определить произведения матриц онлайн-калькулятором понадобится также преподавателям при проверке студенческих работ, чтобы сэкономить время.

Умножение матриц – одна из ключевых операций линейной алгебры. Применяется для решения системы линейных уравнений, доказательства теорем и др. Вычислить результат понадобится в сферах электроники и строительства – при анализе электронных схем, расчете прочности строительных сооружений.

При возникновении сложностей в теме умножения матриц или других, обратитесь к консультанту для выполнения работы на заказ.

Понравился калькулятор? Поделись с друзьями!

Разделы калькуляторов

• Процент
• Решение матриц
• Точка, прямая, плоскость
• Конвертеры
• Объем фигур
• Калькуляторы площади фигур
• Решение уравнений
• Операции над векторами
• Периметр фигур

Поможем с любой работой

• Дипломные работы
• Курсовые работы
• Рефераты
• Контрольные работы
• Решение задач
• Отчеты по практике

Все наши услуги

Узнай бесплатно стоимость работы

Не получается написать работу самому?

Доверь это кандидату наук!

Калькулятор формы эшелона строк — MathCracker.

com

Инструкции: Используйте этот калькулятор, чтобы показать все шаги процесса преобразования заданной матрицы в форму эшелона строк. Пожалуйста, введите любую матрицу, которую вы хотите уменьшить.

При необходимости измените размер матрицы, указав количество строк и количество столбцов. Когда у вас есть правильные размеры, которые вы хотите, вы вводите матрицу (вводя числа и перемещаясь по матрице с помощью «TAB»)

Эшелонированная форма строк — это тип структуры, которую может иметь матрица, которая выглядит как треугольная, но является более общей, и вы можете использовать идею эшелонированной формы строк для неквадратных матриц.

Этот калькулятор формы эшелона строк возьмет предоставленную вами матрицу и применит исключение Гаусса, показывая все шаги с указанием используемых элементарных матриц.

Что такое эшелонированная форма строки?

Эшелонная форма строк в матрице возникает, если первый ненулевой член в строке (иногда называемый ведущим членом) всегда находится слева от первого ненулевого члена, который находится ниже. Эта идея помогает нам изобразить соответствующие опережающие члены рядов в виде эшелонированной последовательности в случае перевернутой лестницы.

Что вы можете использовать в виде эшелонированной строки матричной формы?

• Это может упростить вычисление определителей
• Это может помочь вам решать системы линейных уравнений
• Это может облегчить некоторые матричные разложения

Как рассчитать форму эшелона строки?

Этот калькулятор формы эшелона может служить многим целям, и возможны разные подходы.

Но основная идея состоит в том, чтобы использовать ненулевые опорные точки для исключения всех значений в столбце, которые находятся ниже ненулевой опорной точки, процесс, иногда известный как исключение Гаусса. Необходимо выполнить следующие шаги:

Шаг 1 : проверьте, находится ли матрица уже в форме эшелона строк. Если это так, то остановитесь, мы закончили.

Шаг 2 : Посмотрите на первую колонку. Если значение в первой строке не равно нулю, используйте его как точку опоры. Если нет, проверьте столбец на наличие ненулевого элемента и, если необходимо, переставьте строки так, чтобы стержень находился в первой строке столбца. Если первый столбец равен нулю, переходите к следующему столбцу справа, пока не найдете ненулевой столбец.

Шаг 3 : Используйте опорную точку, чтобы исключить все ненулевые значения ниже опорной.

Шаг 4 : После этого, если матрица все еще не имеет форму строки-эшелона, переместите один столбец вправо и одну строку вниз, чтобы найти следующую опорную точку.

Шаг 5 : Повторите процесс, как описано выше. Ищите опору. Если ни один элемент не отличается от нуля в новой опорной позиции или ниже, найдите справа столбец с ненулевым элементом в опорной позиции или ниже и при необходимости переставьте строки. Затем удалите значения ниже опорной точки.

Шаг 6 : Продолжайте процесс поворота до тех пор, пока матрица не примет форму строки-эшелона.

Как рассчитать эшелон строки на калькуляторе?

Не все калькуляторы будут проводить исключение Гаусса-Жордана, но некоторые делают это. Как правило, все, что вам нужно сделать, это ввести соответствующую матрицу, для которой вы хотите ввести Форма RREF .

Этот калькулятор позволит вам определить матрицу (с любым выражением, например, с дробями и корнями, а не только с числами), а затем будут показаны все шаги процесса, как прийти к окончательной форме сокращенного эшелона строк.

Этот калькулятор работает как калькулятор элементарных операций со строками , и он покажет вам, какие именно элементарные матрицы используются на каждом шаге.

Пример: Расчет ступенчатой формы матрицы строк

Вопрос: Рассмотрим следующую матрицу:

\[A = \begin{bmatrix} \displaystyle 2&\displaystyle 1&\displaystyle 2\\[0. 6em]\displaystyle 3&\displaystyle 4&\displaystyle 1\\[0.6em]\displaystyle 1&\displaystyle 1&\displaystyle 1 \end{bmatrix} \]

Вычислите его строчно-эшелонную форму, показав ступени.

Отвечать: Предоставленная матрица представляет собой матрицу \(3 \times 3\).

Нам нужно найти ступенчатую форму строки этой матрицы.

Шаг 1 : Операции, используемые для уменьшения столбца \(1\):
\((1) -\frac{3}{2} R_{ 1} + R_{ 2} \rightarrow R_{ 2}, \quad (2) -\frac{1}{2} R_{ 1} + R_{ 3} \rightarrow R_{ 3}\)

\( \begin{bmatrix} \displaystyle 2&\displaystyle 1&\displaystyle 2\\[0. 6em]\displaystyle 3&\displaystyle 4&\displaystyle 1\\[0.6em]\displaystyle 1&\displaystyle 1&\displaystyle 1 \end{bmatrix} \rightarrow \begin{bmatrix} \displaystyle 2&\displaystyle 1&\displaystyle 2\\[0.6em]\displaystyle 0&\displaystyle \frac{5}{2}&\displaystyle -2\\[0.6em]\displaystyle 0&\displaystyle \frac{1}{2}&\displaystyle 0 \end{bmatrix} \)

Шаг 2 : Операция, используемая для уменьшения столбца \(2\):
\((1) -\frac{1}{5} R_{ 2} + R_{ 3} \rightarrow R_{ 3}\)

\( \begin{bmatrix} \displaystyle 2&\displaystyle 1&\displaystyle 2\\[0. 6em]\displaystyle 0&\displaystyle \frac{5}{2}&\displaystyle -2\\[0.6em]\displaystyle 0&\displaystyle \frac{1}{2}&\displaystyle 0 \end{bmatrix} \rightarrow \begin{bmatrix} \displaystyle 2&\displaystyle 1&\displaystyle 2\\[0.6em]\displaystyle 0&\displaystyle \frac{5}{2}&\displaystyle -2\\[0.6em]\displaystyle 0&\displaystyle 0&\displaystyle \frac{2}{5} \end{bmatrix} \)

и мы пришли к ступенчатой форме строк данной матрицы.

Отсюда заключаем, что матрица в виде эшелона строк имеет вид:

\[ \begin{bmatrix} \displaystyle 2&\displaystyle 1&\displaystyle 2\\[0.6em]\displaystyle 0&\displaystyle \frac{5}{2}&\displaystyle -2\\[0.6em]\displaystyle 0&\displaystyle 0&\displaystyle \frac{2}{5} \end{bmatrix} \]

Калькулятор ковариационной матрицы

Список помощи по математике — — Математическая помощь Quick Jump — онлайн -научный калькулятор — общий математический калькулятор Calculatorge Calculatorators Croot Calculator Factoring CalculatoratorsImpliation Expressionsdivisors Calculator Factory Calculator -Crateest Common Factor (GCF) Calculator -Eaz — Алгебра и комбинаторика -Решатель уравненийРешатель квадратных уравненийРешатель систем уравненийКомбинаторикаПерестановкиПолиномыПолиномы — Сложение и вычитаниеПолиномы -Умножение и делениеПолиномы — Дифференцирование и интегрированиеПолиномы — Калькулятор четности (нечетные, четные, нет)Полиномы — Поиск корняПолиномы — Генерация из корнейМатрицыМатрицы Калькулятор — определитель, обратная матрица Сложение, вычитание, умножение-исчисление-интегральный калькуляторКалькулятор определенных интеграловКалькулятор производныхЧисловой производный калькуляторПредельный калькуляторКалькулятор расширения ряда Тейлора-Графики и геометрия-Двумерный графический калькулятор3D-графический калькулятор-Комплексные числа и тригонометрия-Калькулятор комплексных чиселТригонометрический калькулятор-Теория чисел-Дзета-функция Римана Калькулятор ulatorHurwitz Zeta Function CalculatorБернулли Генератор чиселГенератор полиномов Бернулли — Статистика и вероятность -Калькулятор PDFКалькулятор CDFКвантильный калькуляторКалькулятор среднегоКалькулятор стандартного отклоненияКалькулятор дисперсииКалькулятор эксцессаКалькулятор асимметрии-Калькуляторы описательной статистики -Калькулятор центрального момента матрицыКалькулятор матрицы корреляцииМатрица ковариацииКалькулятор матрицыМатрица Калькулятор среднего геометрическогоМатрица гармонического среднего КалькуляторМатричный межквартильный размахКалькулятор матричного эксцессаМатричный калькулятор нецентрального моментаМатричный средний калькуляторМатричный максимальный калькуляторМатрица Калькулятор минимумаКалькулятор медианы матрицыКалькулятор среднего отклонения матрицыКалькулятор среднего отклонения матрицыКалькулятор квантиля матрицыКалькулятор асимметрии матрицы квартиляКалькулятор асимметрии матрицыКалькулятор стандартного отклонения матрицыКалькулятор дисперсии матрицыКалькулятор коэффициента вариации матрицы-Калькуляторы непрерывных распределений -Калькуляторы бета-распределенияКалькуляторы распределения хи-квадратовЭкспоненциальные калькуляторы распределения Калькуляторы гамма-распределенияКалькуляторы распределения ГамбеляКалькуляторы распределения ЛапласаКалькуляторы логнормального распределенияНормальный (гауссовский) Калькуляторы распределенияКалькуляторы распределения ПаретоКалькуляторы распределения РэлеяКалькуляторы студенческого t-распределенияКалькуляторы равномерного распределенияКалькуляторы распределения Вейбулла-Калькуляторы дискретных распределений-Калькуляторы биномиального распределенияКалькуляторы геометрического распределенияКалькуляторы распределения ПуассонаКалькуляторы равномерного (дискретного) распределения

Электронная почта     Печать                   90 005

   Введите матрицу в текстовое поле ниже в том же формате, что и матрицы, приведенные в примерах. Нажмите Рассчитать! и узнать ковариационную матрицу многомерной выборки.

Ковариационная матрица любой матрицы выборки может быть выражена следующим образом:

где x _i — i -я строка выборочной матрицы.

Введите матрицу : [1,2,3], [3,4,5], [5,6,7]

Матрица путаницы — онлайн-калькулятор



Матрица путаницы — онлайн-калькулятор

	Истинный положительный результат	Истинно отрицательный результат
Прогнозируемый положительный результат
Прогнозируемый отрицательный результат

Рассчитать

longName}}»>

Измерить	Значение	Производные
{{метрика.имя}}	{{метрическое.значение | число:4 }}	{{метрическая производная}}

Матрица путаницы — популярное представление производительности классификационные модели. Матрица (таблица) показывает нам количество правильно и неправильно классифицированные примеры по сравнению с фактическими результатами (целевое значение) в тестовых данных. Одно из преимуществ использования путаницы матрица как инструмент оценки заключается в том, что он позволяет проводить более подробный анализ (например, если модель путает два класса), чем простая пропорция правильно классифицированных примеров (точность), которые могут ввести в заблуждение результаты, если набор данных несбалансирован (т. е. когда есть огромные различия в количестве между разностными классами).

Матрица n на n , где n — количество классов. Простейший классификаторы, называемые бинарными классификаторами , имеют только два класса: положительный/отрицательный , да/нет , мужской/женский … Производительность бинарного классификатора суммируется в матрице путаницы. который объединяет предсказанные и наблюдаемые примеры в четыре варианта:

• True Positive (TP): Правильное предсказание метки (мы предсказывали «да», и это «да»),
• True Negative (TN): Правильное предсказание другой метки (мы предсказывали «нет», и это «нет»),
• Ложное срабатывание (FP): Ложное предсказание метки (мы прогнозировали «да», но это «нет»),
• Ложноотрицательный результат (FN): Отсутствует и входящая этикетка (мы прогнозировали «нет», но это «да»).

{{metric.name}}
{{metric.longName}}

Как мы можем использовать эти показатели и что мы можем прочитать из матрица путаницы? Например, рассмотрим классический проблема прогнозирования спама и электронной почты без спама с помощью двоичного классификационная модель. Наш набор данных состоит из 50 электронных писем, которые являются спамом, и 105 писем, которые не являются спамом. Чтобы оценить производительность нашей разработанной модели, которая помечает электронные письма как Спам или не спам, мы можем использовать матрицу путаницы, где результат формулируется в формате 2×2 таблица непредвиденных обстоятельств или матрица путаницы :

• Всего классификатор сделал 100 предсказаний (100 писем были классифицированы как спам или не спам)
• Из 100 писем наша модель правильно классифицировано 95 писем: 85 были правильно классифицированы как не спам, и 10 из них были правильно классифицированы как спам. Этот результат к Точность 95% .
• Кроме того, 5 из 100 электронных писем были классифицированы ложно : 5 электронных писем, которые были настоящим спамом, не были предсказаны как спам ( False Negative ). И что более важно, ни одно письмо не было ложно определено как спам ( False Positive ), что очень желательно в данном случае.
• Мы можем заметить, что наша модель очень консервативна, когда речь идет о прогнозировании спама. Следовательно, точность этой модели очень высока: 1.0.

  No related posts.