Калькулятор Умножения Матриц

Умножайте две матрицы с подробным пошаговым вычислением элементов. Смотрите разбор каждого скалярного произведения с цветовой визуализацией строка × столбец. Поддерживает матрицы до 5×5 с интерактивным управлением размерами.

БесплатноБез регистрацииМгновенный результат

Калькулятор Умножения МатрицПопробуйте — бесплатно ▼

Embed Калькулятор Умножения Матриц Widget

О Калькулятор Умножения Матриц

Калькулятор умножения матриц позволяет перемножать две матрицы и видеть каждый шаг вычислений. Каждый элемент результирующей матрицы рассчитывается как скалярное произведение строки из матрицы A и столбца из матрицы B. Данный калькулятор поддерживает матрицы размером до 5×5, обеспечивает интерактивную подсветку, чтобы вы могли точно видеть, какие строка и столбец формируют каждый элемент результата, и отображает полный ход математического решения с использованием формул MathJax.

Как работает умножение матриц

Для матрицы A размера m×n и матрицы B размера n×p произведение C = A × B представляет собой матрицу размера m×p. Каждый элемент вычисляется по формуле:

$$C[i,j] = \sum_{k=1}^{n} A[i,k] \times B[k,j]$$

Это означает, что вы берете i-ю строку матрицы A и j-й столбец матрицы B, перемножаете соответствующие элементы и суммируете все произведения. Эта операция называется скалярным произведением.

Основные свойства умножения матриц

⊗

Некоммутативность

В общем случае A × B ≠ B × A

⟨ ⟩

Ассоциативность

(A × B) × C = A × (B × C)

⊕

Дистрибутивность

A × (B + C) = A×B + A×C

◻

Единичная матрица

A × I = I × A = A

Как использовать Калькулятор умножения матриц

Установите размеры — выберите количество строк и столбцов для матрицы A и количество столбцов для матрицы B. Количество столбцов в A автоматически определяет количество строк в B.
Введите значения — впишите числа в каждую ячейку. Используйте быстрые примеры для предустановленных матриц.
Вычислите — нажмите «Умножить A × B», чтобы увидеть результирующую матрицу и пошаговый разбор.
Изучите результаты — наведите курсор или нажмите на любую ячейку результата, чтобы увидеть визуализацию её скалярного произведения с цветовой подсветкой. Используйте «Воспроизвести всё» для автоматического прохода по всем элементам.

Правило совместимости размеров

Матрица A	Матрица B	Совместимы?	Размер результата
2×3	3×2	✓ Да (3 = 3)	2×2
3×3	3×1	✓ Да (3 = 3)	3×1
2×3	2×3	✕ Нет (3 ≠ 2)	—
4×2	2×5	✓ Да (2 = 2)	4×5

Реальные применения

🎮

3D-графика

Преобразования, повороты, проекции

🤖

Машинное обучение

Слои нейронных сетей, весовые матрицы

📊

Анализ данных

Ковариация, корреляция, PCA

🔐

Криптография

Шифр Хилла (шифрование/дешифрование)

📐

Инженерия

Структурный анализ, электрические цепи

💹

Экономика

Модели затраты-выпуск, цепи Маркова

Часто задаваемые вопросы

Что такое умножение матриц?

Умножение матриц — это операция, которая объединяет две матрицы A (m×n) и B (n×p) для получения результирующей матрицы C (m×p). Каждый элемент C[i][j] вычисляется как скалярное произведение i-й строки матрицы A и j-го столбца матрицы B.

Почему количество столбцов в A должно быть равно количеству строк в B?

Для определения скалярного произведения два вектора должны иметь одинаковую длину. Строка матрицы A содержит n элементов, и столбец матрицы B содержит n элементов, поэтому количество столбцов в A должно совпадать с количеством строк в B.

Является ли умножение матриц коммутативным?

Нет, умножение матриц не обладает свойством коммутативности. В общем случае A × B не равно B × A. Размеры результатов могут отличаться, и даже если оба произведения определены и имеют одинаковый размер, значения в них обычно будут разными.

Что такое скалярное произведение при умножении матриц?

Скалярное произведение для элемента C[i][j] вычисляется путем перемножения каждого элемента i-й строки матрицы A с соответствующим элементом j-го столбца матрицы B и последующего сложения всех полученных произведений. Например, если строка i равна [a₁, a₂, a₃], а столбец j равен [b₁, b₂, b₃], то скалярное произведение составит a₁×b₁ + a₂×b₂ + a₃×b₃.

Какова временная сложность умножения матриц?

Стандартный алгоритм умножения матриц имеет временную сложность O(m × n × p) для перемножения матрицы m×n на n×p. Более эффективные алгоритмы, такие как алгоритм Штрассена, позволяют сократить её примерно до O(n²·⁸⁰⁷) для квадратных матриц.

Ссылайтесь на этот контент, страницу или инструмент так:

"Калькулятор Умножения Матриц" на сайте https://ru.miniWebtool.com/калькулятор-умножения-матриц/ от MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

командой MiniWebtool. Обновлено: 2026-04-09

Вы также можете попробовать наш AI Решатель Математических Задач GPT, чтобы решить ваши математические проблемы с помощью вопросов и ответов на естественном языке.