1楼：秦桑
矩阵的内积参照向量的内积的定义是 两个向量对应分量乘积之和.
比如: α=(1,2,3), β=(4,5,6)则 α, β的内积等于 1*4 +2*5 + 3*6 = 32α与α 的内积 = 1*1+2*2+3*3 = 14.
拓展资料：
内积（inner product），又称数量积（scalar product）、点积（dot product）是一种向量运算，但其结果为某一数值，并非向量。其物理意义是质点在f的作用下产生位移s，力f所做的功，w=|f||s|cosθ。
在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数r上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。 使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a*b^t，这里的b^t指示矩阵b的转置。
2楼：珠海
答：设ann=[aij](其中1<=i,j<=n)，bnn=[bij](其中1<=i,j<=n)；
则矩阵a和b的内积为c1n=[∑(i=1到n求和)aij*bij](其中1<=i,j<=n)。
他别注意，此时内积c1n为1行，n列的矩阵。
举例子矩阵a和b分别为：
[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]
和[9 8 7]
[6 5 4]
[3 2 1]
则内积为：
[1*9+4*6+7*3 2*8+5*5+8*2 3*7+6*4+1*9] = [54 57 54]
3楼：匿名用户
参照向量内积。
比如n维方阵a，可看作n个向量组成的向量簇，a1·a1。
矩阵计算则为a'a。即为a的转置乘a
4楼：长空一浪
我在matlab的quick start章节看到了这条：you can perform standard matrix multiplication, which ***putes the inner products between rows and columns, 这句的意思是做矩阵的标准乘法，也就是要计算行矢量和列矢量的内积。不是矩阵内积。
5楼：匿名用户
广义来讲是相同大小的矩阵每个对应位置相乘后相加，得到一个实数
内积是什么？
6楼：匿名用户
如果有两个向量：
a:(x1,x2,...,xn)
b:(y1,y2,...,yn)
那么a和b的内积为：
x1y1+x2y2+...+xnyn
就是对应项相乘在求和，算出来是一个数
7楼：神游飞天
内积在有限维实内积空间里的度量矩阵个对称正定
双线性型
内积在有限维复内积空间里的度量矩阵是hermite矩阵，是
一个半线性型：对于第一个向量线性，第二个向量共轭线性（或者对于第一个向量共轭线性，第二个向量线性）
说白了，设域f上的线性空间v，狭义内积其实就是从线性空间(v,v)->f的映射，满足4条式子即可，且该线性空间具有长度，角度，距离等概念。
广义内积：域f上线性空间v上的一个对称/反对称双线性型函数f称为v上的一个内积(无正定性，没有长度，角度，距离等概念)，指定了对称双线性型的内积的线性空间叫做正交空间；指定了反对称双线性型的线性空间叫做辛空间
8楼：纵横竖屏
内积一般指点积。
在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数r上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。
两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。
使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为：
a·b=b*a^t，这里的a^t指示矩阵a的转置。
扩展资料:
运算律
应用：
在生产生活中，点积同样应用广泛。利用点积可判断一个多边形是否面向摄像机还是背向摄像机。
向量的点积与它们夹角的余弦成正比，因此在聚光灯的效果计算中，可以根据点积来得到光照效果，如果点积越大，说明夹角越小，则物理离光照的轴线越近，光照越强。
物理中，点积可以用来计算合力和功。若b为单位矢量，则点积即为a在方向b的投影，即给出了力在这个方向上的分解。功即是力和位移的点积。
计算机图形学常用来进行方向性判断，如两矢量点积大于0，则它们的方向朝向相近；如果小于0，则方向相反。
矢量内积是人工智能领域中的神经网络技术的数学基础之一，此方法还被用于动画渲染（animation-rendering）。
9楼：寻鱼之乐
[x,y]=求和xy
“内积”是什么意思？
10楼：光i暗的双子神
内积bai是du什么：“内积”即为“点积”，我们通常zhi还称他为dao数量积。版
出处：欧几里权得空间的标准内积。
数学解释：两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。
通俗理解：使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1矩阵，点积还可以写为a·b=a^t*b，这里的a^t指示矩阵a的转置。
属于二元运算类型，点积的三个值为u、v、u,v夹角的余弦。
11楼：秦桑
矩阵的内积参照向量的内积的定义是 两个向量对应分量乘积之和.
比如: α
专=(1,2,3), β=(4,5,6)
则 α, β的内积等属于 1*4 +2*5 + 3*6 = 32α与α 的内积 = 1*1+2*2+3*3 = 14.
拓展资料：
内积（inner product），又称数量积（scalar product）、点积（dot product）是一种向量运算，但其结果为某一数值，并非向量。其物理意义是质点在f的作用下产生位移s，力f所做的功，w=|f||s|cosθ。
在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数r上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为：
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。 使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a*b^t，这里的b^t指示矩阵b的转置。
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