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🔢 Matrix Vector Product 計算機

專業免費的 Matrix Vector Product 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
( -2.0, -2.0, -2.0 ) column vector of length 3
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

什麼是矩陣與向量乘積?

矩陣與向量乘積是把一個 m×n 的矩陣 A 乘上一個 n 維行向量 x,產生一個全新的 m 維行向量 c = A·x。這是線性代數中最基礎的運算之一,舉凡線性變換、線性方程組、電腦圖學乃至機器學習,背後都仰賴它。本計算機處理的是實數運算,屬於純數學的範疇,不受任何地區或國家規則的限制,全世界通用。

計算機使用方法

先輸入矩陣 A 的列數 (i) 與行數 (j)。接著在格狀輸入框中填入矩陣的元素,每一列佔一行,數值之間以空格或逗號分隔。再輸入向量 x,每個數值為一項,且其長度必須等於 A 的行數。留空的儲存格會視為 0。最後按下計算,即可看到結果行向量。

公式說明

對於每一個輸出位置 i(從 1 到 m,也就是列數),結果分量是矩陣第 i 列各元素與向量各分量的加權總和:

c_i = a_{i1}· x_1 + a_{i2}· x_2 + \dots + a_{in}· x_n

換句話說,這就是 A 的第 i 列與 x 的內積(點積)。只有當 A 的行數等於 x 的長度(行數 = n)時,這個乘法才有定義。此時輸出向量的長度為 m,也就是 A 的列數。

實例演算

設 A 為 3×3 矩陣,各列分別為 [1 2 3]、[4 5 6]、[7 8 9],且 x = (1, 0, -1)。則

c_1 = 1· 1 + 2· 0 + 3·(-1) = -2,
c_2 = 4· 1 + 5· 0 + 6·(-1) = -2,
c_3 = 7· 1 + 8· 0 + 9·(-1) = -2.
最終結果為行向量 c = (-2, -2, -2)。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

如果維度不相符會怎樣?
若 A 的行數不等於 x 的長度,這個乘積就沒有定義,此時計算機會顯示一則驗證提示訊息,而不會給出數值結果。
A 可以不是方陣嗎?
可以。例如 2×3 矩陣乘上 3 維向量,會得到 2 維向量。輸出向量的長度永遠等於 A 的列數。
1×n 矩陣的結果是什麼?
1×n 矩陣乘上 n 維向量會得到單一分量,實際上就是兩個向量的內積(點積),在此以長度為 1 的向量呈現。