יהיו \(A,B\) שני וקטורים בעלי אותו ממד \(N\).
התוצאה היא סקלר, כלומר מספר יחיד.
מכפילים איברים מתאימים ומחברים את כל התוצאות. שני וקטורים נכנסים — מספר יחיד יוצא.
המכפלה הפנימית נקראת גם dot product או מכפלה סקלרית.
יהיו \(A,B\) שני וקטורים בעלי אותו ממד \(N\).
התוצאה היא סקלר, כלומר מספר יחיד.
import numpy as np A = np.array([1, 2, 3]) B = np.array([0, 5, 0]) print(np.dot(A, B)) # 10 print(A @ B) # 10 print((A * B).sum()) # 10
רואים את התרומה של כל זוג איברים לתוצאה הסופית.
כל התכונות משקופיות 54–55 נשמרו.
השוויון מתקיים אם ורק אם \(A=0\).
שקופיות 56–66: טריקים שימושיים באמצעות וקטורי היחידה ווקטור האחדים.
וקטור היחידה \(e_i\) ״בוחר״ את האיבר ה-\(i\).
ניקח:
המכפלה הפנימית היא:
נחשב את \(a_4-a_2\) עבור אותו וקטור:
עבור \(A=(1,2,3,4)\), יש \(N=4\):
וקטור בינארי מסמן אילו איברים לכלול בסכום.
A = np.array([1, 2, 3, 4]) print(A.sum()) # 10 print(A.mean()) # 2.5 print(A @ A) # 30 e3 = np.array([0, 0, 1, 0]) print(e3 @ A) # 3 mask = np.array([1, 0, 1, 0]) print(mask @ A) # 4
הדוגמה המקורית משקופית 66.
כל בלוק מוכפל בבלוק המתאים, ואז מחברים את התוצאות.
חישוב ישיר ושימוש בווקטורים מיוחדים.
חשבו \(A^TB\).
כתבו מכפלה פנימית המחזירה \(a_2-a_4\), וחשבו את ערכה.
הבסיס לחלק הבא: שימושים במכפלה פנימית במדעי הנתונים.
np.dot או באופרטור @.שקופיות 51–66 נשמרו במלואן; נוספו הסברים, קוד, מחשבון ותרגול.