アダマール積とは? わかりやすく解説

アダマール積

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/08/21 20:29 UTC 版)

数学におけるアダマール積: Hadamard product)は、同じサイズの行列に対して成分ごとにを取ることによって定まる行列のである。要素ごとの積: element-wise product)、シューア積: Schur product)、点ごとの積: pointwise product)、成分ごとの積: entrywise product)などとも呼ばれる。


  1. ^ a b Million, Elizabeth. “The Hadamard Product”. 2012年1月2日閲覧。
  2. ^ (Horn & Johnson 1991)
  3. ^ a b c (Styan 1973)


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アダマール積

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/01/11 13:57 UTC 版)

行列の乗法」の記事における「アダマール積」の解説

詳細は「アダマール積」を参照 同じサイズ二つ行列対し、アダマール積(英: Hadamard product)、要素ごとの積(英: element-wise product)、点ごとの積(英: pointwise product)、成分ごとの積(英: entrywise product)あるいはシューア積(英: Schur product)などと呼ばれる積を定義することができる。同じサイズ二つ行列 A, B のアダマール積 A ○ B はもとと同じサイズ行列で、その (i, j)-成分は A の (i, j)-成分と B の (i, j)-成分との積で与えられる。つまり、 A ∘ B = ( a i j b i j ) {\displaystyle A\circ B=(a_{ij}b_{ij})} 全部書けば、 [ a 11 a 12 ⋯ a 1 m a 21 a 22a 2 m ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 a n 2a n m ] ∘ [ b 11 b 12b 1 m b 21 b 22b 2 m ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ b n 1 b n 2b n m ] = [ a 11 b 11 a 12 b 12 ⋯ a 1 m b 1 m a 21 b 21 a 22 b 22a 2 m b 2 m ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 b n 1 a n 2 b n 2a n m b n m ]   {\displaystyle {\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1m}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{n1}&a_{n2}&\cdots &a_{nm}\end{bmatrix}}\circ {\begin{bmatrix}b_{11}&b_{12}&\cdots &b_{1m}\\b_{21}&b_{22}&\cdots &b_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\b_{n1}&b_{n2}&\cdots &b_{nm}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}a_{11}b_{11}&a_{12}b_{12}&\cdots &a_{1m}b_{1m}\\a_{21}b_{21}&a_{22}b_{22}&\cdots &a_{2m}b_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{n1}b_{n1}&a_{n2}b_{n2}&\cdots &a_{nm}b_{nm}\end{bmatrix}}\ } この演算は(mn 個ある各成分において)通常の数の積を一斉に行うことに他ならない故にアダマール積は可換結合的、かつ成分ごと和に対して分配的になる。これはまた、クロネッカー積の主小行列でもある。

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アダマール積

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/03/25 07:14 UTC 版)

リーマンのクシー関数」の記事における「アダマール積」の解説

単純な無限積展開は Ξ ( s ) = Ξ ( 0 ) ∏ ρ ( 1 − s ρ ) , {\displaystyle \Xi (s)=\Xi (0)\prod _{\rho }\left(1-{\frac {s}{\rho }}\right),\!} ただし ρ は ξ の根を走る。 展開の収束保証するには、積は零点の "matching pairs" 上でとられなければならない、すなわち ρ と 1 − ρ の形の零点ペア因子一緒にグループされなければならない

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