【笔记】矩阵

矩阵

前置知识

  • 定义

基本概念 ： 由 (n imes m) 个数排成 (m) 行 (n) 列的矩形的数表，称为一个 (m imes n) 的矩阵，记作 (A)。其中 (a_{i,j}) 表示第 (i) 行第 (j) 列的元素。

  • 0 矩阵

对于每个矩阵中的元素 (a_{i,j}) 都为 0，这个矩阵因此也可表示为 (0_{n,m})

  • 单位矩阵

单位矩阵必须保证 (n = m)，否则就不是单位矩阵，单位矩阵只有对角线上的数为 1，其余的数都为 0。

举个例子 ：

[egin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 1 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 1 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 1 \ end{bmatrix} ]

这就是个单位矩阵，可以表示为 (I_{n})，单位矩阵的作用相当于我们运算中的 1。用它来乘以任意数都为本身。

  • 其他的一些矩阵

好像一般用不到 ？

对角矩阵，纯量矩阵，上三角矩阵，下三角矩阵，对称矩阵，反对称矩阵。

矩阵运算

  • 加减法运算

对于相加和相减的两个矩阵，必须保证两个矩阵大小相同才能做矩阵加减法运算。

加减法运算的两个矩阵直接对应位置相加或者相减就可以了。

举个例子 ：

(egin{bmatrix} a_{1,1} & cdots & a_{1,m} \ vdots & ddots & vdots \ a_{n,1} & cdots & a_{n,m} \ end{bmatrix}) + (egin{bmatrix} b_{1,1} & cdots & b_{1,m} \ vdots & ddots & vdots \ b_{n,1} & cdots & b_{n,m} \ end{bmatrix}) = (egin{bmatrix} a_{1,1} + b_{1,1} & cdots & a_{1,m} + b_{1,m} \ vdots & ddots & vdots \ a_{n,1} + b_{n,1} & cdots & a_{n,m} + b_{n,m}\ end{bmatrix})

是不是很好理解 /cy

矩阵的加减法满足交换律和结合律。

  • 数乘运算

(k imes) (egin{bmatrix} a_{1,1} & cdots & a_{1,m} \ vdots & ddots & vdots \ a_{n,1} & cdots & a_{n,m} \ end{bmatrix}) = (egin{bmatrix} k imes a_{1,1} & cdots & k imes a_{1,m} \ vdots & ddots & vdots \ k imes a_{n,1} & cdots & k imes a_{n,m} \ end{bmatrix})

  • 矩阵乘法

定义 ： 矩阵的乘法

如果要使用矩阵乘法，两个矩阵必须是其中的一个矩阵的行数等与另一个矩阵的列数，即 (A_{n,q}) 与 (B_{q,m}) 可以进行矩阵乘法，得出的矩阵的行数是第一个矩阵的行数，矩阵的列数是第二个矩阵的列数。

我们设 (A = (a_{i,j})_{m imes r},B = (b_{i,j})_{r imes n})，则矩阵 (C = (c_{i,j})_{m,n})，其中 (c_{i,j} = a_{i,1}b_{1,j} + a_{i,2} b_{2,j} + cdots + a_{i,r} b_{r,j})。

记作 (C = A * B)。

举个例子 :

我们设一个 (A_{2,2})，一个 (B_{2,3})，我们将会的到一个 (C_{2,3}) 的矩阵。

$egin{bmatrix}
1 & 2
3 & 4
end{bmatrix} imes $$egin{bmatrix}
1 & 2 & 3
4 & 5 & 6
end{bmatrix} =$ (egin{bmatrix} 9 & 12 & 15 \ 19 & 26 & 33 \ end{bmatrix})

(C_{i,j} = sum) 第一个矩阵的第 (i) 行的每个数与第二个矩阵的第 (j) 列每个数相乘(一一对应)。

矩阵乘法的性质

  1. (0_{n,m} A_{m,k} = 0,A_{k,m} 0_{m,n} = 0)。
  2. (I_{n,m} A_{m,k} = A,A_{k,m} I_{m,n} = A)。
  3. (A(BC) = (AB)C)
  4. (A(B + C) = AB + BC)，左分配率律
  5. ((B + C) A = B A + C A)，右分配率律

注意左右两分配率矩阵相乘的顺序不能颠倒。

矩阵乘法没有交换律！！！

但是有三种特殊情况，交不交换无所谓。

(O A = A O = 0)
(I A = A I = A)
(A A = A A = A ^ 2)

下面给出一个矩阵乘法的代码。

( ext{problem}) ： Link

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define int long long
using namespace std;
const int Maxk = 110;
int n,m,p;
struct Matrix {
  int n1,m1;
  int z[Maxk][Maxk];
  Matrix (){
    n1 = m1 = 0;
    memset(z,0,sizeof z);
  }
} A , B ; 
inline int read()
{
	int s = 0, f = 0;char ch = getchar();
	while (!isdigit(ch)) f |= ch == '-', ch = getchar();
	while (isdigit(ch)) s = s * 10 + (ch ^ 48), ch = getchar();
	return f ? -s : s;
}
Matrix operator * (const Matrix &m1,const Matrix &m2)
{
  Matrix m3;
  m3.n1 = m1.n1;
  m3.m1 = m2.m1;
  for(int i = 1;i <= m3.n1;i ++) 
    for(int k = 1;k <= m1.m1;k ++) 
      for(int j = 1;j <= m2.m1;j ++)
        m3.z[i][j] += m1.z[i][k] * m2.z[k][j];
  return m3;  
} 
signed main()
{
  n = read(),m = read();
  for(int i = 1;i <= n;i ++) 
    for(int j = 1;j <= m;j ++) 
      A.z[i][j] = read();
  p = read();
  for(int i = 1;i <= m;i ++) 
    for(int j = 1;j <= p;j ++)
      B.z[i][j] = read();
  A.n1 = n,A.m1 = m;
  B.n1 = m,B.m1 = p;
  Matrix Ans = A * B;
  for(int i = 1;i <= n;i ++) {
    for(int j = 1;j <= p;j ++)  {
      cout << Ans.z[i][j] << " ";
    }
    cout << '
';
  }
  return 0;
}
  • 矩阵快速幂

矩阵快速幂就是把快速幂和矩阵乘法结合起来，没有什么很难的，我们只需要像快速幂那样先初始化一个单位矩阵，之后按照快速幂的形式不断相乘即可。

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define int long long
using namespace std;
const int mod = 1e9 + 7; 
const int Maxk = 110;
int n,m;
struct Matrix {
  int n1,m1;
  int z[Maxk][Maxk];
  Matrix (){
    n1 = m1 = 0;
    memset(z,0,sizeof z);
  }
} A , E ; 
inline int read()
{
	int s = 0, f = 0;char ch = getchar();
	while (!isdigit(ch)) f |= ch == '-', ch = getchar();
	while (isdigit(ch)) s = s * 10 + (ch ^ 48), ch = getchar();
	return f ? -s : s;
}
Matrix operator * (const Matrix &m1,const Matrix &m2)
{
  Matrix m3;
  m3.n1 = m1.n1;
  m3.m1 = m2.m1;
  for(int i = 1;i <= m3.n1;i ++) 
    for(int k = 1;k <= m1.m1;k ++) 
      for(int j = 1;j <= m2.m1;j ++) {
        m3.z[i][j] = m3.z[i][j] + m1.z[i][k] * m2.z[k][j];
        if(m3.z[i][j] >= mod) m3.z[i][j] %= mod;
      }
  return m3;  
} 
signed main()
{
  n = read(),m = read();
  for(int i = 1;i <= n;i ++) 
    for(int j = 1;j <= n;j ++) 
      A.z[i][j] = read();
  A.n1 = n,A.m1 = n;
  for(int i = 1;i <= n;i ++) E.z[i][i] = 1;//初始化单位矩阵
  E.n1 = n,E.m1 = n;
  while(m) {//按照快速幂的方法来乘
    if(m & 1) E = E * A;
    A = A * A;
    m >>= 1; 
  }
  for(int i = 1;i <= n;i ++) {
    for(int j = 1;j <= n;j ++) {
      cout << E.z[i][j] << " ";
    } 
    cout << "
"; 
  } 
  return 0;
}

矩阵乘法应用 & 矩阵加速

因为矩阵加减法太简单了，所以基本没有什么题目来考矩阵加减法。

斐波那契数列加速求解

( ext{problem}) : Link

首先我们知道 (f_{i} = f_{i - 1} + f_{i - 2})。

很多这种递推式都可用矩阵来加速，我们只要找到一个矩阵，保证这个矩阵在不变的情况下就可以来求出下一项，我们就可以矩阵加速求解。

我们定义 (A) 矩阵为

[egin{bmatrix} f_{n} & f_{n - 1} end{bmatrix}]

我们要求的 (C) 矩阵为

[egin{bmatrix} f_{n + 1} & f_{n} end{bmatrix}]

我们要找一个 (B) 矩阵，保证在 (B) 矩阵不变的情况下就可以进行矩阵加速。

如何来找这个矩阵 ？

首先，我们的 (C) 矩阵有一行两列，所以可以得出，我们的 (B) 矩阵是两行两列，设 (B) 矩阵为 :

[egin{bmatrix} a & b \ c & d \ end{bmatrix}]

根据矩阵乘法，显然可以得到 ：

[egin{aligned} f_{n + 1} &= a imes f_{n} + c imes f_{n - 1} \ f_{n} &= b imes f_n + d imes f_{n - 1} \ end{aligned}]

所以我们很容易的到 (b = 1,d = 0)，之后在根据 (f_n = f_{n - 1} + f_{n - 2})，所以 (a = 1,b = 1)。

我们的 (B) 矩阵就可以得出了 :

[egin{bmatrix} 1 & 1 \ 1 & 0 \ end{bmatrix}]

之后我们直接套一个快速幂就可以解决了。

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define int long long
using namespace std;
const int mod = 1e9 + 7; 
const int Maxk = 110;
int n,m;
struct Matrix {
  int n1,m1;
  int z[3][3];
  Matrix (){
    n1 = m1 = 0;
    memset(z,0,sizeof z);
  }
} A ,B,E ; 
inline int read()
{
	int s = 0, f = 0;char ch = getchar();
	while (!isdigit(ch)) f |= ch == '-', ch = getchar();
	while (isdigit(ch)) s = s * 10 + (ch ^ 48), ch = getchar();
	return f ? -s : s;
}
Matrix operator * (const Matrix &m1,const Matrix &m2)
{
  Matrix m3;
  m3.n1 = m1.n1;
  m3.m1 = m2.m1;
  for(int i = 1;i <= m3.n1;i ++) 
    for(int k = 1;k <= m1.m1;k ++) 
      for(int j = 1;j <= m2.m1;j ++) {
        m3.z[i][j] = m3.z[i][j] + m1.z[i][k] * m2.z[k][j];
        if(m3.z[i][j] >= mod) m3.z[i][j] %= mod;
      }
  return m3;  
} 
signed main()
{
  n = read();
  if(n == 1 || n == 0) {
    cout << 1 << endl;
    return 0;
  }
  A.z[1][1] = 1,A.z[1][2] = 0;
  A.n1 = 1,A.m1 = 2;
  B.z[1][1] = 1,B.z[1][2] = 1;
  B.z[2][1] = 1,B.z[2][2] = 0;
  B.n1 = 2,B.m1 = 2;
  for(int i = 1;i <= 2;i ++) E.z[i][i] = 1;//初始化单位矩阵
  E.n1 = 2,E.m1 = 2;
  m = n - 1;
  while(m) {
    if(m & 1) E = E * B;
    B = B * B;
    m >>= 1; 
  }
  A = A * E;
  cout << A.z[1][1] % mod;
  return 0;
}

斐波那契数列求和

( ext{problem}) : Link

似乎和前面差不多，也是推式子。

我们用 (S_i) 代表从第 (1) 项到第 (i) 项的和，显然 (A) 矩阵和 (C) 矩阵一样设就行了，上面是 (A)，下面是 (C)。

[egin{bmatrix} f_{n} & f_{n - 1} & S_n end{bmatrix}]

[egin{bmatrix} f_{n + 1} & f_{n} & S_{n + 1} end{bmatrix}]

明显我们要设一个 (B) 矩阵，行列都为 3。

[egin{bmatrix} a & b & c\ d & e & f \ g & h & i \ end{bmatrix}]

得出 ：

[egin{aligned} f_{n + 1} &= a imes f_{n} + d imes f_{n - 1} + g imes S_n \ f_{n} &= b imes f_n + e imes f_{n - 1} + h imes S_n \ S_{n + 1} &= c imes f_n + f imes f_{n - 1} + i imes S_n \ end{aligned}]

所以化简一下就得到了矩阵 (B) ：

[egin{bmatrix} 1 & 1 & 1\ 1 & 0 & 1 \ 0 & 0 & 1 \ end{bmatrix}]

其实还有一种方法 ：

[S_n = f_0 + f_1 + cdots + f_n \ S_{n + 1} = f_0 + f_1 + cdots + f_{n + 1} ]

[egin{aligned} S_n + S_{n + 1} &= f_0 + f_2 + f_3 + cdots f_{n + 2} \ &= S_{n + 2} - f_0 \ &= S_{n + 2} - 1 end{aligned}]

注意如果有常数想的情况下要增加一个维度来存常数项。

[egin{bmatrix} S_n & S_{n - 1} & 1 end{bmatrix}]

[egin{bmatrix} S_{n + 1} & S_{n} & 1 end{bmatrix}]

的出的 (B) 矩阵为 ：

[egin{bmatrix} 1 & 1 & 0\ 1 & 0 & 0 \ 1 & 0 & 1 \ end{bmatrix}]

就不再多阐述了。

Problem

由于上课的时候没怎么听懂，先说一下题面。。

Description

(n) 个点的图，共有 (m) 条边，且都是单向边。

(M_{i,j}) 表示从第 (i) 个点到第 (j) 个点有多少条边。

求从 1 号点走 (t) 条边到第 (n) 号点的方案数。

(n leq 100,t leq 10 ^ 9)。

Solution

咕咕咕

如果要用矩阵乘法加速 (DP)，要保证两点。

  • 必须从 (i - 1) 转移到 (i)。
  • (M) 不会随着 (i) 的改变而改变，即第二个矩阵无关。
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