Kalkulator Operasi Matriks

Hitung penjumlahan, pengurangan, perkalian, determinan, invers, dan transpos matriks

Matriks A
Pemilihan Operasi
Matriks B
Aljabar Linear dan Aplikasi Modern Matriks

Sejarah dan Perkembangan Matriks

Matriks pertama kali digunakan dalam matematika Tiongkok kuno dalam 'Sembilan Bab tentang Seni Matematika' untuk menyelesaikan sistem persamaan linear. Teori matriks modern didirikan oleh Cayley dan Sylvester pada abad ke-19, dan dengan perkembangan komputer pada abad ke-20, matriks menjadi alat matematika penting di semua bidang termasuk sains, teknik, dan ekonomi.

Perkembangan Sejarah

  • Abad ke-1 SM: 'Sembilan Bab tentang Seni Matematika' Tiongkok
  • 1858: Teori matriks Cayley
  • 1878: Teori determinan Frobenius
  • Abad ke-20: Mekanika kuantum dan mekanika matriks
  • Era modern: Aplikasi dalam grafik komputer dan AI

Matematikawan Kunci

  • Arthur Cayley: Mendirikan aljabar matriks
  • James Sylvester: Menetapkan terminologi matriks
  • Heisenberg: Mengembangkan mekanika matriks
  • Von Neumann: Teori permainan matriks
  • Golub: Aljabar linear numerik

Matriks dalam Grafik Komputer

Transformasi 2D

  • Translasi: Matriks translasi
  • Rotasi: Matriks transformasi rotasi
  • Penskalaan: Matriks penskalaan
  • Geser: Transformasi miring
  • Refleksi: Transformasi simetri

Transformasi 3D

  • Koordinat homogen: Matriks transformasi 4x4
  • Proyeksi: Proyeksi perspektif/ortografis
  • Transformasi pandangan: Penentuan posisi kamera
  • Transformasi model: Penempatan objek
  • Animasi: Interpolasi keyframe

Rendering

  • Shader: Transformasi puncak/piksel
  • Pencahayaan: Perhitungan sumber cahaya
  • Tekstur: Pemetaan UV
  • Bayangan: Pemetaan bayangan
  • Pasca-pemrosesan: Filter gambar

Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Jaringan Saraf

Matriks bobot: Kekuatan koneksi antar neuron

Propagasi maju: Perhitungan input ke output

Propagasi balik: Algoritma propagasi balik kesalahan

Fungsi aktivasi: Transformasi non-linear

Pemrosesan batch: Optimasi komputasi paralel

Analisis Data

Analisis Komponen Utama: Pengurangan dimensi

Dekomposisi Nilai Singular: Kompresi data

Pengelompokan: Matriks kesamaan

Sistem rekomendasi: Penyaringan kolaboratif

Pemrosesan Bahasa Alami: Penyematan kata