เครื่องคำนวณการดำเนินการเมทริกซ์

คำนวณการบวก การลบ การคูณ ดีเทอร์มิแนนต์ อินเวอร์ส และทรานสโพสของเมทริกซ์

เมทริกซ์ A
การเลือกการดำเนินการ
เมทริกซ์ B
พีชคณิตเชิงเส้นและการประยุกต์ใช้เมทริกซ์สมัยใหม่

ประวัติและการพัฒนาเมทริกซ์

เมทริกซ์ถูกใช้ครั้งแรกในคณิตศาสตร์จีนโบราณใน 'The Nine Chapters on the Mathematical Art' เพื่อแก้ปัญหาระบบสมการเชิงเส้น ทฤษฎีเมทริกซ์สมัยใหม่ก่อตั้งโดย Cayley และ Sylvester ในศตวรรษที่ 19 และด้วยการพัฒนาคอมพิวเตอร์ในศตวรรษที่ 20 เมทริกซ์จึงกลายเป็นเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นในทุกสาขา รวมถึงวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และเศรษฐศาสตร์

การพัฒนาทางประวัติศาสตร์

  • ศตวรรษที่ 1 ก่อนคริสตกาล: 'The Nine Chapters on Mathematical Art' ของจีน
  • 1858: ทฤษฎีเมทริกซ์ของ Cayley
  • 1878: ทฤษฎีดีเทอร์มิแนนต์ของ Frobenius
  • ศตวรรษที่ 20: กลศาสตร์ควอนตัมและกลศาสตร์เมทริกซ์
  • ยุคสมัยใหม่: การประยุกต์ใช้ในคอมพิวเตอร์กราฟิกส์และ AI

นักคณิตศาสตร์คนสำคัญ

  • Arthur Cayley: ผู้ก่อตั้งพีชคณิตเมทริกซ์
  • James Sylvester: ผู้สร้างศัพท์เมทริกซ์
  • Heisenberg: ผู้พัฒนาเมทริกซ์กลศาสตร์
  • Von Neumann: ทฤษฎีเกมเมทริกซ์
  • Golub: พีชคณิตเชิงเส้นเชิงตัวเลข

เมทริกซ์ในคอมพิวเตอร์กราฟิกส์

การแปลง 2D

  • การเลื่อน: เมทริกซ์การเลื่อน
  • การหมุน: เมทริกซ์การแปลงการหมุน
  • การปรับขนาด: เมทริกซ์การปรับขนาด
  • การเฉือน: การแปลงแบบเฉือน
  • การสะท้อน: การแปลงแบบสมมาตร

การแปลง 3D

  • พิกัดเอกพันธ์: เมทริกซ์การแปลง 4×4
  • การฉายภาพ: การฉายภาพแบบ Perspective/orthographic
  • การแปลงมุมมอง: การจัดตำแหน่งกล้อง
  • การแปลงโมเดล: การจัดวางวัตถุ
  • แอนิเมชัน: การประมาณค่าคีย์เฟรม

การเรนเดอร์

  • เชดเดอร์: การแปลงจุดยอด/พิกเซล
  • การจัดแสง: การคำนวณแหล่งกำเนิดแสง
  • การทำพื้นผิว: การแมป UV
  • เงา: การแมปเงา
  • การประมวลผลภายหลัง: ฟิลเตอร์รูปภาพ

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

โครงข่ายประสาทเทียม

เมทริกซ์น้ำหนัก: ความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท

การแพร่กระจายไปข้างหน้า: การคำนวณอินพุตไปยังเอาต์พุต

การแพร่กระจายย้อนกลับ: อัลกอริทึมการแพร่กระจายย้อนกลับของข้อผิดพลาด

ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน: การแปลงแบบไม่เชิงเส้น

การประมวลผลแบบแบตช์: การเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณแบบขนาน

การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก: การลดมิติ

การแยกค่าเอกฐาน: การบีบอัดข้อมูล

การจัดกลุ่ม: เมทริกซ์ความคล้ายคลึงกัน

ระบบแนะนำ: การกรองแบบร่วมมือ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: การฝังคำ