Matrix-Vektor-Produkt

Produkt einer Matrix mit einem Vektor

Das Matrix-Vektor-Produkt ist in der linearen Algebra das Produkt einer Matrix mit einem Vektor. Damit eine solche Matrix-Vektor-Multiplikation durchgeführt werden kann, muss die Spaltenzahl der Matrix mit der Zahl der Komponenten des Vektors übereinstimmen. Das Ergebnis ist dann wieder ein Vektor, dessen Elemente durch komponentenweise Multiplikation und Summation der Einträge der entsprechenden Zeile der Matrix mit den Elementen des Ausgangsvektors ermittelt werden. Das Matrix-Vektor-Produkt kann als Spezialfall einer Matrizenmultiplikation angesehen werden, bei der die zweite Matrix aus nur einer Spalte besteht.

Bei einer Matrix-Vektor-Multiplikation muss die Spaltenzahl der Matrix gleich der Zahl der Komponenten des Vektors sein. Die Komponentenzahl des Ergebnisvektors entspricht dann der Zeilenzahl der Matrix.

Das Matrix-Vektor-Produkt wird beispielsweise in der Matrixschreibweise linearer Gleichungssysteme sowie bei iterativen Verfahren zu ihrer numerischen Lösung eingesetzt. Weiter kann jede lineare Abbildung zwischen endlichdimensionalen Vektorräumen nach Wahl entsprechender Basen als Matrix-Vektor-Produkt dargestellt werden.

Definition

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Zur Berechnung des Matrix-Vektor-Produkts wird jede Zeile der Matrix mit den Einträgen des Vektors kombiniert.

Ist   ein Körper (meist die reellen oder komplexen Zahlen), dann ist die Matrix-Vektor-Multiplikation eine Abbildung

 ,

die einer Matrix   und einem Vektor   einen weiteren Vektor   zuordnet. Die Matrix-Vektor-Multiplikation ist dabei nur für den Fall definiert, dass die Spaltenzahl   der Matrix   mit der Zahl der Komponenten des Vektors   übereinstimmt. Die Komponentenzahl des Ergebnisvektors   entspricht dann der Zeilenzahl   der Matrix  . Jedes Element   des Ergebnisvektors berechnet sich dabei über

 ,

also durch komponentenweise Multiplikation der Einträge der  -ten Zeile von   mit den Elementen von   und durch Summation über diese Produkte. Häufig wird bei der Notation eines Matrix-Vektor-Produkts der Malpunkt weggelassen und man schreibt kurz   statt  .

Beispiel

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Gegeben sei die reelle Matrix und der reelle (Spalten-)Vektor

    und    .

Da die Matrix   ebenso viele Spalten besitzt, wie der Vektor   lang ist, ist das Matrix-Vektor-Produkt   definiert, die betreffende Matrix-Vektor-Multiplikation also überhaupt durchführbar. Nachdem   zwei Zeilen hat, wird der Ergebnisvektor   ebenfalls zwei Elemente aufweisen. Um das erste Element des Ergebnisvektors zu berechnen, betrachtet man die erste Zeile von  , multipliziert die jeweils entsprechenden Einträge dieser Zeile mit denen des Ausgangsvektors und summiert die Ergebnisse auf (die Sternchen stehen für noch nicht berechnete Elemente):

 

Für das zweite Element des Ergebnisvektors betrachtet man entsprechend die zweite Zeile von   und berechnet analog:

 

Als Ergebnis erhält man so am Ende das Matrix-Vektor-Produkt  .

Eigenschaften

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Das Matrix-Vektor-Produkt ist assoziativ in dem Sinne, dass für Matrizen  ,   und Vektoren  

 

gilt. Das Matrix-Vektor-Produkt ist auch verträglich mit der Multiplikation von Skalaren  , das heißt

 .

Betrachtet man die komponentenweise Matrizenaddition   zweier Matrizen   sowie die Vektoraddition zweier Vektoren  , dann sind auch die Distributivgesetze erfüllt, das heißt

 

und

 .

Algorithmus

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In Pseudocode kann das Matrix-Vektor-Produkt wie folgt implementiert werden:

function matrix-vector-product(A,x,m,n)
  y = zeroes(m)                      // Ergebnisvektor y mit Nullen initialisieren
  for i = 1 to m                     // Schleife über die Zeilen von A
    for j = 1 to n                   // Schleife über die Elemente von x
      y(i) = y(i) + A(i,j) * x(j)    // Bildung der Produktsumme
    end
  end
  return y

Die Reihenfolge der beiden For-Schleifen kann dabei auch vertauscht werden. Da die beiden Schleifen unabhängig voneinander sind, ist die Anzahl der benötigten arithmetischen Operationen von der Ordnung

 .

Die Laufzeit des Algorithmus ist für quadratische Matrizen   demnach von der Ordnung  . Spezielle Matrizen, wie Bandmatrizen, dünnbesetzte Matrizen oder Toeplitz-Matrizen, können durch Ausnutzen der Struktur auch effizienter mit einem Vektor multipliziert werden.

Geometrische Interpretation

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Im bis zu 3-dimensionalen Fall einer Multiplikation von einer Matrix mit einem Vektor kann man schon anhand der Zahlen in der Matrix erkennen, wie die Matrix als lineare Abbildung "aussieht". Sei zum Beispiel eine 2-dimensionale Ebene mit den Basisvektoren

  gegeben. Einen Vektor in dem 2-dimensionalen Vektorraum wird mit Hilfe der Basisvektoren dargestellt. Meistens werden implizit diese beiden Basisvektoren benutzt. Möchte man zum Beispiel den Vektor   als Linearkombination mit diesen Basisvektoren darstellen, so setzt sich der Vektor   durch   zusammen. Setzt man die Basisvektoren   und   als Matrix zusammen, erhält man  . Das ist die Einheitsmatrix  . Möchte man zum Beispiel mit einer Matrix eine lineare Abbildung beschreiben, die eine 90° Drehung gegen den Uhrzeigersinn beschreibt, so kann man sich vorstellen, der   Basisvektor sich dreht und dann zu  wird. Dreht man den   Basisvektor um 90° gegen den Uhrzeigersinn, ergibt sich intuitiv  . Die Matrix, die nun die 90° Rotation gegen den Uhrzeigersinn beschreibt, ist damit  . Aus dieser Betrachtungsweise kann man die Zahlen in einer Matrix geometrisch interpretieren.

Verwendung

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Das Matrix-Vektor-Produkt wird in der linearen Algebra häufig verwendet. So ist die Matrixschreibweise eines linearen Gleichungssystems

 

nichts anderes als eine Vektorgleichung, auf deren linken Seite ein Matrix-Vektor-Produkt steht. Viele iterative Verfahren zur numerischen Lösung linearer Gleichungssysteme, wie das Verfahren der konjugierten Gradienten oder allgemeine Krylow-Unterraum-Verfahren, basieren auf wiederholten Matrix-Vektor-Multiplikationen. Auch die Potenzmethode zur Ermittlung des betragsgrößten Eigenwerts einer Matrix basiert auf der wiederholten Berechnung von Matrix-Vektor-Produkten.

Sind allgemein   und   zwei endlichdimensionale Vektorräume über dem gleichen Körper, dann kann jede lineare Abbildung   nach Wahl je einer Basis in beiden Vektorräumen über ihre Abbildungsmatrix   dargestellt werden. Das Bild   eines Vektors   unter der Abbildung   in den jeweiligen Basen kann dann über das Matrix-Vektor-Produkt

 

ermittelt werden. In der Geometrie lässt sich beispielsweise auf diese Weise jede Drehung um den Ursprung und jede Spiegelung an einer Ursprungsebene durch ein solches Matrix-Vektor-Produkt ausführen. Auch diskrete Faltungen, beispielsweise die diskrete Fourier-Transformation, können als Matrix-Vektor-Produkt realisiert werden.

In den Wirtschaftswissenschaften wird das Matrix-Vektor-Produkt bei der Input-Output-Analyse benutzt.

Literatur

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