このセクションでは、データに算術演算を実行する方法を学びます。次に、私たちは私たちの学習アルゴリズムを達成するために、これらの算術演算を使用します。
私はすぐにいくつかの変数を初期化します。このような3×2のマトリックスとしてセットは、Bは、3×2行列であり、Cは2×2行列です。
私は計算したい二つの行列の積、単に入力などのAxCを計算するように、A * C、2×2行列を乗じた3x2の行列であるので、3x2の行列を取得します。
また、要素を操作することができます。場合入力A. * Bの時間、意志B Aは、対応する要素を乗じた各要素。一般的に言えば、数オクターブ中点計算要素を示すために一般的に使用されます。
入力A. ^ 2行列Aにし、各要素の二乗。
vは列ベクトルとする[1; 2; 3]を、入力することができ1./vを得るために、各要素の逆数を、それがそれぞれ1/1 1/2 1/3を与えるように。そのようなマトリックスは、Aの各要素の逆数を与えるために、1 / Aを操作することができます
また、入力することができますログ（V）でVのために、評価されたオペランドのすべての要素。EXP（V）は、電力計算に上げVの要素の底e、です。
さらに、また付きABS（V）、Vの各要素の絶対値。Vしかし、すべての要素は今正です。我々入力ABS（[-1、2、-3 ]）、 この行列のすべての要素の絶対値。
あなたが入力した場合-v Vの逆数のすべての要素を取得します。これは、-1 * Vと同等である、-vそれは一般的に書かれています。
私はVを削除したい場合は、およびVのための各要素は、1つずつ増加します。一つの方法は次の通りである：最初の構築物は、素子の全ての3行ベクトルは、元のベクトルと、次に合計ベクトル、1です。
この理論的根拠は：長さ（V）値3、もの（長さ（v）は、1）3×1のために作られたものの大きさと同等です。そして、Vプラス1で、すなわち、各要素、それらを一緒にしましょう。
別のより簡単なアプローチはである：+ 1直接的V、V + V 1はそれぞれプラス1の要素と同じです。
あなたがしたい場合は行列Aの転置を見つけ、我々は、入力することができますA '（一重引用符は左）我々はAの転置を得ることができるように あなたは転置入力（A '）の転置を依頼したい場合は、我々は、元の行列Aを取得します
いくつかの便利な機能があります。我々は= [1 15 2 0.5]を設定し 、 4 1行列の行である、私たちは設定でき=ヴァルMAX（）なる、最大の要素を返す 15です。また、提供されてもよい[ヴァル、IND = MAX（ ）、 2つの値を返し、valが最大の要素である、INDの要素のインデックスです。第二の要素に、すなわち最大の要素、値は15です。特別な注意：コマンドMAX（A）が、行列を使用する場合は、そうするためにある最大値を求めて、各列。私たちは、この後に議論します。
私たちが入力した場合A <3を、これが対応する比較要素と呼ばれています。これは、比較動作と、各要素3に一つずつとなり、素子1は、3戻り、さもなければ0よりも小さくなっています。
私が入力した場合、検索（<3）し、3未満である要素を識別し、その後、彼らのインデックスに戻ります。
入力マジック= A（3）場合、マジック魔方陣行列関数が戻ると呼ばれる以下の数学的特性を有する、（魔方陣）：彼らは、すべての行と列と対角線が同じ値まで追加します。が、機械学習では、この機能は非常に便利ではありませんが、簡単に3x3の行列を生成するには、このメソッドを使用することができます。これらの魔方陣行列の各行、列、および各対角は、図面の同じ数の3に等しいです。これは数学的構造による結果です。
私たちが入力した場合、[Rを、C] =（A> = 7）を見つけるには、Aは、以上7に等しい要素を見つけます。Rおよび要素の最初の行の最初の列を表し、行と列を表すCが7未満、7以上の要素の第3行の第2列、7以上の元素の2行目の3列目はありません。
機能を合計：私たちが入るとSUM（） 、我々はになりますすべての要素。
私がしたい場合は、すべての要素の積、我々は入ることができるのProd（A）を。それは、これらの4つの要素の積を返します。
床（）切り捨てられます。CEIL（A）は切り上げを表します。
通常3×3のランダムマトリックスを与える入力ランド（3）、もし。入力された場合に 最大（RAND（3）、ランド （3））、 素子の二大きな値の3×3行列のランダムな値で構成されています。すべては、あなたがより大きな相対的な用語でこれらの要素を見つけます。2つのランダム行列の最大値を得る結果に対応する要素の各要素からです。
入力MAX（A、[]、図1）、これが与える各列に最大値。したがって、最初の列は、8の最大値であり、2番目の列は9であり、3番目の列は、7の最大値である1がA行列の値に第一次元場所から示します。
対照的に、タイプI maxの場合（A、[]、2与える）、各行の最大値は、最初の行の最大値は8に等しく、第二のラインの最大値は7で、3行目は9であります。
あなたは、最も値のそれぞれの行または列を取得するために、このメソッドを使用することができます。また、覚えておいて、（A）maxが検索したい場合は、各列のデフォルトの最大値を返します全体の行列Aの最大値を、あなたが入力することができます（）MAX（A）最大の、またはあなたがすることができます変換ベクトル行列、及び、最大値を選択すると、ベクトルAに変換され、最大値のベクトルを返す入力MAX（（:)）であってもよいです。
最後に、9×9の魔方陣の設計をさせ、魔方陣は、各行、各対角の和が等しく、各列の特性です。これは、の9×9の魔方陣です。
入力SUM（A ,. 1）は、算出された各列の和を各列で検証、正方形等しい魔法まで追加、369です。入力SUM（A、2）計算各行の和、我々は同じでも、一緒に各行の魔方陣を検証し、369です。
その後、我々は計算対角線をして、彼らはまだ同じ数まで追加することを確認してください。今では9×9のマトリックス構造、入力目（9）を有し、そして我々はAにそれを使用する対応する要素を乗じました。入力A.アイ*は（図9）、この結果は、2つの行列の対応する要素と乗算され、対角要素以外の要素がゼロです。
そして、入力SUM（SUM（A.アイ*（9））実際に369確かに、Aの対角要素を求めているとされ、。
また、（左下から右上への対角線）他の対角線を見つけることができます。我々は入ることができSUM（SUM（A. * flipup（アイ（9）））行列flipupが上下反転することを表している。実際には、我々は他の対角線を見つけ、369です。
集合A =マジック（3）。あなたが逆行列Aの行列入力したい場合PINV（A）を、一般的に擬似逆行列と呼ばれ、これは逆行列Aの行列であるので、あなたは、逆行列Aとしてそれを置きます。セットTEMP = PINV（A）、次いで一時Aを乗じは、対角行列、および0の他の要素を得られます。
これは、行列の要素を計算するための上記の方法です。学習アルゴリズムを実行した後、結果を観察するために最も有用なもの、または結果の可視化をしましょう。次のセクションでは、我々はすぐにデータを視覚化する方法を学びます。