矩阵加法英文解释翻译、矩阵加法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 matrix addition

分词翻译：

矩阵的英语翻译：

matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix

加法的英语翻译：

addition; additive
【计】 ADD; addition

专业解析

矩阵加法（Matrix Addition）是线性代数中的基础运算之一，指两个同维度矩阵的对应元素相加，生成一个新矩阵的操作。以下从汉英对照和专业解释角度展开说明：

1.定义与规则

矩阵加法的数学定义为：若矩阵( A = [a{ij}] )和( B = [b{ij}] )均为( m times n )矩阵，则它们的和( C = A + B )满足( c{ij} = a{ij} + b_{ij} )（对所有( i=1,2,...,m )和( j=1,2,...,n )）。

英文术语中，矩阵加法对应“matrix addition”，其核心规则是“维度匹配”（same dimensions required），即只有行数和列数相同的矩阵才能相加（来源：MathWorld）。

2.运算示例

以两个( 2 times 2 )矩阵为例：

[ A = begin{pmatrix} 1 & 32 & 4 end{pmatrix}, quad B = begin{pmatrix} 5 & 20 & 6 end{pmatrix} ]

加法结果为：

[ A + B = begin{pmatrix} 1+5 & 3+22+0 & 4+6 end{pmatrix} = begin{pmatrix} 6 & 52 & 10 end{pmatrix} ]

这一过程体现了“逐元素相加”（element-wise addition）的特性（来源：《线性代数及其应用》第5版）。

3.应用场景

矩阵加法在工程计算、计算机图形学（如坐标变换）和数据分析（如矩阵化数据处理）中广泛应用。例如，图像处理中可通过矩阵加法实现亮度调整（来源：Khan Academy）。

4.限制与扩展

若矩阵维度不同，加法无定义。对于不同维度的数据，需通过零填充（zero-padding）或降维预处理后才能运算。此限制是矩阵运算与标量运算的核心区别之一（来源：MIT Linear Algebra Lecture Notes）。

网络扩展解释

矩阵加法是线性代数中的基础运算，其核心规则和解释如下：

1. 定义与条件

矩阵加法要求两个矩阵维度相同（即行数和列数完全一致），对应位置的元素相加。若矩阵 ( A ) 和 ( B ) 均为 ( m times n ) 矩阵，则它们的和 ( C = A + B ) 满足： $$ c{ij} = a{ij} + b_{ij} quad (1 leq i leq m, 1 leq j leq n) $$

示例：若 ( A = begin{bmatrix} 1 & 23 & 4 end{bmatrix} )，( B = begin{bmatrix} 5 & 67 & 8 end{bmatrix} )，则： $$ A + B = begin{bmatrix} 1+5 & 2+63+7 & 4+8 end{bmatrix} = begin{bmatrix} 6 & 810 & 12 end{bmatrix} $$

2. 核心性质

交换律：( A + B = B + A )
结合律：( (A + B) + C = A + (B + C) )
零矩阵：存在唯一零矩阵 ( O )，使得 ( A + O = A )
负矩阵：每个矩阵 ( A ) 有唯一负矩阵 ( -A )，满足 ( A + (-A) = O )

3. 应用场景

图像处理：叠加两张相同尺寸的图片（如调整亮度）。
线性方程组：组合方程组的解。
物理与工程：叠加向量场或力的合成。

4. 注意事项

维度必须一致：若两矩阵行数或列数不同，加法无定义。
编程实现：需确保数据类型兼容（如数值型元素）。

通过上述规则，矩阵加法实现了对同维度数据的逐元素操作，是许多数学和工程计算的基础工具。