矩阵 (Matrices)

矩阵是操纵向量的好帮手,它们能表示任何可作用于向量的线性变换

需注明的是,本条目里的图案在所接受 iota 的类型方面十分随和,它们会接受任何可直接映射为矩阵的 iota,如数值和向量。

例如,将一 3x3 矩阵与一向量相乘不会产生事故,而是会返回一个新向量。更多有关发掘矩阵潜能的信息可参见基础教学视频

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组阵之纯化 (Transformation Purification)

组阵之纯化-第1张图片

数值/向量/列表 ➡ 矩阵 

将栈顶元素转换为矩阵。接受数值、向量和列表。

  • 若该 iota 为数值,其将变为 1x1 的矩阵。

  • 若该 iota 为向量,其将变为 3x1 的矩阵。

  • 若该 iota 为列表,则其需为一个完全由数值、向量、仅含数值的列表(所有列表需等长)其中一种组成的列表

  1. 若(列表)组成元素为数,其将变为 1xn 的矩阵;

  2. 若(列表)组成元素为向量,其将变为 3xn 的矩阵;

  3. 若(列表)组成元素为列表,则变为 nxm 的矩阵,其中 n 为内层列表长度,m 为外层列表长度

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解阵之纯化 (Restoration Purification)

解阵之纯化-第1张图片

矩阵 ➡ 数值/向量/列表

将栈顶矩阵依其长宽转换为数值、向量或列表。

  • 1x1 矩阵会变成数值。

  • 1x3 或 3x1 矩阵会变成向量。

  • 3xn 或 nx3 矩阵会变成由向量组成的列表。

  • 所有其余矩阵会变成由仅含数值的列表组成的列表,内层列表长度为矩阵列数。

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单位阵之纯化 (Identity Purification)

单位阵之纯化-第1张图片

自然数 ➡ 矩阵

接受一个自然数 n,返回一 n 阶单位矩阵(即主对角线处为 1,其余各处为 0 的方阵)。

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零阵之馏化 (Zero Distillation)

零阵之馏化-第1张图片

自然数,自然数 ➡ 矩阵

接受两个自然数,返回一 n×m 的零矩阵(即处处为 0 的矩阵)。

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旋转阵之馏化 (Rotation Distillation)

旋转阵之馏化-第1张图片

向量,数值 ➡ 矩阵 

接受一向量 v 与一数 θ,返回对应以 v 为轴正向旋转 θ 弧度的旋转矩阵。

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加法之馏化:矩阵 (Addition Distillation: Matrix)

加法之馏化:矩阵-第1张图片

矩阵,矩阵 ➡ 矩阵 

将两矩阵相加。两矩阵的长宽必须一致。

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乘法之馏化:矩阵 (Multiplication Distillation: Matrix)

乘法之馏化:矩阵-第1张图片

矩阵,矩阵 ➡ 矩阵 

将一个 n×m 矩阵与一个 m×p 矩阵相乘。

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转置之纯化 (Transpose Purification)

转置之纯化-第1张图片

矩阵 ➡ 矩阵 

接受一个 n×m 矩阵并返回一个 m×n 矩阵,其中所有元素按主对角线对称翻转。

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逆阵之纯化 (Inverse Purification)

逆阵之纯化-第1张图片

矩阵 ➡ 矩阵 

接受一个 n×n 矩阵并返回一个 n×n 矩阵,使得原矩阵和返回矩阵相乘得单位矩阵。

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行列式之纯化 (Determinant Purification)

行列式之纯化-第1张图片

矩阵 ➡ 数值

接受一方阵并返回其行列式。若对 4x4 以上方阵使用,则会产生事故

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纵接之馏化 (Tower Distillation)

纵接之馏化-第1张图片

矩阵,矩阵 ➡ 矩阵 

接受一个 m×n 矩阵与一个 p×n 矩阵,返回一个 (m+p)×n 矩阵,其中第一个矩阵位于第二个矩阵上方。

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横拼之馏化 (Sprawling Distillation)

横拼之馏化-第1张图片

矩阵,矩阵 ➡ 矩阵 

接受一个 n×m 矩阵与一个 n×p 矩阵,返回一个 n×(m+p) 矩阵,其中第一个矩阵位于第二个矩阵左方。

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倒坠之策略 (Toppling Gambit)

倒坠之策略-第1张图片

矩阵,数值 ➡ 矩阵,矩阵

接受一个 n×m 矩阵与一个 0 到 n 间的整数,返回由原矩阵在所给整数行处上下分割所得的两个矩阵。

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有丝分裂之策略 (Mitosis Gambit)

有丝分裂之策略-第1张图片

矩阵,数值 ➡ 矩阵,矩阵 

接受一给 n×m 矩阵与一个 0 到 m 间的整数,返回由原矩阵在所给整数列处左右分割所得的两个矩阵。

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