矩阵运算时⊗和·的区别？_这个符号

矩阵运算中，符号 $\otimes$ 表示的是张量积（tensor product），而符号 $\cdot$ 表示的是矩阵乘法（matrix multiplication），两者是有区别的。

张量积（$\otimes$）

张量积是一种针对矩阵和向量的运算，它可以用来将两个矩阵或向量组合成一个更大的矩阵或向量。具体来说，如果 $A$ 是一个 $m\times n$ 的矩阵，$B$ 是一个 $p\times q$ 的矩阵，那么它们的张量积 $A\otimes B$ 就是一个 $mp\times nq$ 的矩阵，其中每个元素都是由 $A$ 和 $B$ 对应位置上的元素相乘得到的。

例如，如果 A = [ 1 2 3 4 ] A =

$$\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}$$ A=[13​24​]，$B=\left[\begin{array}{cc}5& 6\\ 7& 8\end{array}\right]$，那么它们的张量积 $A\otimes B$ 就是一个 $4\times 4$ 的矩阵：

A ⊗ B = [ 1 × B 2 × B 3 × B 4 × B ] = [ 5 6 10 12 7 8 14 16 15 18 20 24 21 24 28 32 ] A \otimes B =

$$\begin{bmatrix} 1 \times B & 2 \times B \\ 3 \times B & 4 \times B \end{bmatrix}$$ = $$\begin{bmatrix} 5 & 6 & 10 & 12 \\ 7 & 8 & 14 & 16 \\ 15 & 18 & 20 & 24 \\ 21 & 24 & 28 & 32 \end{bmatrix}$$ A⊗B=[1×B3×B​2×B4×B​]= ​571521​681824​10142028​12162432​ ​

张量积的应用非常广泛，例如在图像处理、神经网络和量子力学等领域都有着重要的应用。

矩阵乘法（$\cdot$）

矩阵乘法是一种针对矩阵的运算，它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。具体来说，如果 $A$ 是一个 $m\times n$ 的矩阵，$B$ 是一个 $n\times p$ 的矩阵，那么它们的乘积 $C=A\cdot B$ 就是一个 $m\times p$ 的矩阵，其中 $C_{i,j}$ 的值等于 $A$ 的第 $i$ 行和 $B$ 的第 $j$ 列对应元素的乘积之和。

例如，如果 A = [ 1 2 3 4 ] A =

$$\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}$$ A=[13​24​]，$B=\left[\begin{array}{cc}5& 6\\ 7& 8\end{array}\right]$，那么它们的乘积 $C=A\cdot B$ 就是一个 $2\times 2$ 的矩阵：
在矩阵运算中，$\cdot$ 表示的是矩阵的乘法，而 $\otimes$ 表示的是矩阵的 Kronecker 积运算。矩阵的乘法是针对两个矩阵的运算，对于两个矩阵 $A$ 和 $B$，当且仅当 $A$ 的列数等于 $B$ 的行数时，才能进行乘法运算 $A\cdot B$。运算结果为一个矩阵 $C$，其中 $C$ 的行数等于 $A$ 的行数，列数等于 $B$ 的列数。例如，对于两个矩阵 $A\in R^{m\times n}$ 和 $B\in R^{n\times p}$，它们的乘积 $C=A\cdot B\in R^{m\times p}$ 定义为：

$$C_{ij}=\sum _{k=1}^n{A}_{ik}{B}_{kj}$$

而 Kronecker 积则是一种针对两个矩阵的运算，对于两个矩阵 $A\in R^{m_1\times n_1}$ 和 $B\in R^{m_2\times n_2}$，它们的 Kronecker 积 $C=A\otimes B\in R^{m_1{m}_2\times n_1{n}_2}$ 定义为：

$$C_{(i-1)m_2+j,(k-1)n_2+l}=A_{ik}{B}_{jl}$$

其中 $i=1,\cdots ,m_1,j=1,\cdots ,m_2,k=1,\cdots ,n_1,l=1,\cdots ,n_2$。

简单来说，矩阵乘法针对的是两个矩阵的行列，而 Kronecker 积针对的是两个矩阵中每个元素的运算。在实际的应用中，Kronecker 积通常被用于矩阵的展开和卷积等操作，而矩阵乘法则是计算神经网络中各层之间权重和输入数据的运算。