Վիքիպեդիայից՝ ազատ հանրագիտարանից
Մաթեմատիկայում Կրոնեկերյան արտադրյալը, որը նշանակվում է ⊗[ 1] , կամայական երկու մատրիցների մաթեմաթիկական գործողություն է, որի արդյունքում ստանում ենք քառակուսի մատրից ։ Դա վեկտորներից դեպի մատրիցներ կատարվող արտաքին արտադրյալի գործողության ընդհանրացումն է (որը ունի նույն նշանակումը)։ Կրոնեկերյան արտադրյալը տարբերվում է մատրիցների սովորական բազմապատկումից, որը հիմնովին այլ գործողություն է։ Կրոնեկերյան արտադրյալը երբեմն նաև կոչվում է մատրիցների ուղիղ արտադրյալ[ 2] ։
Կրոնեկերյան արտադրյալը անվանվել է գերմանացի մաթեմատիկոս Լեոպոլդ Կրոնեկերի (1823-1891) պատվին, չնայած քիչ փաստեր կան, որ առաջինը նա է սահմանել և օգտագործել այն։ Կրոնեկերյան արտադրյալը այլ կերպ կոչվում է նաև «Զեհֆուսի մատրից», Ջոհան Ջորջ Զեհֆուսի պատվին, ով 1858 թվականին նկարագրել է այս գործողությունը, բայց այժմ ամենալայն տարածված տերմինը Կրոնեկերյան արտադրյալն է[ 3] ։
Եթե A ֊ն m × n մատրից է և B ֊ն p × q մատրից, ապա Կրոնեկերյան արտադրյալ A ⊗ B մատրիցների համար կստացվի pm × qn քառակուսային մատրից։
A
⊗
B
=
[
a
11
B
⋯
a
1
n
B
⋮
⋱
⋮
a
m
1
B
⋯
a
m
n
B
]
,
{\displaystyle \mathbf {A} \otimes \mathbf {B} ={\begin{bmatrix}a_{11}\mathbf {B} &\cdots &a_{1n}\mathbf {B} \\\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m1}\mathbf {B} &\cdots &a_{mn}\mathbf {B} \end{bmatrix}},}
Բացահայտ տեսքով՝
A
⊗
B
=
[
a
11
b
11
a
11
b
12
⋯
a
11
b
1
q
⋯
⋯
a
1
n
b
11
a
1
n
b
12
⋯
a
1
n
b
1
q
a
11
b
21
a
11
b
22
⋯
a
11
b
2
q
⋯
⋯
a
1
n
b
21
a
1
n
b
22
⋯
a
1
n
b
2
q
⋮
⋮
⋱
⋮
⋮
⋮
⋱
⋮
a
11
b
p
1
a
11
b
p
2
⋯
a
11
b
p
q
⋯
⋯
a
1
n
b
p
1
a
1
n
b
p
2
⋯
a
1
n
b
p
q
⋮
⋮
⋮
⋱
⋮
⋮
⋮
⋮
⋮
⋮
⋱
⋮
⋮
⋮
a
m
1
b
11
a
m
1
b
12
⋯
a
m
1
b
1
q
⋯
⋯
a
m
n
b
11
a
m
n
b
12
⋯
a
m
n
b
1
q
a
m
1
b
21
a
m
1
b
22
⋯
a
m
1
b
2
q
⋯
⋯
a
m
n
b
21
a
m
n
b
22
⋯
a
m
n
b
2
q
⋮
⋮
⋱
⋮
⋮
⋮
⋱
⋮
a
m
1
b
p
1
a
m
1
b
p
2
⋯
a
m
1
b
p
q
⋯
⋯
a
m
n
b
p
1
a
m
n
b
p
2
⋯
a
m
n
b
p
q
]
.
{\displaystyle {\mathbf {A} \otimes \mathbf {B} }={\begin{bmatrix}a_{11}b_{11}&a_{11}b_{12}&\cdots &a_{11}b_{1q}&\cdots &\cdots &a_{1n}b_{11}&a_{1n}b_{12}&\cdots &a_{1n}b_{1q}\\a_{11}b_{21}&a_{11}b_{22}&\cdots &a_{11}b_{2q}&\cdots &\cdots &a_{1n}b_{21}&a_{1n}b_{22}&\cdots &a_{1n}b_{2q}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &&&\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{11}b_{p1}&a_{11}b_{p2}&\cdots &a_{11}b_{pq}&\cdots &\cdots &a_{1n}b_{p1}&a_{1n}b_{p2}&\cdots &a_{1n}b_{pq}\\\vdots &\vdots &&\vdots &\ddots &&\vdots &\vdots &&\vdots \\\vdots &\vdots &&\vdots &&\ddots &\vdots &\vdots &&\vdots \\a_{m1}b_{11}&a_{m1}b_{12}&\cdots &a_{m1}b_{1q}&\cdots &\cdots &a_{mn}b_{11}&a_{mn}b_{12}&\cdots &a_{mn}b_{1q}\\a_{m1}b_{21}&a_{m1}b_{22}&\cdots &a_{m1}b_{2q}&\cdots &\cdots &a_{mn}b_{21}&a_{mn}b_{22}&\cdots &a_{mn}b_{2q}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &&&\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m1}b_{p1}&a_{m1}b_{p2}&\cdots &a_{m1}b_{pq}&\cdots &\cdots &a_{mn}b_{p1}&a_{mn}b_{p2}&\cdots &a_{mn}b_{pq}\end{bmatrix}}.}
Կարճ ասած, մենք ունենք
(
A
⊗
B
)
p
(
r
−
1
)
+
v
,
q
(
s
−
1
)
+
w
=
a
r
s
b
v
w
{\displaystyle (A\otimes B)_{p(r-1)+v,q(s-1)+w}=a_{rs}b_{vw}}
Նմանապես
(
A
⊗
B
)
i
,
j
=
a
⌈
(
i
)
/
p
⌉
,
⌈
(
j
)
/
q
⌉
b
i
−
⌊
(
i
−
1
)
/
p
⌋
p
,
j
−
⌊
(
j
−
1
)
/
q
⌋
q
.
{\displaystyle (A\otimes B)_{i,j}=a_{\lceil (i)/p\rceil ,\lceil (j)/q\rceil }b_{i-\lfloor (i-1)/p\rfloor p,j-\lfloor (j-1)/q\rfloor q}.}
Օգտագործելով
i
%
p
=
i
−
⌊
i
/
p
⌋
p
{\displaystyle i\%p=i-\lfloor i/p\rfloor p}
, որտեղ
i
%
p
{\displaystyle i\%p}
֊ն նշանակվում է որպես մնացորդ
i
/
p
{\displaystyle i/p}
, սա կարող է գրվել ավելի համաչափ տեսքով
(
A
⊗
B
)
i
,
j
=
a
⌈
(
i
)
/
p
⌉
,
⌈
(
j
)
/
q
⌉
b
(
i
−
1
)
%
p
+
1
,
(
j
−
1
)
%
q
+
1
.
{\displaystyle (A\otimes B)_{i,j}=a_{\lceil (i)/p\rceil ,\lceil (j)/q\rceil }b_{(i-1)\%p+1,(j-1)\%q+1}.}
Եթե A և B մատրիցները նեռկայացնում են գծային ձևափոխություններ V 1 → W 1 և V 2 → W 2 , ապա․ համապատասխանաբար A ⊗ B ներկայացնում են տենզոռային արտադրյալ V 1 ⊗ V 2 → W 1 ⊗ W 2 .
[
1
2
3
4
]
⊗
[
0
5
6
7
]
=
[
1
[
0
5
6
7
]
2
[
0
5
6
7
]
3
[
0
5
6
7
]
4
[
0
5
6
7
]
]
=
[
1
×
0
1
×
5
2
×
0
2
×
5
1
×
6
1
×
7
2
×
6
2
×
7
3
×
0
3
×
5
4
×
0
4
×
5
3
×
6
3
×
7
4
×
6
4
×
7
]
=
[
0
5
0
10
6
7
12
14
0
15
0
20
18
21
24
28
]
.
{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&2\\3&4\\\end{bmatrix}}\otimes {\begin{bmatrix}0&5\\6&7\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1{\begin{bmatrix}0&5\\6&7\\\end{bmatrix}}&2{\begin{bmatrix}0&5\\6&7\\\end{bmatrix}}\\3{\begin{bmatrix}0&5\\6&7\\\end{bmatrix}}&4{\begin{bmatrix}0&5\\6&7\\\end{bmatrix}}\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1\times 0&1\times 5&2\times 0&2\times 5\\1\times 6&1\times 7&2\times 6&2\times 7\\3\times 0&3\times 5&4\times 0&4\times 5\\3\times 6&3\times 7&4\times 6&4\times 7\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0&5&0&10\\6&7&12&14\\0&15&0&20\\18&21&24&28\end{bmatrix}}.}
Նմանապես
[
1
−
4
7
−
2
3
3
]
⊗
[
8
−
9
−
6
5
1
−
3
−
4
7
2
8
−
8
−
3
1
2
−
5
−
1
]
=
[
8
−
9
−
6
5
−
32
36
24
−
20
56
−
63
−
42
35
1
−
3
−
4
7
−
4
12
16
−
28
7
−
21
−
28
49
2
8
−
8
−
3
−
8
−
32
32
12
14
56
−
56
−
21
1
2
−
5
−
1
−
4
−
8
20
4
7
14
−
35
−
7
−
16
18
12
−
10
24
−
27
−
18
15
24
−
27
−
18
15
−
2
6
8
−
14
3
−
9
−
12
21
3
−
9
−
12
21
−
4
−
16
16
6
6
24
−
24
−
9
6
24
−
24
−
9
−
2
−
4
10
2
3
6
−
15
−
3
3
6
−
15
−
3
]
{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&-4&7\\-2&3&3\end{bmatrix}}\otimes {\begin{bmatrix}8&-9&-6&5\\1&-3&-4&7\\2&8&-8&-3\\1&2&-5&-1\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}8&-9&-6&5&-32&36&24&-20&56&-63&-42&35\\1&-3&-4&7&-4&12&16&-28&7&-21&-28&49\\2&8&-8&-3&-8&-32&32&12&14&56&-56&-21\\1&2&-5&-1&-4&-8&20&4&7&14&-35&-7\\-16&18&12&-10&24&-27&-18&15&24&-27&-18&15\\-2&6&8&-14&3&-9&-12&21&3&-9&-12&21\\-4&-16&16&6&6&24&-24&-9&6&24&-24&-9\\-2&-4&10&2&3&6&-15&-3&3&6&-15&-3\end{bmatrix}}}
Horn, Roger A. ; Johnson, Charles R. (1991), Topics in Matrix Analysis , Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-46713-1 .
Jain, Anil K. (1989), Fundamentals of Digital Image Processing , Prentice Hall, Bibcode :1989fdip.book.....J , ISBN 978-0-13-336165-0 .
Steeb, Willi-Hans (1997), Matrix Calculus and Kronecker Product with Applications and C++ Programs , World Scientific Publishing, ISBN 978-981-02-3241-2
Steeb, Willi-Hans (2006), Problems and Solutions in Introductory and Advanced Matrix Calculus , World Scientific Publishing, ISBN 978-981-256-916-5