[已解决]自变量列向量乘以矩阵

ZachV

学校留了个作业，但是不会做，问题很简单，我想用一个    自变量的列向量 x = ([x1],[x2]), 乘以一个矩阵

Q是正定2*2矩阵，里面都是常数

y = x(转置)* Q * x

最后得到的 y 应该就只是一个值而不是一个矩阵了，并且求 y 的 最小值。

并且plot y的 3D图

求问各位大佬怎么做啊，
，
前面不知道做的对不对，，一直搞不懂自变量的这个范围这么定义对不对，

用3d作图就更不会了

下面是刚写的

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


Q = np.array([[4,2],[0,3]])


def x(x1,x2):
    return np.array([x1],[x2])
def x_t(x1,x2):
    return np.array([x1 , x2])

def y(x):
    return  x_t * Q * x

x1 = np.linspace(-20, 20, 100)
x2 = np.linspace(-20, 20, 100)

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塔利班

2019-4-7 09:08:19

def x(x1,x2):
    return np.hstack(x1,x2)
转置直接使用.T就行
矩阵乘法用*，
你是数组,*是对应位置乘，用.dot

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塔利班

def x(x1,x2):
    return np.hstack(x1,x2)
转置直接使用.T就行
矩阵乘法用*，
你是数组,*是对应位置乘，用.dot