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第595章 多维数组的点积,一个故事解释(2/2)

? 所以,我们分别计算它们在每种能量上的‘匹配程度’(相乘),再把所有匹配分数加在一起。

这个概念类似于求职匹配度:

? 公司 A 需要技能向量 (3,2,1)(比如编程、沟通、管理)。

? 候选人 b 的技能向量是 (4,5,6)(对应相应技能水平)。

? 通过点积计算,我们可以得出这个候选人对公司的匹配度是 28。分数越高,匹配度越好。

多维数组的点积:矩阵星球的秘密

随着探险的深入,队员们发现更复杂的情况:有些星球的能量不只是一个向量,而是一个多维数组(矩阵),表示星球在不同时间点的能量状态。例如:

时间点 光能 磁能 引力能

t1 1 2 3

t2 4 5 6

如果两个星球的能量状态都是这样的二维数组,计算它们的点积,就相当于多维的能量匹配。

队员们最终通过计算多个星球的能量点积,找到了宇宙跃迁的关键通道,成功开启了通往新星系的大门。

总结

? 点积的核心思想:对每个对应的维度进行相乘,再累加。

? 故事比喻:星球的能量匹配度、求职匹配度。

? 多维数组的点积:适用于更复杂的能量关系,涉及矩阵计算。

这个探险队的故事展示零积的核心概念,也让抽象的数学运算变得更加直观!

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