ضرب هادامار (بالإنجليزية : Hadamard product ) في الرياضيات هي عملية ثنائية تأخذ مصفوفتين من نفس البعد و تعطي مصفوفة ثالثة كل عنصر
i
j
{\displaystyle ij}
هي جداء العناصر في
i
j
{\displaystyle ij}
لهاتين المصفوفتين. تمت تسمية هذا الضرب على شرف عالم الرياضيات الفرنسي جاك هآدمار ، أو عالم الرياضيات الألماني ایسای شور .[ 1]
ضرب هادامار
لمصفوفتين
A
{\displaystyle A}
و
B
{\displaystyle B}
التي لهما أبعاد
m
×
n
{\displaystyle m\times n}
،[ 2] ضرب هادامار
A
∘
B
{\displaystyle A\circ B}
أو
A
⊙
B
{\displaystyle A\odot B}
[ 1] [ 3] [ 4] [ 5] مصفوفة بنفس الأبعاد (أي
m
×
n
{\displaystyle m\times n}
) يتم حساب قيمها على النحو التالي:
(
A
∘
B
)
i
j
=
(
A
⊙
B
)
i
j
=
(
A
)
i
j
(
B
)
i
j
.
{\displaystyle (A\circ B)_{ij}=(A\odot B)_{ij}=(A)_{ij}(B)_{ij}.}
لم يتم تعريف هذا الضرب للمصفوفات ذات الأبعاد المختلفة.[ 5]
لمصفوفتين
A
{\displaystyle A}
و
B
{\displaystyle B}
(
3
×
3
{\displaystyle 3\times 3}
) ضرب هادامار يساوي:
[
a
11
a
12
a
13
a
21
a
22
a
23
a
31
a
32
a
33
]
∘
[
b
11
b
12
b
13
b
21
b
22
b
23
b
31
b
32
b
33
]
=
[
a
11
b
11
a
12
b
12
a
13
b
13
a
21
b
21
a
22
b
22
a
23
b
23
a
31
b
31
a
32
b
32
a
33
b
33
]
.
{\displaystyle {\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{bmatrix}}\circ {\begin{bmatrix}b_{11}&b_{12}&b_{13}\\b_{21}&b_{22}&b_{23}\\b_{31}&b_{32}&b_{33}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}a_{11}\,b_{11}&a_{12}\,b_{12}&a_{13}\,b_{13}\\a_{21}\,b_{21}&a_{22}\,b_{22}&a_{23}\,b_{23}\\a_{31}\,b_{31}&a_{32}\,b_{32}&a_{33}\,b_{33}\end{bmatrix}}.}
إذا
A
{\displaystyle A}
و
B
{\displaystyle B}
المصفوفات التي لها نفس الأبعاد لا تزيد مرتبة ضرب هادمار عن رتب الضرب لمصفوفتين:[ 6]
rank
(
A
∘
B
)
≤
rank
(
A
)
rank
(
B
)
{\displaystyle \operatorname {rank} (\mathbf {A} \circ \mathbf {B} )\leq \operatorname {rank} (\mathbf {A} )\operatorname {rank} (\mathbf {B} )}
إذا
A
{\displaystyle A}
و
B
{\displaystyle B}
و
C
{\displaystyle C}
المصفوفات بنفس الأبعاد وکانت
k
{\displaystyle k}
رقمًا حقيقيًا ثم:
A
∘
B
=
B
∘
A
,
A
∘
(
B
∘
C
)
=
(
A
∘
B
)
∘
C
,
A
∘
(
B
+
C
)
=
A
∘
B
+
A
∘
C
,
(
k
A
)
∘
B
=
A
∘
(
k
B
)
=
k
(
A
∘
B
)
,
A
∘
0
=
0
∘
A
=
0
.
{\displaystyle {\begin{aligned}&\mathbf {A} \circ \mathbf {B} =\mathbf {B} \circ \mathbf {A} ,\\&\mathbf {A} \circ (\mathbf {B} \circ \mathbf {C} )=(\mathbf {A} \circ \mathbf {B} )\circ \mathbf {C} ,\\&\mathbf {A} \circ (\mathbf {B} +\mathbf {C} )=\mathbf {A} \circ \mathbf {B} +\mathbf {A} \circ \mathbf {C} ,\\&\left(k\mathbf {A} \right)\circ \mathbf {B} =\mathbf {A} \circ \left(k\mathbf {B} \right)=k\left(\mathbf {A} \circ \mathbf {B} \right),\\&\mathbf {A} \circ \mathbf {0} =\mathbf {0} \circ \mathbf {A} =\mathbf {0} .\end{aligned}}}
للنواقل
x
{\displaystyle x}
و
y
{\displaystyle y}
ومصفوفاتهم القطرية
D
x
{\displaystyle D_{x}}
و
D
y
{\displaystyle D_{y}}
يتم إنشاء العلاقات التالية: [ 7]
x
∗
(
A
∘
B
)
y
=
t
r
(
D
x
∗
A
D
y
B
T
)
,
{\displaystyle \mathbf {x} ^{*}(\mathbf {A} \circ \mathbf {B} )\mathbf {y} =\mathrm {tr} \left(\mathbf {D} _{\mathbf {x} }^{*}\mathbf {A} \mathbf {D} _{\mathbf {y} }\mathbf {B} ^{\mathsf {T}}\right),}
∑
i
(
A
∘
B
)
i
j
=
(
B
T
A
)
j
j
=
(
A
B
T
)
i
i
.
{\displaystyle {\begin{aligned}\sum _{i}(A\circ B)_{ij}&=\left(B^{\mathsf {T}}A\right)_{jj}\\&=\left(AB^{\mathsf {T}}\right)_{ii}.\end{aligned}}}
(
y
x
∗
)
∘
A
=
D
y
A
D
x
∗
{\displaystyle \left(\mathbf {y} \mathbf {x} ^{*}\right)\circ \mathbf {A} =\mathbf {D} _{\mathbf {y} }\mathbf {A} \mathbf {D} _{\mathbf {x} }^{*}}
لقيم ذاتية من المصفوفات
A
{\displaystyle A}
و
B
{\displaystyle B}
العلاقة التالية تحمل: [ 8]
∏
i
=
k
n
λ
i
(
A
∘
B
)
≥
∏
i
=
k
n
λ
i
(
A
B
)
,
k
=
1
,
…
,
n
,
{\displaystyle \prod _{i=k}^{n}\lambda _{i}(\mathbf {A} \circ \mathbf {B} )\geq \prod _{i=k}^{n}\lambda _{i}(\mathbf {A} \mathbf {B} ),\quad k=1,\ldots ,n,}