În algebra liniară , produsul extern ,[ 1] (sau produsul diadic [ 1] ) a doi vectori de coordonate este o matrice . Dacă cei doi vectori au dimensiunile n și m , atunci produsul lor exterior este o matrice n × m . Mai general, având în vedere doi tensori (matrici multidimensionale), produsul lor extern este un tensor. Produsul extern al tensorilor este denumit și produsul tensorial (d ) al acestora și poate fi folosit pentru a defini algebra tensorială (d ) .
Produsul extern diferă de:
Fiind dați doi vectori de dimensiunile
m
×
1
{\displaystyle m\times 1}
și
n
×
1
{\displaystyle n\times 1}
u
=
[
u
1
u
2
⋮
u
m
]
,
v
=
[
v
1
v
2
⋮
v
n
]
{\displaystyle \mathbf {u} ={\begin{bmatrix}u_{1}\\u_{2}\\\vdots \\u_{m}\end{bmatrix}},\quad \mathbf {v} ={\begin{bmatrix}v_{1}\\v_{2}\\\vdots \\v_{n}\end{bmatrix}}}
produsul lor extern, notat
u
⊗
v
,
{\displaystyle \mathbf {u} \otimes \mathbf {v} ,}
este matricea
A
m
×
n
{\displaystyle \mathbf {A} _{m\times n}}
obținută prin înmulțirea fiecărui element al
u
{\displaystyle \mathbf {u} }
cu fiecare element al
v
{\displaystyle \mathbf {v} }
:[ 2]
u
⊗
v
=
A
=
[
u
1
v
1
u
1
v
2
…
u
1
v
n
u
2
v
1
u
2
v
2
…
u
2
v
n
⋮
⋮
⋱
⋮
u
m
v
1
u
m
v
2
…
u
m
v
n
]
{\displaystyle \mathbf {u} \otimes \mathbf {v} =\mathbf {A} ={\begin{bmatrix}u_{1}v_{1}&u_{1}v_{2}&\dots &u_{1}v_{n}\\u_{2}v_{1}&u_{2}v_{2}&\dots &u_{2}v_{n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\u_{m}v_{1}&u_{m}v_{2}&\dots &u_{m}v_{n}\end{bmatrix}}}
Sau, în notație indexată :
(
u
⊗
v
)
i
j
=
u
i
v
j
{\displaystyle (\mathbf {u} \otimes \mathbf {v} )_{ij}=u_{i}v_{j}}
Notând produsul scalar cu
⋅
,
{\displaystyle \,\cdot ,\,}
dacă se dă un vector
w
n
×
1
,
{\displaystyle \mathbf {w} _{n\times 1},}
atunci
(
u
⊗
v
)
w
=
(
v
⋅
w
)
u
.
{\displaystyle (\mathbf {u} \otimes \mathbf {v} )\mathbf {w} =(\mathbf {v} \cdot \mathbf {w} )\mathbf {u} .}
Dacă se dă un vector
x
1
×
m
,
{\displaystyle \mathbf {x} _{1\times m},}
atunci
x
(
u
⊗
v
)
=
(
x
⋅
u
)
v
T
.
{\displaystyle \mathbf {x} (\mathbf {u} \otimes \mathbf {v} )=(\mathbf {x} \cdot \mathbf {u} )\mathbf {v} ^{\operatorname {T} }.}
Dacă
u
{\displaystyle \mathbf {u} }
și
v
{\displaystyle \mathbf {v} }
sunt vectori de aceeași dimensiune mai mare decât 1, atunci
det
(
u
⊗
v
)
=
0
.
{\displaystyle \det(\mathbf {u} \otimes \mathbf {v} )=0\,.}
Produsul extern
u
⊗
v
{\displaystyle \mathbf {u} \otimes \mathbf {v} }
este echivalent cu înmulțirea matricilor
u
v
T
,
{\displaystyle \mathbf {u} \mathbf {v} ^{\operatorname {T} },}
cu conditia ca
u
{\displaystyle \mathbf {u} }
să fie un vector coloană
m
×
1
{\displaystyle m\times 1}
iar
v
{\displaystyle \mathbf {v} }
un vector coloană
n
×
1
{\displaystyle n\times 1}
(care produc vectorul linie
v
T
{\displaystyle \mathbf {v} ^{\operatorname {T} }}
).[ 3] [ 4] De exemplu, dacă
m
=
4
{\displaystyle m=4}
și
n
=
3
,
{\displaystyle n=3,}
atunci[ 5]
u
⊗
v
=
u
v
T
=
[
u
1
u
2
u
3
u
4
]
[
v
1
v
2
v
3
]
=
[
u
1
v
1
u
1
v
2
u
1
v
3
u
2
v
1
u
2
v
2
u
2
v
3
u
3
v
1
u
3
v
2
u
3
v
3
u
4
v
1
u
4
v
2
u
4
v
3
]
.
{\displaystyle \mathbf {u} \otimes \mathbf {v} =\mathbf {u} \mathbf {v} ^{\textsf {T}}={\begin{bmatrix}u_{1}\\u_{2}\\u_{3}\\u_{4}\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}v_{1}&v_{2}&v_{3}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}u_{1}v_{1}&u_{1}v_{2}&u_{1}v_{3}\\u_{2}v_{1}&u_{2}v_{2}&u_{2}v_{3}\\u_{3}v_{1}&u_{3}v_{2}&u_{3}v_{3}\\u_{4}v_{1}&u_{4}v_{2}&u_{4}v_{3}\end{bmatrix}}.}
Pentru vectori complecși este adesea util să se ia adjuncta lui
v
,
{\displaystyle \mathbf {v} ,}
denumită
v
†
{\displaystyle \mathbf {v} ^{\dagger }}
sau
(
v
T
)
∗
{\displaystyle \left(\mathbf {v} ^{\textsf {T}}\right)^{*}}
:
u
⊗
v
=
u
v
†
=
u
(
v
T
)
∗
.
{\displaystyle \mathbf {u} \otimes \mathbf {v} =\mathbf {u} \mathbf {v} ^{\dagger }=\mathbf {u} \left(\mathbf {v} ^{\textsf {T}}\right)^{*}.}
Dacă
m
=
n
,
{\displaystyle m=n,}
atunci se poate obține produsul matricial pe altă cale, obținând un scalar (sau o matrice
1
×
1
{\displaystyle 1\times 1}
):
⟨
u
,
v
⟩
=
u
T
v
{\displaystyle \left\langle \mathbf {u} ,\mathbf {v} \right\rangle =\mathbf {u} ^{\textsf {T}}\mathbf {v} }
care este produsul intern standard pentru spații vectoriale euclidiene,[ 4] cunoscut mai bine sub denumirea de produs scalar . Produsul scalar este urma produsului extern.[ 6] Spre deosebire de produsul scalar, produsul extern este necomutativ.
Înmulțirea unui vector
w
{\displaystyle \mathbf {w} }
cu o matrice
u
⊗
v
{\displaystyle \mathbf {u} \otimes \mathbf {v} }
poate fi scrisă în termenii produsului intern, folosind relația
(
u
⊗
v
)
w
=
u
⟨
v
,
w
⟩
{\displaystyle \left(\mathbf {u} \otimes \mathbf {v} \right)\mathbf {w} =\mathbf {u} \left\langle \mathbf {v} ,\mathbf {w} \right\rangle }
.
Fiind dați doi tensori,
u
,
v
,
{\displaystyle \mathbf {u} ,\mathbf {v} ,}
cu dimensiunile
(
k
1
,
k
2
,
…
,
k
m
)
{\displaystyle (k_{1},k_{2},\dots ,k_{m})}
și
(
l
1
,
l
2
,
…
,
l
n
)
{\displaystyle (l_{1},l_{2},\dots ,l_{n})}
, produsul lor extern
u
⊗
v
{\displaystyle \mathbf {u} \otimes \mathbf {v} }
este un tensor cu dimensiunile
(
k
1
,
k
2
,
…
,
k
m
,
l
1
,
l
2
,
…
,
l
n
)
{\displaystyle (k_{1},k_{2},\dots ,k_{m},l_{1},l_{2},\dots ,l_{n})}
și elementele
(
u
⊗
v
)
i
1
,
i
2
,
…
i
m
,
j
1
,
j
2
,
…
,
j
n
=
u
i
1
,
i
2
,
…
,
i
m
v
j
1
,
j
2
,
…
,
j
n
{\displaystyle (\mathbf {u} \otimes \mathbf {v} )_{i_{1},i_{2},\dots i_{m},j_{1},j_{2},\dots ,j_{n}}=u_{i_{1},i_{2},\dots ,i_{m}}v_{j_{1},j_{2},\dots ,j_{n}}}
De exemplu, dacă
A
{\displaystyle \mathbf {A} }
este de ordinul 3 cu dimensiunile
(
3
,
5
,
7
)
{\displaystyle (3,5,7)}
și
B
{\displaystyle \mathbf {B} }
este de ordinul 2 cu dimensiunile
(
10
,
100
)
,
{\displaystyle (10,100),}
atunci produsul lor extern
C
{\displaystyle \mathbf {C} }
este de ordinul 5 cu dimensiunile
(
3
,
5
,
7
,
10
,
100
)
.
{\displaystyle (3,5,7,10,100).}
Dacă
A
{\displaystyle \mathbf {A} }
are o componentă A [2, 2, 4] = 11 iar
B
{\displaystyle \mathbf {B} }
are o componentă B [8, 88] = 13 , atunci componenta
C
{\displaystyle \mathbf {C} }
formată din produsul extern este C [2, 2, 4, 8, 88] = 143 .
^ a b Emil Petre, Optimizări , Cap. 1 Introducere în problematica optimizării sistemelor, (curs, 2008), Universitatea din Craiova , p. 1–11, accesat 2023-04-13, (arhivat )
^ en Lerner, R. G. ; Trigg, G. L. (1991 ). Encyclopaedia of Physics (ed. 2nd). VHC. ISBN 0-89573-752-3 .
^ en Lipschutz, S.; Lipson, M. (2009 ). Linear Algebra . Schaum’s Outlines (ed. 4th). McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-154352-1 .
^ a b en Keller, Frank (23 februarie 2020 ). „Algebraic Properties of Matrices; Transpose; Inner and Outer Product” (PDF) . inf.ed.ac.uk . Accesat în 6 septembrie 2020 .
^ en James M. Ortega (1987) Matrix Theory: A Second Course , page 7, Plenum Press, ISBN: 0-306-42433-9
^ en Stengel, Robert F. (1994 ). Optimal Control and Estimation . New York: Dover Publications. p. 26. ISBN 0-486-68200-5 .