第595章 多维数组的点积，一个故事解释[2/2页]

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    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了点积的核心概念，也让抽象的数学运算变得更加直观！

第595章 多维数组的点积，一个故事解释[2/2页]

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