含矩阵和向量的表达式的求值

你可以逐元素（使用运算符）对矩阵和向量执行数学运算，如加减乘除。对于这些运算，两个对象必须为相同的类型并具有相同的维数。矩阵/向量的每个成员与第二矩阵/向量的对应元素交互。

作为第二项（乘数、减数或除数），你还可以使用对应类型（double、float 或 complex）的标量。在此情况下，将在考虑该标量的情况下处理矩阵或向量的每个元素。

matrix matrix_a = {{0.1, 0.2, 0.3}, {0.4, 0.5, 0.6}};
matrix matrix_b = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}};
matrix matrix_c1 = matrix_a + matrix_b;
matrix matrix_c2 = matrix_b - matrix_a;
matrix matrix_c3 = matrix_a * matrix_b; // Hadamard product (element-by-element)
matrix matrix_c4 = matrix_b / matrix_a;
matrix_c1 = matrix_a + 1;
matrix_c2 = matrix_b - double_value;
matrix_c3 = matrix_a * M_PI;
matrix_c4 = matrix_b / 0.1;
matrix_a += matrix_b; // operations "in place" are possible
matrix_a /= 2;

原位运算通过将结果放入其中而修改原始矩阵（或向量），不同于常规二进制运算，后者其中操作数保持不变，并为结果创建一个新对象。

此外，矩阵和向量可作为参数传递给大部分数学函数。在此情况下，矩阵或向量逐元素处理。例如：

matrix a = {{1, 4}, {9, 16}};
Print("matrix a=\n", a);
a = MathSqrt(a);
Print("MatrSqrt(a)=\n", a);
/*
   matrix a=
   [[1,4]
    [9,16]]
   MatrSqrt(a)=
   [[1,2]
    [3,4]]
*/

对于 MathMod 和 MathPow，第二个参数可以是标量或矩阵，或者是适当大小的向量。

将分时报价历史拷贝到矩阵和向量

操作矩阵和向量