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path: root/buch/papers
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authorAndreas Müller <andreas.mueller@ost.ch>2021-09-13 08:32:27 +0200
committerAndreas Müller <andreas.mueller@ost.ch>2021-09-13 08:32:27 +0200
commit8d1acd454e342f93aca7abad529405dac1e6073d (patch)
tree8f4508a1b5704322e1295083ec47352b23999d80 /buch/papers
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SeminarMatrizen-8d1acd454e342f93aca7abad529405dac1e6073d.zip
typo
Diffstat (limited to 'buch/papers')
-rwxr-xr-xbuch/papers/multiplikation/einlteung.tex2
-rwxr-xr-xbuch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex4
2 files changed, 3 insertions, 3 deletions
diff --git a/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex b/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex
index 7637854..cde8806 100755
--- a/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex
+++ b/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex
@@ -13,7 +13,7 @@ $n\times p$-Matrix $\mathbf{B}\in M_{n\times p}(\Bbbk)$ haben als Produkt
eine $m\times p$-Matrix $\mathbf{C}=\mathbf{AB}\in M_{m\times p}(\Bbbk)$ mit den
Koeffizienten
\begin{equation}
-C_{ij} = \sum_{k=1}^n A_{ik} B_{kj}.
+C_{i\!j} = \sum_{k=1}^n A_{ik} B_{k\!j}.
\label{multiplikation:eq:MM}
\end{equation}
Grafisch kann die Matrizenmultiplikation $\mathbf{AB}=\mathbf{C}$ wie in Abbildung \ref{multiplikation:fig:mm_viz} visualisiert werden.
diff --git a/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex b/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex
index 578833b..76ba529 100755
--- a/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex
+++ b/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex
@@ -67,10 +67,10 @@ Das Matrizenprodukt
\end{bmatrix}
\end{equation}
mit \begin{equation}
-\mathbf{C}_{ij} = \sum_{k=1}^{2n} \mathbf{A}_{ik} \mathbf{B}_{kj},
+\mathbf{C}_{i\!j} = \sum_{k=1}^{2n} \mathbf{A}_{ik} \mathbf{B}_{k\!j},
\label{multiplikation:eq:MM_block}
\end{equation}
-ist identisch zu der Gleichung \eqref{multiplikation:eq:MM}, f\"ur die Multiplikation der Untermatrizen $\mathbf{A}_{ik}$ und $\mathbf{B}_{kj}$ wird die Matrizenmultiplikation verwendet.
+ist identisch zu der Gleichung \eqref{multiplikation:eq:MM}, f\"ur die Multiplikation der Untermatrizen $\mathbf{A}_{ik}$ und $\mathbf{B}_{k\!j}$ wird die Matrizenmultiplikation verwendet.
Der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:devide_mm} zeigt den \textit{Divide-and-Conquer}-Ansatz.
Die Grundstruktur dieser Methode besteht aus dem rekursiven Aufruf der Funktion mit den erzeugten Blockmatrizen.