JavaScriptで数値の2次元配列(行列)同士の乗算結果を返す関数の実装方法
はじめに
本記事では、2つの数値の2次元配列(行列)を受け取り、その行列の乗算結果を返すJavaScript関数の実装方法を解説します。
前提となる行列の定義
ここでは、次の2つの行列を例として扱います。1つ目は5行4列の行列a、2つ目は4行6列の行列bです。
// 5 x 4 の行列 let a = [ [1, 2, 3, 1], [4, 5, 6, 1], [7, 8, 9, 1], [1, 1, 1, 1], [5, 7, 2, 6] ]; // 4 x 6 の行列 let b = [ [1, 4, 7, 3, 4, 6], [2, 5, 8, 7, 3, 2], [3, 6, 9, 6, 7, 8], [1, 1, 1, 2, 3, 6] ];
行列の乗算のルール
行列の掛け算では、「1つ目の行列の列数」と「2つ目の行列の行数」が一致している必要があります。今回の例では、5×4の行列と4×6の行列を掛けるため、計算可能であり、結果は5×6の行列になります。一般化すると「X×Z の行列 × Z×Y の行列 = X×Y の行列」となります。
実装コード
それでは、この関数のコードを見ていきましょう。
const multiplyMatrices = (a, b) => {
// 引数が2次元配列であるかどうかを検証
if (!Array.isArray(a) || !Array.isArray(b) || !a.length || !b.length) {
throw new Error('引数は2次元配列形式である必要があります');
}
let x = a.length,
z = a[0].length,
y = b[0].length;
// 列数と行数の整合性チェック
if (b.length !== z) {
// XxZ & ZxY => XxY
throw new Error('1つ目の行列の列数は、2つ目の行列の行数と同じである必要があります');
}
// 結果を格納するためのゼロ初期化された配列を準備
let productRow = Array.apply(null, new Array(y)).map(Number.prototype.valueOf, 0);
let product = new Array(x);
for (let p = 0; p < x; p++) {
product[p] = productRow.slice();
}
// 三重ループで各要素の内積を計算
for (let i = 0; i < x; i++) {
for (let j = 0; j < y; j++) {
for (let k = 0; k < z; k++) {
product[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
}
}
}
return product;
};
// 5 x 4 の行列
let a = [
[1, 2, 3, 1],
[4, 5, 6, 1],
[7, 8, 9, 1],
[1, 1, 1, 1],
[5, 7, 2, 6]
];
// 4 x 6 の行列
let b = [
[1, 4, 7, 3, 4, 6],
[2, 5, 8, 7, 3, 2],
[3, 6, 9, 6, 7, 8],
[1, 1, 1, 2, 3, 6]
];
// 5 x 6 の行列が出力される
console.log(multiplyMatrices(a, b));コードのポイント
- 入力チェック: 引数が配列かどうか、また空でないかを最初に検証し、不正な入力に対してはエラーを投げます。
- 次元の検証: 1つ目の行列の列数(z)と2つ目の行列の行数(b.length)が一致しない場合は、乗算が定義されないためエラーになります。
- 三重ループ: 結果行列の各行・各列について、対応する行ベクトルと列ベクトルの内積を求めることで、積の各要素を計算しています。
- 計算量: 計算量は O(x・y・z) となり、行列サイズが大きくなると処理時間が増大します。必要に応じて最適化を検討してください。
出力結果
上記のコードをコンソールで実行すると、次のような5×6の行列が出力されます。
[ [ 15, 33, 51, 37, 34, 40 ], [ 33, 78, 123, 85, 76, 88 ], [ 51, 123, 195, 133, 118, 136 ], [ 7, 16, 25, 18, 17, 22 ], [ 31, 73, 115, 88, 73, 96 ] ]
まとめ
このように、JavaScriptでもシンプルな三重ループを使うことで、行列の乗算を容易に実装できます。引数の妥当性チェックを組み込むことで、安全で堅牢な関数になっています。データ分析やグラフィックス処理など、行列演算が必要な場面でぜひ活用してみてください。
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