如何用大白话解释波士顿矩阵模型？
***设你办了个公司，这个公司从创立至今，已经向市场推出了十来款产品，有的卖得好，有的卖得差。 有一天，你为了让企业的利益最大化，打算对整个产品体系进行调整。那么这个时候问题来了，怎么调整呢？这个时候，你提到的这个波士顿矩阵模型就可以派上用场了。
一、先跟你简单解释一下这个模型本身
要跟你讲清楚这个模型，其实我只需要给你画个坐标轴就可以了。
这是我在麦当劳借了个纸笔，随手画的，你凑合着看。纵轴指的是一个公司某款产品或者业务的成长率，横轴是指这个产品或者业务的市场占有率。在这两个坐标轴上的分别有一个分界点，纵轴的分界点的是10%，有了这个标准，就可以来判断一款产品的销售增长率是高于10%，还是低于10%。如果是高于10%的，那这个产品就可以被定义为是高增长率的产品，如果是低于10%的，那么这个产品就会被归为低增长率的产品。同理，在横轴上，也有一个分界点，横轴的分界点是20%，就看你这个产品的市场占有率有没有到20%。高于20%的，就定义为这是一个高市场占有率的产品，低于20%就说这是一个低市场占有率的产品。通过市场占有率的高低，连同前面讲的成长率的高低，2×2，两者一交叉最后就会形成四个象限。
❶ 明星产品
***如一个公司有十个产品，然后按照这个标准一分析，一归类，最后你就会发现各个产品它就会分布在这四个不同的象限当中。有的产品会落在右上角的区域，这类产品既有高的成长率，又有高的市场占有率，这种产品我们称之为是明星产品。对于这种明星产品，因为它的发展前景不错，而且打下的基础也好，所以在日后的经营当中，是我们应该重点去抓的。有钱有***的话，咱们就重点往这个方向去投。
❷ 现金牛产品
还有一些产品落在了右下角的区域，这类产品市场占有率比较高，但是他的这个增长率可能比较低，对于这种产品我们称之为现金牛产品。公司凭借之前良好的运作和积累，使得这类产品已经具备了很大的市场规模和盈利能力，它最大的特点就是能够给企业带来源源不断的现金流。考虑到这个产品本身的发展前景可能已经到了末期，或者说发展势头慢慢放缓了，所以在这上面的投资，我们就不需要再特别地去追加了，非但不追加，我们还应该从它身上拿钱！具体做法就是：我们可以把卖这些产品赚到的钱投到其他需要投资的产品中，比如投到前面提到的明星产品中。
报偿矩阵模型名词解释？
报偿矩阵模型：是经济里博弈论经常用到的一种简单的表示博弈双方根据对方的决策,为了让自己取得最大的利益的表格. 表格中显示了双方各种选择会对应的双发的利益, 然后双方在了解信息的情况下,会根据这种利益来选择对自己最有利的决策.
矩阵模型计算方法？
矩阵模型有多种计算方法，其中比较常见的是幂法、反幂法和QR分解法等。
其中，幂法是利用矩阵最大特征值与相应特征向量之间的关系来求解的，常用于解决特征值和特征向量的求解问题；反幂法则是利用矩阵最小特征值与相应特征向量之间的关系来求解，常用于求解奇异矩阵的特征值和特征向量；QR分解法则是将矩阵分解为一个正交矩阵与一个上三角矩阵的乘积，然后通过迭代实现矩阵的特征值分解。
值得注意的是，不同的计算方法适用于不同的场合和问题，需要根据具体问题特点和需求进行选择。
点乘公式
其实就是两个向量的各分量相乘后形成新的向量
l 叉乘公式
Uc=U1* U2
两个向量进行叉乘的矩阵如下：
其中x1，y1，z1以及x2，y2，z2分别为向量U1和U2的分量，设UC为叉乘的向量积，其计算公式如下：
价值型投入产出模型的优点和局限性？
价值型投入产出模型是一种经济模型，用于分析经济系统中各部门之间的投入和产出关系，以及经济系统的价值流动情况。它的优点和局限性如下：
优点：
1. 全面性：价值型投入产出模型能够全面反映经济系统中各部门之间的关系，包括生产、分配、交换和消费等各个环节。
2. 直观性：价值型投入产出模型以矩阵的形式表示各部门之间的关系，形式简洁明了，易于理解和分析。
3. 可扩展性：价值型投入产出模型可以根据需要进行扩展，以适应不同的经济环境和分析目的。
矩阵难学吗？
相对而言，矩阵是线性代数里面比较容易学的一种，好好掌握它的运算规则(加减乘)就很容易入门。比较难一点的就是逆矩阵，最难的概念可能就是矩阵的秩，不过非数学专业的同学应该不用学到它。
矩阵，好学不好学，我也不知道，因为没学过，但是学习知识的方法是相同的！首先基础知识你要深刻理解，其次你要掌握你所学东西的整体框架，再次你要明白里面的逻辑结构，最后挑灯夜战，努力吸取知识！就OK了
首先得搞清楚矩阵得来龙去脉，至于你所说的矩阵难不难学得话，我们在文章解答。你估计是学生吧！如果你是高中生的话，数学选修会遇到，但是都是基本的内容，还是很简单的。
至于大学也有，比如在线性代数和高等代数经常用到，那可就相对高中难很多。相对数学系的学生来说，这可是入门呢级别的，你就知道了。
在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数***，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。
矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。 在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用，计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。
矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。
关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。
随着现代科学的发展，数学中的矩阵也有更广泛而深入的应用，下面列举几项矩阵在现实生活中的应用。矩阵在经济生活中的应用，可“活用”行列式求花费总和最少等类似的问题。
矩阵不难学啊。数学、物理、工科、经管都要学的。我是学经济学的，当年大学学高等数学、线性代数和概率统计，矩阵是线性代数的一部分。
就我的经验来看，线性代数和概率论基本都是得分的科目，平时考试或者考研，基本都能得90%以上的分数。相较之下，高等数学更难一些。
工作以后发现，这些知识还是很有用的，特别是现在最火热的大数据、人工智能等等，很多都是基于这些数学知识的，什么卷积神经网络、其他机器学习的底层模型之类的，都是的。
加油学起来吧！
