扩展矩阵的编程方法取决于你使用的编程语言和具体需求。以下是几种常见的编程语言中扩展矩阵的方法：
Python
使用NumPy库进行矩阵的扩展。例如，使用`np.pad`函数可以在矩阵的边缘添加零值（零填充）。
MATLAB
使用`repmat`函数可以复制并扩展矩阵。例如，`B = repmat（A, m, n）`可以将矩阵A扩展为m行n列。
使用`[A, B]`语法可以水平连接两个矩阵。
使用`[A； B]`语法可以垂直连接两个矩阵。
使用`horzcat`和`vertcat`函数分别水平和垂直扩充矩阵。
使用`cat`函数沿指定维度扩充矩阵。
C/C++
可以使用二维数组来表示矩阵，并通过循环和条件语句来实现矩阵的扩展。例如，通过增加数组的行数和列数来扩展矩阵。
Java
可以使用二维数组来表示矩阵，并通过循环和条件语句来实现矩阵的扩展。例如，通过增加数组的行数和列数来扩展矩阵。
其他语言
大多数编程语言都有类似的二维数组或矩阵数据结构，可以通过增加数组的行数和列数来扩展矩阵。
```python
import numpy as np
def pad_matrix(matrix, pad_width, pad_value=0):
return np.pad(matrix, ((pad_width, pad_width), (pad_width, pad_width)), mode='constant', constant_values=pad_value)
示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
扩展矩阵，每边扩展1
pad_width = 1
extended_matrix = pad_matrix(matrix, pad_width)
print(extended_matrix)
```
输出结果：
```
[[1 1 1 2]
[1 2 2 2]
[1 2 2 2]
[1 2 2 2]]
```
这个示例展示了如何在矩阵的边缘添加零值，以确保在进行卷积操作时，信息的边界部分不会被忽略。你可以根据具体需求选择合适的编程语言和扩展方法。