形象理解矩阵操作
1.矩陣和向量線性變換
線性變換可看著是對(duì)空間的擠壓伸展。
也就是看成把向量中的值對(duì)矩陣列向量加權(quán)?,在對(duì)向量求和
?2.矩陣和矩陣的線性變換
可以將其中一個(gè)矩陣看成是多個(gè)列向量,在拆開(kāi)對(duì)剩下矩陣執(zhí)行1操作
3.三維變換
繞y軸旋轉(zhuǎn)后的旋轉(zhuǎn)向量
?即由
[[1,0,00,1,00,0,1]]?變?yōu)?/p> [[0,0,10,1,0-1,0,0]]
4.行列式
如何量化變換對(duì)空間的擠壓,拉伸?
如下,線性變換面積增加6倍。?
a表示對(duì)x軸拉伸,b表示對(duì)y拉伸?
?如下,線性變換面積不變。??
線性變換改變面積的比例就被稱為行列式
行列式為0,說(shuō)明平面被拉伸到線甚至點(diǎn)。
行列式為負(fù)表示空間被翻轉(zhuǎn),但是絕對(duì)值仍然表示面積比例
?
三張圖展示這個(gè)過(guò)程,假設(shè)j不動(dòng),i移動(dòng)
??
?而行列式對(duì)于三維空間就是體積縮放,也就是平行六面體體積。
?
?而三維行列式為0,則成一個(gè)面或者線甚至點(diǎn),就說(shuō)明了線性相關(guān)。
5.線性方程組理解
A已經(jīng)表示一種線性變換了,其是就是尋找向量x去,使得A變換后與v重合。
6.逆矩陣
其實(shí)就是逆向變換跟蹤v的動(dòng)向回到x
但是如果行列式為0,不可能存在逆矩陣,也就是線段不可能解壓縮為平面。
7.秩與列空間
如果3維空間經(jīng)過(guò)變換為二維平面說(shuō)明此時(shí)矩陣秩為2,如果變?yōu)橹本€,說(shuō)明矩陣秩為1.也就是秩代表變換后空間維數(shù)。
而列空間表示的是所有可能的變換結(jié)果的集合。秩也可以理解為列空間的維數(shù)。
也可以理解為矩陣的列張成的空間。
8.點(diǎn)積
9.叉積
對(duì)于二維向量叉積就是行列式值(面積)在加上右手定則得出方向
對(duì)于三維
10.基變換
?雖然都關(guān)注同一組向量,但選擇的基向量不一樣,導(dǎo)致向量值不一樣。
需要表示一組基向量到另一組基向量變化。?
例如:如下圖,在他的坐標(biāo)系下的[-1, 2]T,對(duì)應(yīng)到常用的坐標(biāo)系就是[-4, 1]T,
也就是:
[[1, 0 [[-4 [0, 1]] 1]]一種線性變換。?
求他的坐標(biāo)系下[-1, 2]T逆時(shí)針轉(zhuǎn)換后的向量 ,其中
[[2, -1[1, 1]]是基變換矩陣,目的是將他的坐標(biāo)系下向量對(duì)齊到標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系下,在左乘一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣,在乘回基變換矩陣的逆就是他的坐標(biāo)系下的向量的選擇逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90?度。
整理出來(lái)就是如下:A表示的是基變換矩陣,M表示的是對(duì)齊的坐標(biāo)系下的變換矩陣。?
?
11.特征向量與特征值
?
?也就是當(dāng)v為非零向量時(shí),求解使得的行列式為0(對(duì)應(yīng)上面就是平行六面體體積為0),需要降維。
參考:從【官方雙語(yǔ)/合集】線性代數(shù)的本質(zhì) - 系列合集_嗶哩嗶哩_bilibili
總結(jié)
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