线性代数的本质 - 03矩阵与线性变换

  • 变换是在暗示以特定方式来可视化这一输入-输出关系,一种理解“向量的函数”的方法是使用运动。
  • 线性代数限制在一种特殊类型的变换上,“线性变换”:一是直线在变换之后仍然保持为直线,不能有所弯曲;二是原点必须保持固定。总的来说,保持网格线平行并等距分布。
  • 一个二维线性变换仅由四个数字完全确定,2X2矩阵,可以把列理解为两个特殊的向量,即$\vec{i}$和$\vec{j}$分别落脚的位置。如果有一个描述线性变换的2x2矩阵,以及一个给定向量,线性变换对这个向量的作用:只需取出向量的坐标,将它们分别与矩阵的特定列相乘,然后将结果相加即可。
    矩阵向量乘法
    我们完全可以把矩阵的列看作变换后的基向量,把矩阵向量乘法看作一个线性组合。
  • 如果变换后的$\vec{i}$和$\vec{j}$是线性相关的,意味着一个向量是另一个的倍数,那么这个线性变换将整个二维空间挤压到它们所在的一条直线上,也就是这两个线性相关向量所张成的一维空间。
  • 每次当你看到一个矩阵时,你都可以把它解读为对空间的一种特定变换。

线性代数的本质 - 03矩阵与线性变换

http://example.com/2021/10/06/03 矩阵与线性变换/

作者

Yang

发布于

2021-10-06

更新于

2022-06-20

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