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图解线性代数二

图解线性代数二

作者: 是我真的是我 | 来源:发表于2019-12-05 10:15 被阅读0次
  • 基变换
  • 特征向量与特征值
  • 抽象向量空间
  • 克莱姆法则

基变换

普通基变换
(下图的A矩阵将在后面作为用我们的语言表示的詹妮弗的基空间)


从几何上说,这个矩阵将我们的网格变换为詹妮弗的网格。
但是从数值上说,这是用她的语言来描述转化为用我们的语言来描述

(这里注意它的逆可以使对应关系相反)


下面两张图展示向量[3 2]在詹妮弗的语言中表示什么,也就是该向量左乘A矩阵的逆所表示的向量


接下来讨论另一种情况
在"我们的语言"中表示逆时针旋转90°的矩阵表示

依次运用基变换、线性变换、基变换的逆运算 可以求出 詹妮弗的基空间(不同基空间)的矩阵表示(从右往左)

其结果即为詹妮弗的语言描述的 v 向量旋转90°的变换矩阵

总结:表达式A-1MA暗示一种数学上的转移作用,中间的矩阵代表你所见的变换,而外侧矩阵代表着转移作用,也就是视角上的转化。
矩阵乘积仍然代表着同一个变换,只不过是从其他人的角度来看的

特征向量与特征值

在空间中的向量,若对它进行乘法运算,它最后的结果向量仅仅表示为拉伸或压缩,而不发生旋转,那么这样的向量被称为特征向量。而这些向量的值,被称为特征值,即衡量特征向量在变换中被拉伸或压缩的比例因子。
运算

矩阵的行列式为0表示空间被压缩
对角矩阵
对角矩阵的所有基向量都是特征向量,而对角线上的值为每个向量所属的特征值

抽象向量空间

线性的严格定义:可加性、成比例

克莱姆法则

正交变换:不改变点积的矩阵变换
克莱姆法则求解思路(适用于方程数与未知数相等的情况):一个图形被压缩或拉伸的比例是引起其变换的行列式,又已知最后变换的情况,因此可以得出每个变量前后图形变换的等式。


参考:
线性代数的本质 - 系列合集

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