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06-逆矩阵、列空间、秩与零空间

06-逆矩阵、列空间、秩与零空间

作者: 踏乡墨客 | 来源:发表于2019-08-10 21:27 被阅读0次

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  • 两个变换相继作用在代数上体现为矩阵乘法
  • A逆的核心性质在于A逆乘以A等于一个什么都不做的变换
1: 它的列是i=(1,0)和j=(0,1)

Ax=v,只要变换不将A压缩到一个更低的维度上(也就是A对应的行列式不为零),那它就存在逆变换(图2)。
当行列式为0时,与这个方程组相关的变换将空间压缩到更低的维度上,此时没有逆变换(因为不能将一条线“解压缩”为一个平面)(图3)

2
3

如果变换将三维空间压缩为一个平面,甚至是一条线或一个点,那它也没有逆变换。它们都对应行列式为0的情况,因为此时所有的区域都被压缩到零体积

4:不存在逆变换(即行列式值等于0),解仍然可能存在如图5
5:一个变换将空间压缩为一条直线,当向量v恰好落在直线上 6:秩代表变换后空间的维数
7:当变换的结果为一条直线时,即结果是一维的,称这个变换的秩为1 8: 变换后的向量落在某个二维平面上,称这个变换的秩为2

对于2X2的矩阵,它的秩为2,意味着基向量仍旧能张成整个二维空间,并且矩阵的行列式不为0。但是对于3X3的矩阵,它的秩为2意味着空间被压缩了(行列式为0);如果一个三维变换的行列式不为0,变换的结果仍充满整个三维空间,它的秩为3。


列空间是列张成的空间

秩更精确的定义是列空间的维数(即矩阵有几列),当秩达到最大时,意味着秩与列数相等,称为满秩。

非方阵情况

3X2矩阵的几何意义是将二维空间映射到三维空间上,因为矩阵有两列表明输入空间有两个基向量,有三行表明每一个基向量在变换后都用三个独立的坐标来描述 3X2
说明原始空间是三维的
因此它们一定落在二维空间中,这是一个从三维空间到二维空间的变换
3X2矩阵

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