矩陣的理解經典博客

矩陣理解一:https://blog.csdn.net/myan/article/details/647511

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矩陣理解二:https://blog.csdn.net/myan/article/details/649018

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矩陣理解三:https://blog.csdn.net/myan/article/details/1865397

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關鍵結論:

1. 首先有空間,空間可以容納對象運動的。一種空間對應一類對象。
2. 有一種空間叫線性空間,線性空間是容納向量對象運動的。
3. 運動是瞬時的,因此也被稱為變換。
4. 矩陣是線性空間中運動(變換)的描述。
5. 矩陣與向量相乘,就是實施運動(變換)的過程。
6. 同一個變換,在不同的坐標系下表現為不同的矩陣,但是它們的本質是一樣的,所以本征值相同。

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第三篇:

現在到了關鍵的一步。看上去矩陣就是由一組向量組成的,而且如果矩陣非奇異的話(我說了,只考慮這種情況),那么組成這個矩陣的那一組向量也就是線性無關的了,

也就可以成為度量線性空間的一個坐標系。結論:矩陣描述了一個坐標系。

??????? “慢著!”,你嚷嚷起來了,“你這個騙子!你不是說過,矩陣就是運動嗎?怎么這會矩陣又是坐標系了?”

??????? 嗯,所以我說到了關鍵的一步。我并沒有騙人,之所以矩陣又是運動,又是坐標系,那是因為——

??????? “運動等價于坐標系變換”。

??????? 對不起,這話其實不準確,我只是想讓你印象深刻。準確的說法是:

?????? “對象的變換等價于坐標系的變換”。

?????? 或者:

?????? “固定坐標系下一個對象的變換等價于固定對象所處的坐標系變換。”

?????? 說白了就是:

??????? “運動是相對的。”?????? ?

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??????? 讓我們想想,達成同一個變換的結果,比如把點(1, 1)變到點(2, 3)去,你可以有兩種做法。第一,坐標系不動,點動,把(1, 1)點挪到(2, 3)去。第二,點不動,變坐標系,讓x軸的度量(單位向量)變成原來的1/2,讓y軸的度量(單位向量)變成原先的1/3,這樣點還是那個點,可是點的坐標就變成(2, 3)了。方式不同,結果一樣。

??????? 從第一個方式來看,那就是我在《理解矩陣》1/2中說的,把矩陣看成是運動描述,矩陣與向量相乘就是使向量(點)運動的過程。在這個方式下,

?????? Ma = b

?????? 的意思是:

?????? “向量a經過矩陣M所描述的變換,變成了向量b。”

??????? 而從第二個方式來看,矩陣M描述了一個坐標系,姑且也稱之為M。那么:

??????? Ma = b

?????? 的意思是:

??????? “有一個向量,它在坐標系M的度量下得到的度量結果向量為a,那么它在坐標系I的度量下,這個向量的度量結果是b。”

?

? 這里的I是指單位矩陣,就是主對角線是1,其他為零的矩陣。

??????? 而這兩個方式本質上是等價的。

??????? 我希望你務必理解這一點,因為這是本篇的關鍵。

??????? 正因為是關鍵,所以我得再解釋一下。

??????? 在M為坐標系的意義下,如果把M放在一個向量a的前面,形成Ma的樣式,我們可以認為這是對向量a的一個環境聲明。它相當于是說:

??????? “注意了!這里有一個向量,它在坐標系M中度量,得到的度量結果可以表達為a。可是它在別的坐標系里度量的話,就會得到不同的結果。為了明確,我把M放在前面,讓你明白,這是該向量在坐標系M中度量的結果。”

?????? 那么我們再看孤零零的向量b:

?????? b

?????? 多看幾遍,你沒看出來嗎?它其實不是b,它是:

?????? Ib

?????? 也就是說:“在單位坐標系,也就是我們通常說的直角坐標系I中,有一個向量,度量的結果是b。”

?????? 而? Ma = Ib的意思就是說:

?????? “在M坐標系里量出來的向量a,跟在I坐標系里量出來的向量b,其實根本就是一個向量啊!”

?????? 這哪里是什么乘法計算,根本就是身份識別嘛。

?

?????? 下面我們得出一個重要的結論:

??????? “對坐標系施加變換的方法,就是讓表示那個坐標系的矩陣與表示那個變化的矩陣相乘。”

??????? 再一次的,矩陣的乘法變成了運動的施加。只不過,被施加運動的不再是向量,而是另一個坐標系。

??????? 如果你覺得你還搞得清楚,請再想一下剛才已經提到的結論,矩陣MxN,一方面表明坐標系N在運動M下的變換結果,另一方面,把M當成N的前綴,當成N的環境描述,那么就是說,在M坐標系度量下,有另一個坐標系N。這個坐標系N如果放在I坐標系中度量,其結果為坐標系MxN。

??????? 在這里,我實際上已經回答了一般人在學習線性代數是最困惑的一個問題,那就是為什么矩陣的乘法要規定成這樣。簡單地說,是因為:

??????? 1. 從變換的觀點看,對坐標系N施加M變換,就是把組成坐標系N的每一個向量施加M變換。

??????? 2. 從坐標系的觀點看,在M坐標系中表現為N的另一個坐標系,這也歸結為,對N坐標系基的每一個向量,把它在I坐標系中的坐標找出來,然后匯成一個新的矩陣。

??????? 3. 至于矩陣乘以向量為什么要那樣規定,那是因為一個在M中度量為a的向量,如果想要恢復在I中的真像,就必須分別與M中的每一個向量進行內積運算。

原文:https://blog.csdn.net/myan/article/details/1865397

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感謝作者!

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