线性代数(3Blue1Brown)
线性代数(3Blue1Brown)
向量是什么
- 物理视角:空间中的箭头,长度和方向决定。
- 计算机视角:有序数字列表。
- 数学视角:起点在原点,空间中的箭头,向量由坐标系中数组构成。
向量运算规则
- 加法
空间中沿有向线段的运动。
对应坐标相加。 - 数乘
缩放标量:向量长度缩放。
向量中的每个分量与标量相乘。
向量组合 张成空间 基
- 基向量
- 基的严格定义
- 向量,基于当前使用的基向量。
两个数乘向量的和:两个向量的线性组合
- 基的严格定义
- 张成空间:给定向量线性组合的向量的集合。
- 二维空间 不共线时两个向量张成空间为整个平面,共线为直线。
- 三维空间 两个向量张成空间为过原点平面 三个向量为整个空间。
- Tip: 考虑单个向量时看作箭头,多个向量时看作点。
- 线性相关:
- 一组向量中至少有一个是多余的,没有对张成空间做出任何贡献
(第三个向量落在前两个向量的张成空间中,两向量共线) - 一个向量可以表示为其他向量的线性组合
- 一组向量中至少有一个是多余的,没有对张成空间做出任何贡献
- 线性无关
- 所有向量给张成空间增加了新的维度。
- 一个向量可以表示为其他向量的线性组合
- 所有向量给张成空间增加了新的维度。
矩阵与线性变换
- 变换:运动的函数,输入一个向量,输出一个向量。
- 线性变换:变化后原点固定,直线仍然是直线。(操纵空间的一种手段)
- 向量在变换后的位置:可看作变换基向量,基向量线性组合变换后仍成立。
- 列线性相关:二维空间变换后基向量落在同一直线上,两个向量张成一维空间。
- 线性变换:变化后原点固定,直线仍然是直线。(操纵空间的一种手段)
矩阵乘法与线性变换复合的联系
- 变换效果相同
- 两个矩阵相乘,基向量i,j先进行变换后,乘以左右侧矩阵,就是i,j在左侧矩阵变换作用后的效果。
行列式
- 二维:线性变换大小为变换后面积的比例,正负改变空间的定向。(i在j的左侧还是右侧)
- 三维:体积,右手定则。
- 计算:相关公式。
- 乘积的行列式等于行列式的乘积:面积缩放比例始终相等。
逆矩阵 列空间 秩 零空间
- 行列式不为0(线性无关)
- 行列式为0 :与方程组相关的变换被压缩到更低的维度上。
一个变换将空间压缩到一条直线,向量v恰好处于这条直线上,解存在。
- 秩:列空间的维数
满秩:秩与列数相等。
非满秩:变换后有一系列向量成为0向量。 - 列空间:矩阵的列张成的空间
零向量一定在列空间中国(线性变化保持原点不变)。 - 零空间/核:变换后落在圆点的向量的集合。
非方阵 不同维度直接的线性变换
- 3行2列矩阵:输入空间有两个基向量,每一个基向量变换后用三个独立的坐标表示。
- 2行3列矩阵:输入空间三个基向量,每个基向量变换后用两个独立坐标表示,三维到二维的变换。
- 1行2列矩阵:输入空间2个基向量,每个向量变换后用一个数表示 ,二维向量产生一个数。
点积与对偶性
- 投影
- 对偶性
- 点积对应坐标相乘再相加为何与投影有所联系
原本的向量经过投影矩阵(将原始坐标变换为数轴上的数,变换矩阵),变为数轴上的数。
- 空间中任意向量经过投影变换矩阵,与其和u(单位向量)的点击完全相同。
- 与单位向量的点击:将向量投影到单位向量所在直线上的投影长度。
- 与非单位向量的点击:朝给定单位向量上投影,将投影的值与给定向量长度相乘。
如果一个线性变换,输出空间是一维数轴,空间中存在唯一向量v与之相关,应用变换与向量v做点击相同。
- 点积对应坐标相乘再相加为何与投影有所联系
叉积的标准介绍
- 大小:平行四边形面积 方向:右手定则
- 计算
行列使:变换前后面积比例的度量。
- 证明
可变的平行六面体的体积:底确定,xyz决定高,所以线性。
线性之后:可通过矩阵乘法描述该函数。
对偶性(从多维到一维)可以把矩阵立起来,整个变换看作与特定向量的点积。
- 数值意义:
叉乘所求的就是向量p坐标,向量p和某向量点乘时,所得结果为行列式,第一列xyz,二三列v,w。
- 几何意义:
向量p和某向量点乘时,所得结果为一个由xyz,u,v确定的平行六面体的有向体积。
向量p与其他向量点积的几何意义:其他向量投影到p上,投影长度与p的长度相乘。
u和v确定底面面积,乘以向量xyz在垂直平行四边形面积的分量,线性函数对于给定向量的作用,是将这个向量投影到垂直于u,v的直线上,投影长度与面积相乘。