矩阵相乘以及矩阵基础知识
总忘,记一下
【向量的定义】
向量可以形象化为一个有长度的箭头,或是一个有序的数组,它定义在一组基坐标系中,满足可加性以及缩放性
【坐标系及基向量】
每当我们用数字描述向量时,他都依赖于我们正在使用的基
【张成空间】
矩阵的基本性质
矩阵与向量:静态的来说,矩阵可以看作是向量的集合,向量可以看做一列的矩阵,以运动学的角度来说,矩阵其实描述了向量的运动,即,一个向量线性变换到另一个向量的运动过程,就是矩阵
矩阵的基本运算
矩阵与向量的相乘,就是基向量的变换后再线性组合,也就是说矩阵描述的就是基向量变换的这一过程:
**基向量
向(a,c)方向运动并最终落在(a,c)点;另一个基向量同理)
**
而我们常用的计算方法,实际上做的事对应坐标值缩放再相加,相当于直接跳过变换的过程而直接给出变换的结果。
(在MIT的线性代数公开课里,最后一个等号做的其实就是向量的点积,在后面会讲到;而第一个等号,是将x、y看作是缩放的系数)
这里有个特殊情况,就是矩阵若是线性相关,则该矩阵描述的是将空间降维。
因此,线性变换是操纵空间的一种手段。
二维坐标系中,如果i,j是这个坐标系的基底向量,那么这个坐标系中的所有向量都可以用这两个基底来表示
线性变换表述就是新坐标系的基底发生了改变
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