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1 单位矩阵

为什么单位矩阵I是 [1,0;0,1]T 而不是[1,1;1,1]T

2 旋转矩阵

3 伸缩矩阵 放大缩小倍数矩阵

4 镜像矩阵

5 剪切矩阵

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1 矩阵

1.1 1维的矩阵

• 行向量
• 列向量

1.2 2维的矩阵

• 一般2维表都可以看作矩阵。
• 矩阵的每个维度可以是1个数字，也可以是多个数字组成的数组/向量
• 比如 An*m就是n 行 m列的矩阵

1.3 没有3维的矩阵---3维的是3阶张量

• 比如3个坐标轴

2 方阵

• 行数和列数相等的矩阵即方阵
• 比如 An*n就是n 行 mn列的矩阵
• 方阵有很多特殊的属性

1. 比如虽然并不是，方阵一定有逆矩阵，但是可逆矩阵必须是方阵

3 单位矩阵

[1,0;0,1]

$$
 \left[
 \begin{matrix}
   1 & 2 & 3 \\
   4 & 5 & 6 \\
   7 & 8 & 9
  \end{matrix}
  \right] \tag{3}
$$

[ 1  0    

  0  1]

为什么单位矩阵I是 [1,0;0,1]T 而不是[1,1;1,1]T

• 因为 矩阵 [1,0;0,1] 代表将其他矩阵 原样进行映射，不做任何改变
• 而[1,1;1,1] 没有啥意义
• 可比较下面的结果，实际理解

[1,1;1,1]

[0,1;1,0]

2 旋转矩阵

应该很多种把

3 伸缩矩阵 放大缩小倍数矩阵

[ 1  0    

  0  2]

[ 5  0    

  0  2]

4 镜像矩阵

[ 0  1    

  1  0]

5 剪切矩阵

[    

       ]

对角线矩阵

三角矩阵

上三角矩阵

对称矩阵

零矩阵

梯形矩阵

正交矩阵