[补充]向量空间

  • 概念


空间本身没有内涵网格,每个人都会绘画出不同的网格,网格只是一个人为的框架,是有助于理解坐标可视化的工具,但是原点总会重合

问题:不同基下如何对同一个向量进行线性表示?


  • 粗糙解释一下问题

描述空间同一个向量时,使用不同的基向量,描述的方式不同

直角坐标下
基的新坐标系下

当然,描述方式相同时,所刻画出的向量也不同~

于是,新的基坐标,我们可用直角坐标下的语言来刻画,为的是能让其在直角坐标系下可以表示出来。

但是,这种描述方法仅仅适用于直角坐标系下描述该向量,换成新的基坐标,描述方法又要改成新的基坐标下的语言


  • 坐标变换

我们用直角坐标下的语言描述新的基向量b1:[2,1]T,b2:[-1,1]T,然后按照新的基向量的线性变换[-1,2]T去描述该向量

这个矩阵的列代表的是直角坐标下描述的向量空间中的基向量,而向量代表一个特定的线性变换,线性变换的一个重要特性在于,变换后的向量仍是相同的线性组合,不过使用的是新的基向量。矩阵与向量的乘积,就是将线性变换作用于我们用直角坐标描述的基坐标向量,分别拉伸缩短,这就将新的基坐标下所描述的向量,用直角坐标系刻画出来了。

因此其意义是用直角坐标下的语言去描述向量空间中的向量

而用另一个观点来看这个问题,矩阵本身是一种特殊的线性变换

然后将变换作用与在直角坐标下理解的[-1,2]T

1.从几何上说,直角坐标的网格→基坐标下的网格
2.从数值上说,是将基坐标下([-1,2]T)的描述→直角坐标下([-4,1]T)的描述


  • 已知直角坐标下的[3,2],求基坐标下的描述?

取“逆”,一个矩阵的逆,将所选的变换逆向进行,于是上述变换逆向进行

1.从几何上说,基坐标下的网格→直角坐标的网格
2.从数值上说,是将直角坐标系下([3,2]T)的描述→基坐标([5/3,1/3]T)的描述

以上是如何在坐标系之间对单个向量的描述进行相互转化


  • 基变换

把基看成一个线性变换,作用于一个矩阵,经过拉伸缩短所形成的新的矩阵恰好是新的所需要的基,也就解释了为什么箭头方向是这样perfect~


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