线性代数的几何特性,线性代数求解线性(线性就是直线的意思)方程组

线性代数求解线性(线性就是直线的意思)方程组

  • 一般是指n元一次方程组,未知数和元相同。
  • row picture, 行图像, 对于三维方程组来说,就是一个平面
  • column picture,列图像, 对于三维方程组来说,就是一个向量(起点+箭头的线)
  • matrix form,矩阵图像=>多个行或者列组成的图像,一个列是一个向量,横向平铺得到矩阵

二元一次方程的矩阵表达

\begin{cases} 2x-y=0\\ -x+2y=3\\ \end{cases}

解决方案包括画坐标图,两根线找到交点(1,2)

  • 方程式的解为:
    \begin{cases} x=1\\ y=2\\ \end{cases}
  • 方程式可以转换为matrix picture(矩阵表达式):
    \left[ \begin{array}{cc} 2&-1\\ -1&2\\ \end{array} \right] * \left[ \begin{array}{c} x\\ y\\ \end{array} \right]=\left[ \begin{array}{c} 0\\ 3\\ \end{array} \right]

  • 记:A为 左边矩阵 , x 为 未知数矩阵 , b 为等号右边的 结果矩阵

  • 矩阵表达为:A x = b目标就是求解X向量(column picture)

  • 线性组合( liner combination)表达式:

x * \left[ \begin{array}{c} 2\\ -1\\ \end{array} \right] + y * \left[ \begin{array}{c} -1\\ 2\\ \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{c} 0\\ 3\\ \end{array} \right]

这样表达的意思是将 两个向量组合为 = 后面的向量。
这样就被达成了两个向量相加,解决向量方程。转换为计算机的方案,就是找到(x, y)合适的组合(通常是i,j的for循环变量)。最终可以表达成两个嵌套的for循环,((但是受制于最大整数的范围)。
理解为:

x * vector_a + y * vector_b = vector_c
  • 向量的加法:
    坐标上的多边形平移,实际就是在向量 a 的尾巴上平移出向量 b(也就是尾巴放在a的头部,而角度保持不变),然后在对应乘以 b 自己的长度(在同一条线上面延伸多少倍)。

*向量的乘法:

带省略号的矩阵

\left[ \begin{matrix} 1 & 2 & \cdots & 4 \\ 7 & 6 & \cdots & 5 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 8 & 9 & \cdots & 0 \\ \end{matrix} \right]

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