麻省理工线性代数_01_方程组的几何解释
配图是：Ariana Grande，2023年世界最美女人第三名。
这是麻省理工18.06课程，线性代数(Linear Algebra)，讲课的是W. Gilbert Strang。
课本用的书是《Introduction to Linear Algebra》。
course web page上有大量的exercises、matlab代码、课程的syllabus。
课程的网页是web.mit.edu/18.06。
线性代数的基础问题，求解线性方程组(solve a system of linear equations)。
方程组有n个方程，n个未知数，方程数和未知数的个数是相等的。
Row picture - 行图像
一个row picture显示一个方程。
column picture - 列图像
matrix form由row和column组成。
方程组的系数矩阵(coeffieient matrix)是什么呢？
a matrix is just a rectangular array of numbers.
一个矩阵，仅仅是一个numbers的矩形、数组(阵列)，所以叫做矩阵。
上面的方程组，如果用矩阵的方式表示，就是下面的样子：
在上面的方程组中，我们把\(\left[\begin{matrix}2 & -1 \\-1 & 2 \end{matrix}\right]\)叫做the matrix of coeffieient，就是系数矩阵，我们可以记作\(A\)。
我们把\(\left[ \begin{matrix} x \\ y \end{matrix} \right]\)叫做未知数向量，x和y都是未知数，我们可以记作\(X\)。
等号右边的\(\left[ \begin{matrix} 0 \\ 3 \end{matrix} \right]\)，这也是一个向量，我们可以记作\(b\)。
这样上面的线性方程组就可以写成\(AX=b\)。
row picture
看这个方程组：
行图像，就是横着看这个方程组，我们将两个方程分别画图在坐标系中，就拿到了两个直线的交点。
这个交点(1, 2)，就是这个方程组的解。
上面的图片，是使用
https://www.geogebra.org/graphing?lang=zh_CN画出来的。
column picture
我们再看这个方程组，这一次，我们竖着看。
好像一次性，看两个方程组的样子。
我们可以得到下面的式子：
上面这个方程的目的是什么？
这个方程的意思是：
怎么将\(\left[ \begin{matrix} 2 \\ -1 \end{matrix} \right]\)这个向量和\(\left[ \begin{matrix} -1 \\ 2 \end{matrix} \right]\)这个向量正确combine组合，得到\(\left[ \begin{matrix} 0 \\ 3 \end{matrix} \right]\)这个向量(right amounts to get the vector)。
这个意思是要求我们找到正确的线性组合(linear combination)。
上面方程的左边，就是列向量的线性组合。
上面的方程组是代数形式(Algebra)，那么我们怎么画图表示成几何形式呢(geometry)？
我们可以在坐标系中，将两个列向量画出来，然后再对两个列向量，作线性组合。
关键的一个步骤来了，我们怎么进行线性组合呢？
因为，我们已经在行图像那里求解出来了\(x=1\)和\(y=2\)这个解。
我们可以把这个解代进去，来做一下线性组合试试，代入进去就是下面的样子。
1表示1份的\(\left[ \begin{matrix} 2 \\ -1 \end{matrix} \right]\)，然后加上1份的\(\left[ \begin{matrix} -1 \\ 2 \end{matrix} \right]\)，再加上1份的\(\left[ \begin{matrix} -1 \\ 2 \end{matrix} \right]\)，画图就是下面的样子。
这是什么意思呢？
- 就是从原点B开始，1份的\(\left[ \begin{matrix} 2 \\ -1 \end{matrix} \right]\)表示，向右移动2个单位(2)，然后再向下移动1个单位(-1)，就到了A点。
- 加上1份的\(\left[ \begin{matrix} -1 \\ 2 \end{matrix} \right]\)，就是从A点开始，向左移动1个单位(-1)，然后再向上移动2个单位(2)，就到了D点。
- 再加上1份的\(\left[ \begin{matrix} -1 \\ 2 \end{matrix} \right]\)，就是从D点开始，向左移动1个单位(-1)，然后再向上移动2个单位(2)，就到了E点。（如图）
这时候，我们可以看到，E点的坐标是(0, 3)，写成向量的形式就是\(\left[ \begin{matrix} 0 \\ 3 \end{matrix} \right]\)。
这里有一个注意的是，一个坐标点，写成，2分量向量的形式。
这就是我们等号右边，需要线性组合出来的列向量。
思考的问题
结合上面的图、再回头看我们的公式：
看上面的式子，BC向量和BA向量，进行线性组合，\(x=1\)和\(y=2\)这种情况，我们得到了BE向量，对吧。
那么，x和y是一个代数，我们只看方程的左边，x取所有的情况，y取所有的情况，然后我们用上面的方式，进行线性组合，在等号右边，会拿到什么？
问题是：我们用所有的x，我们用所有的y，然后进行线性组合，我们会得到什么？
那么我在等号右边，能够得到任意的向量，对吗？
那么\(\left[ \begin{matrix} 2 \\ -1 \end{matrix} \right]\)和\(\left[ \begin{matrix} -1 \\ 2 \end{matrix} \right]\)两个向量的所有线性组合，将会铺满整个坐标平面(whole plane)，对吗？
两个向量怎么进行线性组合，能够得到另外的向量。
两个向量所有的线性组合，能够得到什么？
这种思想，是线性代码的基本思考方式。
三元一次方程组
下面我们要进入到three equations和three unknowns。
我们需要理解上面的方程组，然后得到这个方程组的解。
我们怎么理解这个方程组呢？
row picture是一种方式，column picture是另外一种更重要的方法。
让我们记住matrix form，因为矩阵形式是很简单的。
这是一个3×3的矩阵，有3个等式，有3个未知数。这是表示方程组左边的矩阵\(A\)。
方程组右边的向量，我们是使用\(b\)来表示的，显然应该是：
上面通过矩阵\(A\)和向量\(b\)就拿到了这个方程组的简洁形式。
然后下面我们还是开始作图：
第一步还是画row picture。
这个我们是需要在三维坐标系当中画图的。
对于上面的方程，我们先对第二个方程来思考：\(-x + 2y - z = -1\)，这个方程，我们需要找到所有满足这个方程的点，然后将这些点画在一个三维坐标系当中。
你们知道这些点组成了什么吗？
一个平面，a plane。
但是我不是伦勃朗，Rembrandt，1609-1669，荷兰著名画家，所以画出来这个平面是很困难的。
第2个方程式确定了一个平面，第1个方程式当然也是可以确定一个平面的。
这两个平面相交的话，就是确定了一个线。
第3个方程式也是确定了一个平面。
这三个方程式最终是确定了一个点。
我不知道这个点在哪里，但是linear algebra可以找到它。
这里的核心点是，这三个平面是不平行的，也不特殊的。它们是相交的，它们相交在一个点上，这个点就是这个方程组的解。
row picture在两元一次方程组的时候，比较容易看到的，两条直线相交到了一个点上。
row picture在三元一次方程组的时候，比较不容易看到的，三个平面相交到了一个点上。
如果变成了四维空间，那TMD就更不直观了，更难看到了。
所以，同志们，我们不用row picture了，放弃了，不用了。
其实，我是更加倾向于column picture的。
如果我们把方程组变成这个形式，我们在左边得到了什么呢？
一个线性组合，a linear combination。
这是三个向量vectors的线性组合(linear combination)。
每个vector都是有3个dimensional。
我们需要知道怎么组合三个向量可以得到右边的玩意。
下面，我就要开始画列图像了。
第一个向量是(2, -1, 0)，第二个向量是(-1, 2, 3)，第三个向量是(0, -1, 4)。
跟向量有关的概念，分量component，维度dimensional。
这个方程组要求我做的是，需要将这三个向量进行线性组合，拿到右边的向量。
这个例题是很特殊的，因为这个例题是我设计的，是我挑选的。
你需要拿到的右边的向量是(0, -1, 4)。
这正好就是第三个向量，所以x=0、y=0、z=1。
我设计了这个题目，是为了能够方便找到这个方程组的解(0, 0, 1)。
下一讲当中，我们要讲解到elimination，就是消元法。
elimination是求解的系统方法，the systematic way。
所有人、或者、复杂的软件，都是通过这种方法来求解方程组的。
我们回过头来看这个图，我们保持等号左边的矩阵不变，然后考虑不同的右侧向量：
假设我们变化了右边的向量，变成了下面的样子：
右边的向量当然也是一个非常特殊的向量，是x对应向量和y对应向量的求和。这个时候，方程的解就是(1, 1, 0)。
我们把等号右边的向量叫做b，现在我们考虑一下所有b向量可能的情况。
是不是，不管b向量是什么，我们都是可以求解这个方程组的呢？
我们这么思考，就转换成为了一个代数问题：对于任意的b，我是不是都可以求解Ax = b？
如果有解的话，那么消元法就可以求解出来的。
下面，我再一次用线性组合的语言，来问一下这个问题：是否上述三个列向量所有线性组合可以铺满整个三维空间呢？
任意的b，就是三维空间当中的所有b。
上面的两个问法，其实表达的是一个意思。
\(Ax=b\)这个是什么呢？这个是我用一个矩阵乘以一个向量。
对于上面我举例的这个matrix，这个矩阵，答案是：是的。
因为这个matrix是一个non-singular matrix，是一个invertible matrix。
这是一个非奇异矩阵，这是一个可逆矩阵。
这种矩阵是我们最喜欢的矩阵。
但是对于另外的一些矩阵，答案就可能是：不是。
这个也是很容易想象和理解的，什么时候三个列向量不能够通过线性组合得到向量\(b\)呢？
如果这三个列向量处于同一个平面上，那么他们的线性组合肯定也是在这个平面上的喔，这种情况下答案就是否定的啦。
这种情况下如果\(b\)也是在这个平面中，当然，你就是可以有一个解的。
如果不在这个平面，你就求解不出来了。
这种情况下的矩阵就是奇异的singular matrix，这个矩阵就是不可逆的not invertible。
下面我们可以尝试考虑一下九个维度的情况。
nine dimensions。
假设我们有vectors具有9个components，这很难有具体的概念，我承认。
假设我们有9个方程，有9个未知数。
那么我们的方程组的每一列都是九维空间的向量。
然后，我们就可以在9维空间当中，对9个向量进行线性组合了。
然后我们通过线性组合，得到了正确的等号右边的向量\(b\)。
然后，我们还是会问这个问题，是否所有的9维向量b都是有解的呢？
当然了，这个问题，还是取决于这9个列向量的。
有的时候答案是yes，有的时候答案是no。
如果在matlab当中使用随机命令，任意选取一个9×9的随机矩阵，答案就是yes的。
这个随机矩阵就是非奇异的、可逆的，是具备一切美好矩阵的品质。
如果选取一些、相互不独立的列向量，比如九个列向量实际上只相当于8个列向量的时候，有1个列向量是没有什么实际贡献的，那么这种情况下，就会有一些向量b是没有办法求解到的。
比如第9个列向量等于第8个列向量，那么这些向量的所有线性组合最后的结果，就是某个8维的空间。
方程组的矩阵形式：
这其中\(A\)是一个矩阵，\(x\)是一个向量，\(b\)是一个向量。
这是一种乘法运算multiplication。
下面讲解，如何使用一个矩阵，乘以，一个向量。
首先，我们构造一个矩阵：
然后，我们构造一个向量：
我们如何将一个矩阵和一个向量相乘呢，其实是有两种方法的。
我们先讲解第一种方法，column方法。
下面我们讲解另外的一种解法，就是row方法，这种方法其实就是点乘。
但是，我还是倾向于colume方法。
我习惯于将一个矩阵和一个向量的乘法，看成是列的线性组合。
A times x is a combination of the columns of A.
我也希望各位用这种方法来考虑矩阵A和向量x的乘法计算。
现在我们的向量数量很少，我们可以使用column方法或者row方法，但是以后数据量变大的时候，我们最好是使用column方法。
下一节，我们将会讲解消元法，这是一种求解方程组的通用方法。
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