随笔分类 - 线性代数的本质
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摘要:叉积究竟应该如何理解呢?如何从多维空间压缩到一维空间呢?如何解读他们的坐标呢? 对偶性的思想在于:当观察到多维空间向数轴的线性变换时,它均与空间中的唯一一个向量所对应,应用线性变换和这个向量点乘等价。 数值上说:这是因为这类线性变换可以用一个只有一行的矩阵描述,而它的每一列给出了基向量变换后的位置。
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摘要:叉积,在二维向量中,叉积描述的是两个向量张成的平行四边形的面积(等,行列式吗?) 行列式 叉乘与行列式密切相关,那么到底什么地方密切相关呢? 计算结果所表达的含义,看起来及其相似,但是其中包含些许不同。 OK,带着疑问进入下一个阶段 两个向量越接近垂直,那么张成的空间,面积或者是体积就越大 卖了一个
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摘要:这两天学习状态不佳,苦恼!~点积所发挥的作用只能够从线性变换的角度去完成. 向量w,v的点积 点积与计算顺序无关,对偶性 疑惑 答疑解惑 视频作者说,还要从对偶性向深处挖掘 多维空间向一维空间的线性变换 1×2矩阵与二维向量之间有着微妙的联系 视频作者在卖关子了,从几何角度会看到美妙的事情,究竟是什
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摘要:作为引言,视频作者说了一个特别重要的一个点,由于网格线保持平行并且等距分布,并且原点映射为自身,所以使得变换为线性变换. 三行两列的矩阵究竟代表着什么呢? 两行三列的矩阵又代表什么呢? 一行两列是什么样子的变换呢? 有趣的评论区
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摘要:这几个部分学的还是蛮轻松的,再接再厉!继续加油~~~经过支干的整体介绍,这部分视频作者将会介绍逆矩阵(还原变换,后悔药)列空间(这是什么鬼?)秩(一个描述究竟有几维空间的东西)零空间(完全压缩的空间)。想要知道刚刚描述的是否正确,就继续听下去吧。 线性方程组 线性方程组的运算与矩阵的乘法看起来非常的
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摘要:看看作者是怎么引入行列式的,这个非常有趣。他说目前我们已经对线性变换有形象的理解了(向量的应用,矩阵的应用),那么接下来我们聊些什么呢?快速回忆了一下,线性空间中已经知道了向量表示(加法,数乘,基向量,线性组合,张成的空间),变换方法(引入矩阵,矩阵的乘法),那么还有什么是我需要知道的呢,展开想象还
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摘要:二维空间向三维空间中扩展,暂且没有感觉有哪些难度,听听视频中是怎么说的? 弹幕刚刚开始,已经有同学理解了矩阵的逆求法的原理,虎躯一震! 按下暂停键思考了一会儿,逆的求法暂且不懂如何变换得来,但是逆的概念应该是反方向变换过程,逆和本身相乘应该是一个没有变换的过程(矩阵考虑成为线性变换),也就是回到最初
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摘要:回顾上个视频,主要内容为线性变换。包括3部分内容:1. 严格意义,线性变换是将向量作为输入和输出的一类函数。2.直观理解,线性变换看作是对空间的挤压伸展,同时保持网格线平行且等距分布并且原点不变。3.基本关键点,线性变换完全决定于基向量变换前后所处的空间。补充说明:整个空间经过线性变换后,向量与基向
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摘要:回顾上两节视频,第一个视频主要介绍了什么是向量,包括向量的两个基本运算数乘与累加。第二个视频主要介绍了向量衍生的分支,包括3个部分:1.基向量,向量是基向量伸缩变换后的累加和。2.线性组合,两个向量的标量乘法之和(此处联想为向量由基向量衍生出来)。3.张成的空间,给定向量的线性组合的向量集合被称为给
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摘要:回顾上次课程中两个重要的基本但广用的运算规则,向量的加法与数乘。加法,即是矢量和。数乘,即是向量本身的变相累加。通过两种基本运算均可以得到全新的向量。接下来,本次视频内容提前透露:向量与基向量的关系是什么,可否猜测得到呢? 基向量 将向量的坐标看作是标量,那么原始向量实际上是经过缩放的基向量的和,也
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摘要:前言--在线性代数的本质视频中,里面部分概念与内容没有完全理解。现在,做一个博客系列在完整的复习一遍,争取能够深入理解,同时对于弹幕以及评论中的提出的问题,在每个章节后面给出思考。同时,这个课程的直接目的,是对线性代数有一个直观的理解,所以,博客的目的即为对课程知识有一个直观理解。OK,为了抓紧过一
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