随笔分类 - 数理知识
摘要:特征值和特征向量一直是我最疑惑的一个地方,虽然知道如何计算,但是一直不懂他所代表的意义,今天就来揭开他神秘的面纱! 特征值和特征向量 我们先来看一个线性变换的矩阵,并且考虑他所张成的空间,也就是过原点和向量尖端的直线: 在这个变换中,绝大部分的向量都已经离开了它们张成的空间,但是某些特殊向量的确留在
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摘要:叉积 @[TOC] 叉积的标准解释 如果我们有两个向量,我们以这两个向量为边做一个平行四边形,这个平行四边形的面积就是这两个向量叉积的结果。 但是我们还是需要考虑定向问题,其实就是 和 向量的顺序,如果 在 的逆时针方向,那么就称为正的,否则为负的。 然后我们就可以计算出这个叉积的结果: 严格意义意
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摘要:线性代数的本质,源视频 https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E 点积与对偶性 什么是点积? 计算层面 对于两个维数相同的向量,求它们的点积,就是将相应坐标配对,求出每一对坐标的乘积然后相加。 几何角度 这是通常意义上的点积,下面我们将来理解集合上的意义
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摘要:线性代数的本质,源视频 https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E [TOC] 行列式 我们已经知道了矩阵的线性变换的意义,我们这节来学习行列式。 我们现在想象一些线性变换,有一些将空间向外拉伸,有些将空间向内挤压。 我们需要测量一个区域被拉伸或者被挤压的
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摘要:线性代数的本质,源视频 https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E @[TOC] Unfortunately, no one can be told what the Matrix is. You have to see it for your self.
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摘要:线性代数的本质,源视频 "bilibili" 自己一直觉得线性代数没有真的弄懂,对于线性代数的学习基本上都是靠记忆而不是理解,为了认真学习线性代数,弄清线性代数背后的本质,特此学习,做下笔记。 @[TOC] 什么是向量 线性代数中最基础、最根源的组成部分就是向量,所以对于向量是什么我们需要达成共识然
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