关于矩阵的自由度DOF的理解

本文深入浅出地解释了自由度的概念,特别是在矩阵中的应用,并通过具体实例帮助读者理解自由度的含义及其计算方法。

1. 首先什么是自由度

自由度,英语名Degrees of freedom,简写DOF。在学习SLAM的过程中多次看到自由度的概念,网上看有关于自由度的解释都过于抽象难以理解。先给出自由度比较好理解的定义

  1. 自由度是n个变量在某个(些)约束下,能够自由变化的最多变量个数m为该约束下的自由度
  2. 自由度是用约束式求解矩阵所需要的最少个数。

记住这句话,再去理解各种矩阵自由度计算的例子。


先看看维基百科的解释:数学上,自由度是一个随机向量的维度数,也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。举例来说,从电脑屏幕到厨房的位移能够用三维向量 a i ^ + b j ^ + c k ^ a\hat{i} + b\hat{j} + c\hat{k} ai^+bj^+ck^来描述,因此这个位移向量的自由度是3。自由度也通常与这些向量的坐标平方和,以及卡方分布中的参数有所关联。

这样的语言看着有些抽象。那为什么不用 a o 1 o 2 ⟶ a\overset{\longrightarrow}{o_1o_2} ao1

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