线性代数:方程组的几何解释

矩阵论——row picture&column picture 对于一个n equations, n unknowns的方程组,Ax=b。 row picture:绘制每行对应的函数图像,找到它们的交点,即方程的解 column picture:即linear combination,找到每列向量,通过线性组合使其结果等于最右侧的向量。 Example: 2x-y=0 -x+2y=3 row picture: column picture: x[2,−1]T+y[−1,2]T=[0,3]Tx[2,-1]^T+y[-1,2]^T=[0,3]^Tx[2,−1]T+y[−1 阅读详情

本节是网易公开课上的麻省理工大学线性代数课程第一节: 方程组的几何解释 的学习笔记。

本节将讨论 线性代数基础 及求 解线性方程组。

从方程组开始讲解,有n个方程和n个未知数,即方程数和未知数个数相等,这种情况最让人舒服。

行图像(row picture):一个行图像表示一个方程。
列图像(column picture):

2x2 线性方程组

两方程和两未知数

2x−y=0−x+2y=3

取方程组的每一行作为矩阵的一行,上面方程组的等价于:

[2−1−12][xy]=[03]

最左侧的用矩阵 A 表示(系数矩阵),中间未知数用向量 x (这儿说的向量都是指列向量,除非特殊说明)表示,右侧结果用向量 b 表示,线性方程组可精简为:

Ax=b

截图

2x2 线性方程组的行图像(Row Picture)

在 xy平面 上一次做出方程组中每个方程的图像。先做方程2x - y = 0的图像。

对于该方程,当 y=0 时,x=0,所以改方程的图像经过原点0,0;当x=1时,y=2,所以该方程经过点(1,2)。将两点连线即可得到方程的图像。

截图

对于方程-x + 2y = 3,当y=0时,x=-3;当x=-1时,y=1。连接两点。

截图

两条直线相交于点(1,2)。所以上面方程组的解为x=1, y=2。

2x2 线性方程组的列图像(Column Picture)

取方程组的每一列作为矩阵的一列,上面方程组等价于:

x[2−1]+y[−12]=[03]

该方程组的目的是为了寻找如何将向量 [2, -1] 和 向量 [-1, 2] 进行线性组合,从而得到向量 [0, 3]。即求出 x 和 y 的值。

下面开始做出向量 [2,-1]的图像。

截图

然后做出向量 [-1, 2] 的图像。

截图

如何将这两个向量进行线性组合,得到向量 b [0, 3]呢,正确答案是 1 个向量 [2, -1](列1), 2 个向量 [-1, 2](列2)。即:

1[2−1]+2[−12]=[03]

如何画出上面的图像呢?

将 向量 [2, -1] (列1)的终点作为向量 [1, -2] (列2)的起点,然后加上 2 个向量 [1, -2](列2)。最后终点的向量 b 的坐标 (0, 3)。
截图

思考一个问题,如果 x 和 y 取所有值,即任意组合的列1和列2的组合,会得到什么结果呢?

答案是任意的一个右侧向量。

3x3 线性方程组

2 x 2 线性方程组比较容易作图求解,3 x 3 线性方程组如何求解呢。通过理解方程组,理解方程组的方式包含上面的 行图像 和 列图像,行图像比较重要,列图像更重要。看下面的方程:

2x−x−y+2y−3y−z+4z=0=−1=4

等价于:

⎡⎣⎢2−10−12−30−14⎤⎦⎥⎡⎣⎢xyz⎤⎦⎥=⎡⎣⎢0−14⎤⎦⎥

3x3 线性方程组的行图像(Row Picture)

在 xyz 坐标系中做出以上三个方程的图像。其中每个方程的图像都是一个平面。最后三个平面会相交于一点。
截图

从上面可以看出,想要做出它的行图像是比较困难的。如果是四维的话,更不好做了。下面使用列图像来完成。

3x3 线性方程组的列图像(Column Picture)

方程组等价于:

x⎡⎣⎢2−10⎤⎦⎥+y⎡⎣⎢−12−3⎤⎦⎥+z⎡⎣⎢0−14⎤⎦⎥=⎡⎣⎢0−14⎤⎦⎥

在坐标系中分别做出这三个向量(列)。
截图

很明显,右侧的向量 b 和系数矩阵 A 列3值是一样的,因此 x=0, y=0, z=1。

思考一个问题,无论右侧向量 b 是多少,是否都能求解方程?等价于代数问题:对任意向量 b,能否求解 Ax=b ? 用“线性组合”语言来描述:系数矩阵 A 的三个列向量的线性组合,能否覆盖整个三维空间?

对于我们上面用到的系数矩阵 A,答案是肯定的。因为它是一个 “good matrix”,它是 非奇异矩阵,它是 可逆矩阵 。

但是对于有的系数矩阵,答案是否定的。例如,如果系数矩阵的三个列向量在一个平面内(例如,列3等于列1加上列2),那么它们的线性组合也必定在这个平面内。因此,当右侧向量 b 处在这个平面内,则方程有解,否则无解。这种情形称为 奇异,矩阵并非 可逆。

矩阵乘以向量

矩阵 A 乘以向量 x (Ax)得到什么结果呢?

[2153][12]=?

有两种方法可以解决。

一次一列

[2153][12]=1[21]+2[53]=[127]

如何理解呢?Ax(矩阵 A 乘以向量 x) 可以理解矩阵 A 的各列的线性组合。 在这里就是 1 个矩阵 A 的列1 加上 2 个矩阵 A 的列2。

一次一行

[2153][12]=[2∗1+5∗21∗1+3∗2]=[127]

线性代数(1)——线性方程组的几何意义 线性代数的基本问题是求解个未知数的个线性方程;例如:(方程1)。在线性代数的第一讲中,我们从三个角度来看这个问题。上面的系统是二维的。通过添加第三个变量,我们可以将其扩展到三维。 阅读详情

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Wang_AI
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