《新理解矩阵4》:相似矩阵的那些事儿

机器学习中的数学(全集) 在当下,机器学习、人工智能领域吸引了许多同学投身其中,其中包含了大量非科班出身或者从其他行业切换赛道转行而来的朋友们,大家在学习的过程中发现学习曲线陡峭、难度较大,普遍的心声就是:机器学习难,首要就是数学知识需要的太多了! 大学学过数学,为什么还是不会用、用不好? 其实在大学阶段,大家都学过概率论、线性代数和微积分的课程,为什么到了机器学习领域需要使用的时候,却难以支撑了呢?我感觉有以下几点原因,... 阅读详情

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        这篇文章估计是这个系列最后一篇了,也许以后会继续谈到线性代数,但是将会独立开来讲述。本文主要讲的是相似矩阵的一些事情,本文的观点很是粗糙,自己感觉都有点模糊,因此请读者细细阅读。在孟岩的文章里头,它对矩阵及其相似有了一个非常精彩的描述:

“矩阵是线性空间中的线性变换的一个描述。在一个线性空间中,只要我们选定一组基,那么对于任何一个线性变换,都能够用一个确定的矩阵来加以描述。”

同样的,对于一个线性变换,只要你选定一组基,那么就可以找到一个矩阵来描述这个线性变换。换一组基,就得到一个不同的矩阵。所有这些矩阵都是这同一个线性变换的描述,但又都不是线性变换本身。

        上述所有这些同一个线性变换的描述的矩阵互为相似矩阵。孟岩还提到那个相似矩阵的公式可以用一种非常直观的方式来证明,可是就没有后文了。我没有跟他联系过,但是我一直也在寻求这方面的直观理解。在翻阅了许多书籍之后,终于有了一个自己比较满意的答案。也许读者会感到意外的是,促使我得到这个理解的,不是数学著作,而是一本偏向物理的数《群论与量子力学的对称性》。

Part 1

        首先来一个比较物理的理解:矩阵A描述了向量x到向量y的一个运动,即 y=Ax ;但是,这仅仅是在直角坐标系下测量的,在一个新的坐标系P之下,假设测量结果为 y′=Bx′ 。

        根据我们在前边给出的矩阵几何理解,在P坐标系下测量的 x′ ,在直角坐标系测量为 x ,可以表示成 Px′=x ;同理有 Py′=y 。代入就得到: Py′=APx′ ,可以稍稍改成 Py′=P(P−1AP)x′ ,换句话说,在P坐标系下,从 x′ 到 y′ 的运动用矩阵 B=P−1AP 表示,这就是A的一个相似矩阵!所以说,一族相似矩阵,只不过是同一个线性变换在不同坐标系下的一个测量结果而已。

Part 2

        其实,相似矩阵还有一个相对直观的几何立体模型。我们知道一个矩阵A由n个列向量组成,它实际上给出了n维空间的一个n维平行方体(类比二维的平行四边形和三维的平行六面体)。而矩阵I实际上给出了一个n维单位方体。假设他们两个存在某种对应关系。

        而矩阵A在新坐标系P下的测量结果为 P−1A ,即 A=P(P−1A) ;而I在P的测量结果为 I=P(P−1) ,也就是说,在新坐标系下, P−1 与 P−1A 具有对应关系。那么新坐标系下的单位方体对应什么呢?那就是
P−1→P−1P=I
P−1A→P−1AP

也就是说新坐标系下的单位方体对应着相似矩阵所描述的n维方体!

这压根儿就是配对原则嘛!

        这就不难理解为什么相似矩阵的行列式值都相同了。行列式的几何意义就是体积,虽然矩阵A代表的立方体经过坐标变换后体积变了,但是单位方体的体积实则也变啦,也就是说,新坐标系下一切标度都变化了,但是从“数格子”的角度来说,格子数目是没有变化的,所以体积也就没有变化了。

伟大的矩阵

        在物理学,几乎每一个领域都广泛地用到了矩阵,但是,与矩阵联系最紧密的学科当数量子力学。很多人都知道,量子力学有三种等价表达形式,一种是薛定谔的波动方程(就是我现在学习的),一种是海森堡的矩阵力学,最后一种是天才的费曼的路径积分。话说当年海森堡在构思量子力学时,线性代数这门课程已经发展得很丰富了,但他自己并没有学习到。不过他自己却“发明”了一个自称为“能量表格”的东西,用来作为描述他构思的工具。最后当他把论文提交给导师玻恩时,玻恩毫不客气地跟他说:“你这个新的能量表格,就是数学家早已研究过的矩阵。”呵呵,让人惊讶,矩阵力学的创始人居然不知矩阵为何物。后来海森堡补习了矩阵的知识,并和导师合作发表了矩阵力学的成果。

        最近我看量子力学和狭义相对论的内容,发现两者的描述方式其实在很大程度上已经得到了统一,大家都是先讲一下基础知识,然后讲一下线性代数、群论等知识。最后都基本上归结为用矩阵和群论知识来分析了。我想这也是为了物理学统一描述的需要吧。让我觉得一点意外的是,这种综合的抽象模式,反倒让我感觉容易上手了。也许正是因为我是个数学爱好者吧。

        最后总结一下我的这几篇《新理解矩阵》

        这几篇文章很粗糙、放肆,很不成熟,甚至某些观点不一定正确,因为直观理解会给人一种以偏概全的感觉,忽略掉了抽象的巨大作用。但是我想只有在有了直观认识之后,才可以更熟练地运用它;更加全面的认识,也在这种直观的效果下慢慢感悟,慢慢积累起来的,我想数学史上线性代数知识的发展历程也是相似的,既然如此,我们为什么不按照历史的发展方式来学习它呢?


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deepdsp
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