线性代数复习二——矩阵运算

本文详细介绍了矩阵乘法的两种观点,一种是从线性组合的角度解释矩阵乘法,另一种是从线性变换的角度理解矩阵乘法。文章还讨论了矩阵乘法与方程组之间的联系,以及矩阵转置的意义。

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矩阵的加法运算就不多说了,对应元素相加,来说说矩阵的乘法

矩阵乘法的一种观点
若A是mXn矩阵,B是nXp矩阵,这里写图片描述

这里写图片描述

例如A这里写图片描述,写B=b1 b2 b3,计算

这里写图片描述Ab2

Ab3

AB,因此我们知道AB的每一列都是A的各列的线性组合,以B的对应列的元素为权,虽然我们一般都这么算:AB的第i行第j列的元素是A的第i行与B的第j列对应元素乘积之和。
强调一下,矩阵相乘是不能改变左右顺序的!同时,我们也应该记住,每个矩阵,它都代表一种变换!

注意:
一般情况下,这里写图片描述,因为AB的列是A的各列的线性组合,BA的列是B的各列的线性组合
AB=AC,一般情况下,B=C并不成立,如这里写图片描述,只要A中有线性相关的列,那么我们可以改变分量的值得到同样的向量。

AB是零矩阵,一般不能断定A=0B=0,如这里写图片描述,同样的,只要A中有线性相关的列,那么我们可以改变分量的值都得到零向量。

矩阵的转置
需要注意的是这里写图片描述,r为任意数
这里写图片描述
转置的意义是将矩阵变换的方向关于直线y=x做对称,得到的新的变换矩阵即为该矩阵的转置。

矩阵的乘法与方程组的一些联系
这里写图片描述,则方程AX=0只有平凡解,A的列数不可以多于行数
这里写图片描述,则对任意Rm中的b,方程Ax=b有解,A的行数不可以多于列数

矩阵乘法的意义
对于矩阵A和B,我们可以这么理解AB:
以B的对应元素为权,对A的列进行线性组合
对A的列进行B矩阵对应的线性变换(组合)
以A的对应元素为权,对B的行进行线性组合
对B的行进行A矩阵对应的线性变换(组合)

这一块就到这里,我们下一次再见~
这里写图片描述

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