数学:《线性代数》矩阵运算

本文深入探讨了矩阵相乘的基本概念及其在坐标变换中的应用,包括如何通过矩阵乘法实现旋转、缩放和平移操作,并介绍了齐次坐标的概念以简化坐标变换过程。文章还详细解释了矩阵求逆的方法及其在解决线性方程组问题中的作用。

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A(m, s)B(s, n) = AB(m, n),其中 AB(i, j) = A(i, 1)B(1, j) + ... + A(i, s)B(1, s)。

矩阵相乘的意义是对矩阵 A 中的行做非线性变换。

求逆

对 A:E 进行矩阵的最简算法得出 E:A-¹。

证明:

D1D2DkA = E

D1D2DkAA-¹ = EA-¹

D1D2DkE = A-¹

上面的三个公式说明,对 A 做有限的初等变换可以得到 E,同样对 E 做同样的初等变换可得到 A-¹,因此 我们求 A:E 的最简矩阵就可以得出  A-¹。

推理

AB = C

A = CB-¹

矩阵相乘在坐标变换中的用处

一点需要注意的是引入了齐次坐标的概念,即(x, y)变为了 (hx, hy, y),这样做的好处是方便对坐标进行整体缩放。

[a, b, c]

[d, e, f]

[g, h, l]

 

[a, b]

[d, e] 控制坐标的旋转和缩放。

 

[g, h]控制坐标的平移。

 

[l]控制坐标的整体缩放。

 

[c, f]控制坐标的投影。

 

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