“天行健,君子以自强不息。地势坤,君子以厚德载物。” 君子像天一样,向前发展和提升自己。像地一样,了解各种各种的知识。在改变世界的路程中,线性代数是重要的知识和理论。 本文讲解了基向量,坐标系,不同坐标系之间的转换,相似矩阵。 基向量 基向量是线性无关,并且要生成全部的空间。 生成的空间少 基之间线性相关,有多余的基。 一组三维空间的基向量 坐标系 我们找到基向量,就可以建立我们的坐标系。
不同坐标系之间的转换 我们日常的计数是十进制 苹果本身是没有变的,变的只是我们的视角。 这告诉我们两个启示
我们通过和基向量之间的坐标系的转换,进一步推广,思考不同基向量构成的坐标系的转换。 相似矩阵 在矩阵A对本质空间的改变,不熟悉的基中的变换又是如何的? 核心思想是:将其转换为熟悉的内容进行操作,然后转换回去。 举个例子,Mr. Hongming is a wise man 笔者想要通过通过加中文将其的意思多一个事实: 总不能写成Mr. Hongming is a wise帅气 man. 可以先翻译成中文 鸿铭先生是一个智慧的人 然后添加帅气 鸿铭先生是一个智慧帅气的人 然后翻译成英文 Mr. Hongming is a wise and handsome man 事实上,一个对英文如果暂时完全不了解的人,安排添加或修改文字的任务,那么它也只能执行这样的操作,先翻译成中文,然后在中文的基础上修改,改后再翻译成英文。 同样的,我们在进制的问题上也能有如此的操作。 我们想对二进制进行加减乘除。 但是我们方便实现的操作有,将这个二进制数转换成十进制,将十进制数转换成二进制数,十进制数的加减乘除。
那么相似矩阵的定义也就呼之欲出。 |
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