完成《线性代数》矩阵与线性变换

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InkSoul 2023-08-06 17:04:36 +08:00
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title: "《线性代数》矩阵乘法与线性变换复合"
date: 2023-08-06T15:02:43+08:00
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## 矩阵与复合线性变换的关系
复合线性变换:完成一次变换后再次进行变换,如先旋转再剪切。与一次变换相同,也可通过追踪$\hat{i}$和$\hat{j}$来确定变换后的向量变换
新矩阵表示了一个单独的作用来完成复合线性变换
对于一个先旋转后剪切的线性变换,可以用以下方式来进行计算
选左乘旋转矩阵再左乘剪切矩阵,数值上表示对一个给定向量进行旋转然后剪切
$$
\begin{bmatrix}
1 & 1 \\\\
0 & 1
\end{bmatrix}
(\begin{bmatrix}
0 & -1 \\\\
1 & 0
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x \\\\
y
\end{bmatrix}) =
\begin{bmatrix}
1 & -1 \\\\
1 & 0
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x \\\\
y
\end{bmatrix}
$$
由此可得,对于下列矩阵,需要从右向左读,即先应用右侧矩阵描述的变换再应用左侧矩阵描述的变换
$$
\begin{bmatrix}
1 & 1 \\\\
0 & 1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0 & -1 \\\\
1 & 0
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
1 & -1 \\\\
1 & 0
\end{bmatrix}
$$
**两个矩阵相乘有着几何意义,即两个线性变换相继作用**
## 矩阵相乘计算流程
$$
\begin{bmatrix}
a & b \\\\
c & d
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
e & f \\\\
g & h
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
? & ? \\\\
? & ?
\end{bmatrix}
$$
首先,要得知$\hat{i}$的终点可由第二个矩阵的第一列得知,因此
$$
\begin{bmatrix}
a & b \\\\
c & d
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
e \\\\
g
\end{bmatrix} =
e
\begin{bmatrix}
a \\\\
c
\end{bmatrix} +
g
\begin{bmatrix}
b \\\\
d
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
ae + bg \\\\
ce + dg
\end{bmatrix}
$$
其次,$\hat{j}$终点在右侧矩阵第二列所表示的位置上
$$
\begin{bmatrix}
a & b \\\\
c & d
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
f \\\\
h
\end{bmatrix} =
f
\begin{bmatrix}
a \\\\
c
\end{bmatrix} +
h
\begin{bmatrix}
b \\\\
d
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
af + bh \\\\
cf + dh
\end{bmatrix}
$$
可得最终结果为
$$
\begin{bmatrix}
a & b \\\\
c & d
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
e & f \\\\
g & h
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
ae + bg & af + bh \\\\
ce + dg & cd + dh
\end{bmatrix}
$$
### 矩阵相乘顺序
$$
M_1M_2 \not ={M_2M_1}
$$
矩阵相乘结果受顺序影响
可由相乘本质是进行多次线性变换得知,改变变换的顺序会导致不同的结果
![](../../images/%E6%95%B0%E5%AD%A6/%E3%80%8A%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%E3%80%8B%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B9%98%E6%B3%95%E4%B8%8E%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%8F%98%E6%8D%A2%E5%A4%8D%E5%90%88/%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%9B%B8%E4%B9%98%E9%A1%BA%E5%BA%8F%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E8%A1%A8%E7%A4%BA.gif)
对于结合律,本质上没有改变变换的顺序,因而不会导致结果不同
$$
A(BC) = (AB)C
$$
![](../../images/%E6%95%B0%E5%AD%A6/%E3%80%8A%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%E3%80%8B%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B9%98%E6%B3%95%E4%B8%8E%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%8F%98%E6%8D%A2%E5%A4%8D%E5%90%88/%E7%BB%93%E5%90%88%E5%BE%8B%E5%8F%98%E6%8D%A2%E8%AF%81%E6%98%8E.gif)
## 三维空间下的线性变换
三维空间下的线性变换可由二维拓展,都可由基向量表示所有的向量
三维下需要引入三个基向量X轴的$\hat{i}$Y轴的$\hat{j}$Z轴的$\hat{k}$
需要得知变换后的向量位置只需要将坐标与矩阵的对应列相乘
$$
\begin{bmatrix}
0 & 1 & 2 \\\\
3 & 4 & 5 \\\\
6 & 7 & 8
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x \\\\
y \\\\
z
\end{bmatrix} =
x
\begin{bmatrix}
0 \\\\
3 \\\\
6
\end{bmatrix}+
y
\begin{bmatrix}
1 \\\\
4 \\\\
7
\end{bmatrix} +
z
\begin{bmatrix}
2 \\\\
5 \\\\
8
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
0+y+2z \\\\
3x+4y+5z \\\\
6x+7y+8z
\end{bmatrix}
$$
对于两个矩阵相乘也是类似的,第二个矩阵的三个列分别对应三个基向量的位置
$$
\begin{bmatrix}
0 & -2 & 2 \\\\
5 & 1 & 5 \\\\
1 & 4 & -1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0 & 1 & 2 \\\\
3 & 4 & 5 \\\\
6 & 7 & 8
\end{bmatrix}
$$
$\hat{i}$的终点可由第二个矩阵的第一列得知
$$
\begin{bmatrix}
0 & -2 & 2 \\\\
5 & 1 & 5 \\\\
1 & 4 & -1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0 \\\\
3 \\\\
6
\end{bmatrix} =
0
\begin{bmatrix}
0 \\\\
5 \\\\
1
\end{bmatrix} +
3
\begin{bmatrix}
-2 \\\\
1 \\\\
4
\end{bmatrix} +
6
\begin{bmatrix}
2 \\\\
5 \\\\
-1
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
0-6+12 \\\\
0+3+30 \\\\
0+12-6
\end{bmatrix}
$$
$\hat{j}$的终点可由第二个矩阵的第二列得知
$$
\begin{bmatrix}
0 & -2 & 2 \\\\
5 & 1 & 5 \\\\
1 & 4 & -1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
1 \\\\
4 \\\\
7
\end{bmatrix} =
1
\begin{bmatrix}
0 \\\\
5 \\\\
1
\end{bmatrix} +
4
\begin{bmatrix}
-2 \\\\
1 \\\\
4
\end{bmatrix} +
7
\begin{bmatrix}
2 \\\\
5 \\\\
-1
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
0-8+14 \\\\
5+4+35 \\\\
1+16-7
\end{bmatrix}
$$
$\hat{k}$的终点可由第二个矩阵的第三列得知
$$
\begin{bmatrix}
0 & -2 & 2 \\\\
5 & 1 & 5 \\\\
1 & 4 & -1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
2 \\\\
5 \\\\
8
\end{bmatrix} =
2
\begin{bmatrix}
0 \\\\
5 \\\\
1
\end{bmatrix} +
5
\begin{bmatrix}
-2 \\\\
1 \\\\
4
\end{bmatrix} +
8
\begin{bmatrix}
2 \\\\
5 \\\\
-1
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
0-10+16 \\\\
10+5+40 \\\\
2+20-8
\end{bmatrix}
$$
所以最终结果为
$$
\begin{bmatrix}
0 & -2 & 2 \\\\
5 & 1 & 5 \\\\
1 & 4 & -1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0 & 1 & 2 \\\\
3 & 4 & 5 \\\\
6 & 7 & 8
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
0-6+12 & 0-8+14 & 0-10+16 \\\\
0+3+30 & 5+4+35 & 10+5+40 \\\\
0+12-6 & 1+16-7 & 2+20-8
\end{bmatrix}
$$

Binary file not shown.

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