InkSoul/content/mathematics/《线性代数》向量.md

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title: "《线性代数》向量"
date: 2023-08-05T14:02:01+08:00
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## 向量
* 计算机中vector数组bushi
* 物理上:空间中的一个箭头,由长度和方向定义
* 向量可以认为是任何东西,只要保证两个向量相加以及数字与向量的相乘是有意义的即可,本质是对物理上和计算机上两种描述的概括
* 向量加法:$\vec{V}+\vec{W}$
* 向量数乘:$2\vec{V}$
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将向量引入坐标系后,在线性代数中,不同于物理上的向量,向量起点固定为坐标系原点
![](../../images/数学/《线性代数》向量/向量坐标系.png)
如上图中向量可以用一个矩形表示,其中-2表示在x轴上到原点的距离3表示在y轴上到原点的距离
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在三维坐标系中,向量表示为一个三元数组,每个三元数组给出唯一一个向量,一个向量对应一个三元数组
![](../../images/数学/《线性代数》向量/三维向量坐标系.png)
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利用向量在坐标系中的表示可以简单理解向量加法和向量数乘
向量加法可认为是将被加向量平移到起点与第一个向量的终点重合,绘制一个新的向量从第一个向量的起点出发,指向第二个向量的终点,新的向量就认为是两个向量的和
注:以上情形几乎是线性代数中唯一允许向量起始点离开原点的情形
对于$\vec{V}+\vec{W}$
![](../../images/数学/《线性代数》向量/向量加法.png)
从数字角度上则可认为是在行走对应步数
![](../../images/数学/《线性代数》向量/步数向量加法.png)
所以
$$
\begin{bmatrix}
x_1 \\\\
y_1
\end{bmatrix}
+
\begin{bmatrix}
x_2 \\\\
y_2
\end{bmatrix}=
\begin{bmatrix}
x_1+x_2 \\\\
y_1+y_2
\end{bmatrix}
$$
向量乘法中,向量相乘标量则认为对向量的缩放过程,如$2\vec{V}$则认为将$\vec{V}$拉伸为原来的2倍由于数字在线性代数中主要作用就是缩放向量通常情况下标量和数字在这里往往可以互相替换
![](../../images/数学/《线性代数》向量/向量乘法.png)
对于向量与标量相乘,即为向量中的每个分量与标量相乘
![](../../images/数学/《线性代数》向量/向量标量相乘.png)
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