用人话解释(一)——矩阵、行列式与秩

作者&投稿:标昏 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 在探索线性代数的奥秘之前,我们先回顾一下线性方程组的直观几何意义。线性方程组实质上表示了一种变换,这种变换将原始坐标系中的点映射至新的位置。以一个简单的二维线性方程组为例,我们可以将其表示为矩阵乘法形式,如 Ax = b,其中 A 是系数矩阵,x 是未知向量,b 是目标向量。

矩阵 A 实际上是一个线性变换的“代码”,它通过操作坐标系中的基向量来实现对向量 x 的“跃迁”,即将 x 从初始位置映射至目标位置 b。矩阵中的每个元素都代表了坐标系中基向量之间的关系。例如,一个单位矩阵 I 表示了坐标系的不变性,即线性变换后的基向量与原始基向量相同,相当于未发生任何变换。

行列式是矩阵的另一个重要特征,它揭示了线性变换对空间缩放比的影响和方向的改变。如果行列式为正数,线性变换在保持空间维度的同时,保持了坐标系的方向。如果行列式为负数,线性变换不仅缩放了空间,还改变了坐标系的方向。当行列式为零时,线性变换导致了空间维度的降低,相当于压缩或扭曲了空间。

矩阵的秩是衡量线性变换后空间维度的指标。秩等于 n 的矩阵意味着变换后空间的维度仍然为 n,即没有降低维度。秩小于 n 的矩阵则表示了维度的降低,即线性变换后形成了一个较低维度的空间。

让我们以具体例子深入理解这些概念。假设我们有一个 2x2 矩阵 A,它将二维空间中的点 x 映射至另一个点 y。矩阵 A 可以被分解为它所表示的线性变换前后坐标系的基向量。如果 A 的秩为 2,那么变换前后坐标系保持不变,变换后的空间维度与变换前相同。若 A 的秩为 1,则表示变换后形成了一个一维空间,相当于将二维空间压缩成一条线。

举个例子,考虑一个变换矩阵 A,它将二维空间中的点 x = (x1, x2) 旋转 90 度。在变换后,点 x 的坐标变为 y = (-x2, x1)。虽然坐标系的基向量发生了变化,但变换前后坐标系的维度保持不变,因此变换矩阵的秩为 2。

行列式在这过程中扮演了关键角色,它提供了变换缩放比的信息。以旋转为例,虽然变换后坐标系的方向改变了,但空间的维度保持不变,因此变换矩阵的行列式为 1,表示缩放比为 1,没有发生实际的缩放或伸缩。

通过这些直观的解释,我们能够更深入地理解矩阵、行列式和秩在描述线性变换时的作用。这些概念不仅在理论层面具有重要意义,而且在实际应用中也发挥着关键作用,如在图形学、工程学和数据科学等领域。希望这次的解释能够帮助大家建立起对线性代数概念的直观认知。


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连平县15353086921: 矩阵跟行列式有什么区别? -
亓康复方: 行列式是一个数值,矩阵是数学中另外一种基本元素.行列式由方阵组成的,也就是行数和列数相同的矩阵,|A|

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亓康复方: 行列式是数,矩阵是数表.只有方阵才有行列式.矩阵的性质需要靠行列式开解答

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亓康复方: 简单的说,矩阵就是m*n矩阵就是mn个数排成m个横行n个竖列的阵式.n*n矩阵的行列式是通过一个定义,得到跟这个矩阵对应的一个数,具体定义可以去看书.注意,矩阵是一个阵式,方阵的行列式是跟一个方阵对应一个数.这里面的学问很大,从线性方程组的解到线性空间,线性变换等,在到更深的东西,不是几句话就能说清楚的,可以看看线性代数的书.

连平县15353086921: 矩阵的行列式是什么东东?
亓康复方: 在线性代数,行列式是一个函数,其定义域为的矩阵A,值域为一个标量,写作det(A).在本质上,行列式描述的是在n维空间中,一个线性变换所形成的“平行多面体”的“体积”.行列式无论是在微积分学中(比如说换元积分法中),还是在...

连平县15353086921: 矩阵和行列式的区别是什么,运算有哪些要求 -
亓康复方: 行列式是一个数,矩阵就是有若干行列的数的阵式整体.二者都是线性代数的基础.二者也有一定的联系.二者的基本运算都是初等变换.

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亓康复方: 行列式是一种运算 其实质其实就是一个数. 矩阵可以看作一种算符(operator),矢量左乘一个矩阵可以看作把矢量进行一次线性变换.矩阵诞生之初是为了解线性方程. 我们来看这么一个方程: 5x+6y+7z=31 3x-4y+z=-4 x-z=-1 这个方程组很...

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亓康复方: 行列式是一个数,是在求解n个方程n个变量这样的情况下引入的,利用克拉默规则,通过行列式可以非常简便的表现解的形式,这只是方程组中的一中特殊情况. 矩阵可以理解为是一个表,用它可以等价代替一般的方程组,通过消元法研究方程组解的性质,从而发现矩阵的秩与解的关系.

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