【线性代数基础】
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】
简述概要
关于线性代数的基础知识。
知识图谱
1.基本概念:
- 向量:向量是一个有方向的量,可以用一组数(称为坐标)来表示。在二维空间中,向量可以用两个坐标表示;在三维空间中,向量可以用三个坐标表示。
- 矩阵:矩阵是一个由数字组成的矩形阵列。矩阵的每一行和每一列都可以有任意数量的数字,但这些数字的数量在矩阵中是固定的。
- 线性组合:向量的线性组合是指通过标量乘法和向量加法来组合向量。
2.矩阵运算:
- 矩阵加法:两个矩阵相加,就是对应位置的元素相加。
- 矩阵乘法:矩阵乘法是通过将第一个矩阵的每一行与第二个矩阵的每一列相乘,并将结果相加来得到的。
- 矩阵转置:矩阵的转置是将矩阵的行和列互换。
3.行列式:
- 定义:行列式是一个可以从方阵中提取出来的标量值。它基于矩阵的行列数据计算得到。
- 性质:行列式具有一些重要的性质,如行列互换行列式不变、一数乘行列式的一行就相当于这个数乘此行列式等。
- 意义:行列式的意义是n维平行体在经过该线性变换之后对有向体积造成的影响。
4.线性方程组:
- 表示:线性方程组可以用矩阵和向量的形式来表示。例如,Ax=b,其中A是系数矩阵,x是未知数向量,b是常数向量。
- 解的存在性:线性方程组可能有唯一解、无穷多解或无解,这取决于系数矩阵A的行列式是否为零以及A的秩。
5.特征值与特征向量:
- 定义:对于一个方阵A和一个非零向量v,如果存在一个标量λ,使得Av=λv,那么λ称为A的特征值,v称为A的对应于特征值λ的特征向量。
- 性质:特征值和特征向量在矩阵对角化、矩阵的幂运算等方面有重要应用。
6.应用:
- 线性代数在多个领域都有广泛应用,如物理学、工程学、计算机科学、经济学等。例如,在图形学中,线性代数用于计算物体的位置、旋转和缩放;在机器学习中,线性代数用于处理数据矩阵和计算权重等。
---- 永不磨灭的番号:我是AK
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_36808034/article/details/136223313
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