MIT线性代数-方程组的几何解释

文章目录

  • [1. 二维空间](#1. 二维空间)
    • [1.1 行方向](#1.1 行方向)
    • [1.2 列方向](#1.2 列方向)
  • [2. 三维空间](#2. 三维空间)
    • [2.1 行方向](#2.1 行方向)
    • [2.2 列方向](#2.2 列方向)

假设有一个方程组 A X = B AX=B AX=B表示如下
2 x − y = 0 (1) 2x-y=0\tag{1} 2x−y=0(1)
− x + 2 y = 3 (2) -x+2y=3\tag{2} −x+2y=3(2)

  • 矩阵表示如下:
    2 − 1 − 1 2 x y = 0 3 (3) \begin{bmatrix}2&-1\\\\-1&2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\\\y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\\\3\end{bmatrix}\tag{3} 2−1−12 xy = 03 (3)

1. 二维空间

1.1 行方向

  • 从行的方向上可以得到如下图形:
  • 得到的交点M(1,2) 就是矩阵求得的x=1,y=2答案。

1.2 列方向

将方程变换成列方向,可得如下结构:
x 2 − 1 + y − 1 2 = 0 3 x\begin{bmatrix}2\\\\-1\end{bmatrix}+y\begin{bmatrix}-1\\\\2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\\\3\end{bmatrix} x 2−1 +y −12 = 03

  • 可以看成两个向量a= 2 − 1 \begin{bmatrix}2\\\\-1\end{bmatrix} 2−1 ,b= − 1 2 \begin{bmatrix}-1\\\\2\end{bmatrix} −12 的线性组合。
  • 从列方向可以看出来,方程组可以看出来是以a= 2 − 1 \begin{bmatrix}2\\\\-1\end{bmatrix} 2−1 ,b= − 1 2 \begin{bmatrix}-1\\\\2\end{bmatrix} −12 为基,以 x, y 为系数,进行向量计算求得向量 0 3 \begin{bmatrix}0\\\\3\end{bmatrix} 03

2. 三维空间

2.1 行方向

2 x − y = 0 ; − x + 2 y − z = − 1 ; − 3 y + 4 z = 4 2x-y=0;\quad-x+2y-z=-1;\quad-3y+4z=4 2x−y=0;−x+2y−z=−1;−3y+4z=4

三维图像如下:

  • 我们发现,对于方程组来说,我们从行方向画图的时候发现,特别难找到三个平面的交点,为此我们希望用更简单的方式看方程组(列方向)

2.2 列方向

  • 方程组: 2 x − y = 0 ; − x + 2 y − z = − 1 ; − 3 y + 4 z = 4 2x-y=0;\quad-x+2y-z=-1;\quad-3y+4z=4 2x−y=0;−x+2y−z=−1;−3y+4z=4
  • 转换成矩阵:
    x 2 − 1 0 + y − 1 2 − 3 + z 0 − 1 4 = 0 − 1 4 x\begin{bmatrix}2\\\\-1\\\\0\end{bmatrix}+y\begin{bmatrix}-1\\\\2\\\\-3\end{bmatrix}+z\begin{bmatrix}0\\\\-1\\\\4\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\\\-1\\\\4\end{bmatrix} x 2−10 +y −12−3 +z 0−14 = 0−14
  • 从列方向的角度来看,我们是以 a = 2 − 1 0 , b = − 1 2 − 3 , c = 0 − 1 4 a=\begin{bmatrix}2\\\\-1\\\\0\end{bmatrix},b=\begin{bmatrix}-1\\\\2\\\\-3\end{bmatrix},c=\begin{bmatrix}0\\\\-1\\\\4\end{bmatrix} a= 2−10 ,b= −12−3 ,c= 0−14 为基,以x,y,z为系数画图,求得向量 z = 0 − 1 4 z=\begin{bmatrix}0\\\\-1\\\\4\end{bmatrix} z= 0−14
  • 那么我们就可以以更简单的方式进行求解系数x,y,z
  • 通过矩阵方程和图形可以看出,当x=0,y=0,z=1时可以得到结果
    0 2 − 1 0 + 0 − 1 2 − 3 + 1 0 − 1 4 = 0 − 1 4 0\begin{bmatrix}2\\\\-1\\\\0\end{bmatrix}+0\begin{bmatrix}-1\\\\2\\\\-3\end{bmatrix}+1\begin{bmatrix}0\\\\-1\\\\4\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\\\-1\\\\4\end{bmatrix} 0 2−10 +0 −12−3 +1 0−14 = 0−14
  • 只有当向量a,b,c 相互独立,那么就可以通过系数x,y,z来求得向量z;
  • AX=b 表示的是将A的列向量进行组合得到向量b.
相关推荐
weixin_468466853 小时前
从“看懂”到“做到”:视觉-语言-动作模型如何让机器人真正执行指令
人工智能·ai·机器人·大语言模型·前沿科技
朋友圈自动点赞工具3 小时前
科学AI插件化:从蛋白质结构到古籍修复
人工智能
龙粤GEO4 小时前
实体Entity在GEO中代表什么含义
人工智能
剑雨巍巍5 小时前
AI Agent面试之基础概念
人工智能
微帧Visionular5 小时前
AI视频单帧清晰,播放时却闪烁,原因是什么?
人工智能·深度学习·音视频
武子康5 小时前
MultiNet6 空闲崩溃:`EXCVADDR=0x8` 后又出现 `CORRUPT HEAP`
人工智能·后端·agent
云智慧AIOps社区5 小时前
智能巡检机器人应用场景解析:机房巡检、园区安防、管廊巡视与展厅导览
人工智能·机器人·具身智能·智能巡检机器人·企业级智能巡检机器人·机房巡检机器人·导览机器人
EnCi Zheng5 小时前
Agent 如何进行工具调用:从一次 Function Calling 到生产级工具编排的完整链路
大数据·人工智能·agent·ai编程·工具调用
赛博守夜人5 小时前
AI安全攻防与治理之十四:AI 安全测试不能脱离传统安全,Web、API、移动端与模型攻击面的组合拳
前端·人工智能·安全
lovingsoft5 小时前
AI 时代未来软件形态趋势:从固定功能应用,走向意图驱动、智能体原生的柔性系统-浅析
人工智能