【線性代數(shù)學習筆記(一)】矩陣表示法和矩陣乘法規(guī)則是怎么來的?

目錄

  • 求解線性方程組:高斯消元法
  • 簡化線性方程組的表示——得到原始的矩陣定義
  • 用矩陣的表示方法表示高斯消元法解線性方程組的過程——得到矩陣乘法的原始定義

求解線性方程組:高斯消元法

電視的轉播過程是這樣的:

因此從電視信號線傳過來的是YCrCb三個顏色通道的數(shù)字信號堕虹,此時如果使用的是彩色電視,就需要

YCrCb \to^{轉換} RGB

這種信號編碼方式的轉換本質上就是在解方程組:

\begin{cases} 0.299R & + & 0.587G & + & 0.114B & = & Y \\ 0.500R & - & 0.419G & - & 0.081B & + & 128 & = & Cr \\ -0.169R & - & 0.331G & + & 0.500B & + & 128 & = & Cb \end{cases}

那么如何解這個線性方程組呢芬首?

我們大家都學過的一種比較通用的方法就是高斯消元法

得到最終結果:

\begin{cases} x & + & 0 & + & 0 & = & \frac{e_3}{a_{11}} \\ 0 & + & y & + & 0 & = & \frac{f_3}{b_{22}} \\ 0 & + & 0 & + & z & = & \frac{g_3}{c_{33}} \end{cases}

簡化線性方程組的表示——得到原始的矩陣定義

當然鲫凶,解線性方程組使用高斯消元法,基本上就是最優(yōu)的求解方法衩辟,但是整個求解過程若按照上面這樣去表示螟炫,表示起來是比較復雜的

因此有一個英國的數(shù)學家叫阿瑟·凱萊就提出用矩陣去表示線性方程組,以及線性方程組的求解過程

以一個簡單的線性方程組為例進行說明:

\begin{cases} x & + & 2y & = & 3 \\ 3x & + & 4y & = & 5 \end{cases}

對于上述方程組艺晴,未知數(shù)x昼钻,y根本不重要,所以可以用一種稱為矩陣的緊湊的陣列來表示封寞,把未知數(shù)的系數(shù)提出來:

\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}

稱為系數(shù)矩陣然评,而把等號右邊的數(shù)字一起提出來:

\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 3 & 4 & 5 \end{bmatrix}

稱為增廣矩陣

用矩陣的表示方法表示高斯消元法解線性方程組的過程——得到矩陣乘法的原始定義

還是以上面提到的方程組為例進行說明

高斯消元法的目標是進行下面形式的轉換:

\begin{cases} x & + & 2y & = & 3 \\ 3x & + & 4y & = & 5 \end{cases} \to \begin{cases} x & + & 0y & = & ? \\ 0 & + & y & = & ? \end{cases}

用矩陣表示就是:

\begin{bmatrix} & 1 & 2 & 3 & \\ & 3 & 4 & 5 \end{bmatrix} \to \begin{bmatrix} & 1 & 0 & ? & \\ & 0 & 1 & ? & \end{bmatrix}

我們來看對這個原始方程組用高斯消元法進行消元的第一步

\begin{cases} x & + & 2y & = & 3 & 【方程-1】 & \\ 3x & + & 4y & = & 5 & 【方程-2】 & \end{cases} 矩陣表示為 \begin{bmatrix} & 1 & 2 & 3 & \\ & 3 & 4 & 5 & \end{bmatrix}

用第一個方程消去第二個方程的第一個系數(shù):

\frac { \begin{matrix} & -3 & 【方程-1】 \\ + & & 【方程-2】\\ \end{matrix}} {【新方程-2】}

得到

\begin{cases} x & + & 2y & = & 3 & \\ 0x & - & 2y & = & -4 & \end{cases} 矩陣表示為 \begin{bmatrix} & 1 & 2 & 3 & \\ & 0 & -2 & -4 \end{bmatrix}

我們已經(jīng)成功嘗試利用矩陣來表示方程組了,但是好像對方程組的求解并沒有什么用狈究,那么我們能否利用矩陣表示方式來簡化方程組的求解過程呢碗淌?

首先,可以將矩陣\begin{bmatrix}& 1 & 2 & 3 & \\& 3 & 4 & 5\end{bmatrix}看作是兩個行向量\begin{bmatrix}& r_1 & \\& r_2 & \end{bmatrix},那么上面的計算可以通過矩陣表示為:

\begin{bmatrix} & 1 & 2 & 3 & \\ & 3 & 4 & 5 \end{bmatrix} \begin{matrix} r_2'=-3r_1+r_2 \\ \to \end{matrix} \begin{bmatrix} & 1 & 2 & 3 & \\ & 0 & -2 & -4 & \end{bmatrix}

這個過程實際上包含了兩個步驟:

  • 第一行不變亿眠,即:r_1' = r_1
  • 第二行改變碎罚,即:r_2'=-3r_1+r_2

首先第一行不變,即

其次纳像,第二行改變荆烈,即

凱萊規(guī)定,把第一行運算的結果放在第一行竟趾,第二行的結果放在第二行憔购,即

這就是矩陣乘法的最初的定義


參考資料:

(1) 微信公眾號·馬同學高等數(shù)學《圖解線性代數(shù)》

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