 一个行列式编码有关矩阵如何变换区域的有用信息。行列式编码有关矩阵如何变换区域的有用信息。行列式的绝对值表示矩阵的比例因子,它拉伸或收缩图形的程度。其符号表示矩阵是否翻转图形,产生镜像。矩阵也可以使区域倾斜并旋转,但行列式不提供这种信息。从算术上讲,矩阵的变换作用是由矩阵乘法决定的。如果a是一个2×2矩阵,其中顶行[a b]和底行[c d],则[10]*a=[AB]和[01]*A=[c d],这意味着A将点(1,0)指向点(A,b),将点(0,1)指向点(c,d)。所有矩阵都不移动原点,因此可以看到A将端点位于(0,0)、(0,1)和(1,0)的三角形转换为另一个端点为(0,0),(A,b)和(c)的三角形,d)。这个新三角形的面积与原始三角形的面积之比等于|ad bc|,即| A的绝对值。矩阵行列式的符号描述矩阵是否翻转形状。考虑到端点位于(0,0)、(0,1)和(1,0)的三角形,如果矩阵A保持点(0,0,1,0,1) 静止时将点(1,0)移到点(-1,0),然后它将三角形翻转到直线x=0上。由于A翻转了图形,| A |将为负数矩阵不会改变区域的大小,所以| a |必须是-1才能符合| a |的绝对值描述a拉伸图形的规则。矩阵算法遵循关联律,即(v*a)*B=v*(a*B),这意味着先用矩阵a变换形状,再用矩阵B变换形状的组合作用,就相当于用乘积(a*B)来变换原来的形状,由此可以推断出| a |*| |=| a*B | a |*| B | a*B | a | | | | | | | | | | | B | | | | | | | |A的作用不能被另一个矩阵B撤销。这可以通过注意,如果A和B是逆的,那么(A*B)既不会拉伸也不会翻转任何区域,所以| A*B |=1。由于| A |*| B |=| A*B |,这最后的观察导致了不可能的方程0*| B |=1。相反的说法也可以显示:如果A是非零行列式,则A有一个逆。在几何上,这是任何矩阵的作用,它不会使一个区域变平。例如,将一个正方形挤压成一个线段,可以被另一个称为它的逆的矩阵撤销。这样的逆矩阵是倒数矩阵的模拟。
一个行列式编码有关矩阵如何变换区域的有用信息。行列式编码有关矩阵如何变换区域的有用信息。行列式的绝对值表示矩阵的比例因子,它拉伸或收缩图形的程度。其符号表示矩阵是否翻转图形,产生镜像。矩阵也可以使区域倾斜并旋转,但行列式不提供这种信息。从算术上讲,矩阵的变换作用是由矩阵乘法决定的。如果a是一个2×2矩阵,其中顶行[a b]和底行[c d],则[10]*a=[AB]和[01]*A=[c d],这意味着A将点(1,0)指向点(A,b),将点(0,1)指向点(c,d)。所有矩阵都不移动原点,因此可以看到A将端点位于(0,0)、(0,1)和(1,0)的三角形转换为另一个端点为(0,0),(A,b)和(c)的三角形,d)。这个新三角形的面积与原始三角形的面积之比等于|ad bc|,即| A的绝对值。矩阵行列式的符号描述矩阵是否翻转形状。考虑到端点位于(0,0)、(0,1)和(1,0)的三角形,如果矩阵A保持点(0,0,1,0,1) 静止时将点(1,0)移到点(-1,0),然后它将三角形翻转到直线x=0上。由于A翻转了图形,| A |将为负数矩阵不会改变区域的大小,所以| a |必须是-1才能符合| a |的绝对值描述a拉伸图形的规则。矩阵算法遵循关联律,即(v*a)*B=v*(a*B),这意味着先用矩阵a变换形状,再用矩阵B变换形状的组合作用,就相当于用乘积(a*B)来变换原来的形状,由此可以推断出| a |*| |=| a*B | a |*| B | a*B | a | | | | | | | | | | | B | | | | | | | |A的作用不能被另一个矩阵B撤销。这可以通过注意,如果A和B是逆的,那么(A*B)既不会拉伸也不会翻转任何区域,所以| A*B |=1。由于| A |*| B |=| A*B |,这最后的观察导致了不可能的方程0*| B |=1。相反的说法也可以显示:如果A是非零行列式,则A有一个逆。在几何上,这是任何矩阵的作用,它不会使一个区域变平。例如,将一个正方形挤压成一个线段,可以被另一个称为它的逆的矩阵撤销。这样的逆矩阵是倒数矩阵的模拟。
                     
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