我们如何将标准基向量的落点坐标打包成矩阵?
我们创建一个 矩阵,其中第一列记录 落在哪里的坐标,第二列记录 落在哪里的坐标。这个矩阵完整地表示了线性变换。
适用条件
- 在二维空间中工作。
- 知道 和 的像。
理解与推导
- 确定向量 并将其分量写为第一列。
- 确定向量 并将其分量写为第二列。
- 将这些列组合成一个单一的矩阵。
例子
脚本解释说:“我们将这些关键的落点坐标打包成一个 矩阵。第一列记录 去哪里,第二列记录 去哪里。”
容易误解的地方
- 将坐标放在行而不是列中。
- 交换 和 像的顺序。
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理解原因↗
在此背景下, 表示先应用 B,然后将 A 应用于所得结果的变换。该记号遵循最右侧变换首先作用于输入向量的约定。
适用条件:A 和 B 被视为同一空间(此处为三维空间)上的变换。;B 的输出必须是 A 可接受的输入。
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缺失的中间列是 。这是通过对 B 的中间列 应用变换 A 得到的。
适用条件:A 和 B 是视频中显示的具体 3x3 矩阵。;使用逐列复合的方法。
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变换矩阵将标准基向量映射到其自身的列。具体来说,矩阵的第一列是向量 的像,第二列是向量 的像。
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行列式缩放任何可测量平面图形的面积,而不仅仅是正方形。行列式的绝对值作为线性变换下所有区域的统一面积缩放因子。
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