排列矩陣
permutation matrix 排列矩陣指的是可以完成行互換的矩陣
這是上一課當中的內容,我們已經知道在LU分解中若pivot都不爲0則我們無需進行行互換,當pivot存在0時,我們需要將其與一個合適的行互換來繼續LU分解,最後我們會得到
以上皆是假設
轉置
(AT)ij=Aji
轉置的概念很簡單,行變列,列變行,如同上式,介紹轉置的一個主要原因在於對於一個不是方陣的矩陣
這裏引入symmetric matrix對稱矩陣,指的是滿足
這裏要說一個有趣的事情,上面提到的
(RTR)T=RT(RT)T=RTR
向量空間
什麼是向量
通常一個向量由N個實數組成,二維向量在
R2 是什麼?R 代表實數,2即表示這個向量由兩個實數組成
對於向量我們可以做哪些線性的操作?
…
加法和乘法(scalar),減法是加上一個負的scalar,除法可以用乘法表示
回到向量空間
所有的二維向量組成向量空間
在向量空間中,對任意向量做加法或乘法其結果仍然在向量空間中
在R2 中的向量子空間只能是一條線(過零點)或者是0向量
在R3 中的向量子空間只能是一條線(過零點)、一個平面(過零點)或者是0向量
必須過零點的原因是scalar可以爲0,任意向量乘以0都會變成0向量
列空間
讓我們以向量空間的方式來觀察矩陣,對於矩陣
取出
PS:本文圖片皆來自公開課視頻截圖
PS2:發現已經有一位童鞋做過一樣的事情了:
http://blog.csdn.net/suqier1314520/article/details/10274755
PS3:寫博客好花時間,比看一節課更久,鑑於有了上面別人的筆記,爲了效率,之後的內容將會只寫關鍵點