【线性代数学习笔记(一)】矩阵表示法和矩阵乘法规则是怎么来的?

目录

  • 求解线性方程组:高斯消元法
  • 简化线性方程组的表示——得到原始的矩阵定义
  • 用矩阵的表示方法表示高斯消元法解线性方程组的过程——得到矩阵乘法的原始定义

求解线性方程组:高斯消元法

电视的转播过程是这样的:

因此从电视信号线传过来的是YCrCb三个颜色通道的数字信号,此时如果使用的是彩色电视,就需要

YCrCb \to^{转换} RGB

这种信号编码方式的转换本质上就是在解方程组:

\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}

那么如何解这个线性方程组呢?

我们大家都学过的一种比较通用的方法就是高斯消元法

得到最终结果:

\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}

简化线性方程组的表示——得到原始的矩阵定义

当然,解线性方程组使用高斯消元法,基本上就是最优的求解方法,但是整个求解过程若按照上面这样去表示,表示起来是比较复杂的

因此有一个英国的数学家叫阿瑟·凯莱就提出用矩阵去表示线性方程组,以及线性方程组的求解过程

以一个简单的线性方程组为例进行说明:

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

对于上述方程组,未知数x,y根本不重要,所以可以用一种称为矩阵的紧凑的阵列来表示,把未知数的系数提出来:

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

称为系数矩阵,而把等号右边的数字一起提出来:

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

称为增广矩阵

用矩阵的表示方法表示高斯消元法解线性方程组的过程——得到矩阵乘法的原始定义

还是以上面提到的方程组为例进行说明

高斯消元法的目标是进行下面形式的转换:

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

用矩阵表示就是:

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

我们来看对这个原始方程组用高斯消元法进行消元的第一步

\begin{cases} x & + & 2y & = & 3 & 【方程-1】 & \\ 3x & + & 4y & = & 5 & 【方程-2】 & \end{cases} 矩阵表示为 \begin{bmatrix} & 1 & 2 & 3 & \\ & 3 & 4 & 5 & \end{bmatrix}

用第一个方程消去第二个方程的第一个系数:

\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} 矩阵表示为 \begin{bmatrix} & 1 & 2 & 3 & \\ & 0 & -2 & -4 \end{bmatrix}

我们已经成功尝试利用矩阵来表示方程组了,但是好像对方程组的求解并没有什么用,那么我们能否利用矩阵表示方式来简化方程组的求解过程呢?

首先,可以将矩阵\begin{bmatrix}& 1 & 2 & 3 & \\& 3 & 4 & 5\end{bmatrix}看作是两个行向量\begin{bmatrix}& r_1 & \\& r_2 & \end{bmatrix},那么上面的计算可以通过矩阵表示为:

\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}

这个过程实际上包含了两个步骤:

  • 第一行不变,即:r_1' = r_1
  • 第二行改变,即:r_2'=-3r_1+r_2

首先第一行不变,即

其次,第二行改变,即

凯莱规定,把第一行运算的结果放在第一行,第二行的结果放在第二行,即

这就是矩阵乘法的最初的定义


参考资料:

(1) 微信公众号·马同学高等数学《图解线性代数》

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