线性代数是数学工具
掌握它，打开数学的另一扇大门
1：声明
非原创，笔记系诞生于10年前的孟岩先生的《理解矩阵》篇。
原文链接：===> 是它，就是它，杀死它
为什么会今天被我看到，进而进行了整理。
因为，此刻，线性代数已经不再是用来应付考试的一门普通数学科目。它已经成为了阻碍继续精进的巨大“石块”，所以需要移去。问题转换成为了主动遇到的问题。
回过头可以再继续看任何一本线性代数教材：线性空间与线性变换篇。
此刻线性代数没能成为你的问题的话，看这篇笔记的收获并不会很大。
系学习编程技术的“小学生”，有错误欢迎斧正。
下面的笔记整理系知识点的说明.
主要的内容：
- 空间
- 线性空间，基
- 向量
- 矩阵，矩阵乘法
- 变换，线性变换
- 相似矩阵
2：空间
2.1： 坐标系
概念：在参照系中，为确定空间一点的位置，按规定方法选取的有次序的一组数据，这就叫做“坐标”.
作用：为了说明质点的位置、运动的快慢、方向等
说明：最为常见的是数学中建立坐标系解决几何问题，假如我们在A4纸面上进行建立坐标，原则上，建立原点，纸面上的另一个点都能进行用坐标点进行描述。
2.2：三维空间
概念：三维空间：三维空间，日常生活中可指由长、宽、高三个维度所构成的空间。而且日常生活中使用的“三维空间”一词，常常是指三维的欧几里德空间。
特征：
- 存在很多位置点
- 位置点存在相对关系
- 空间点可以定义长度，角度等
- 这个空间点可以从一个点移动(变换)到另一个点
2.3：空间与线性空间
孟岩先生认为：空间中最重要的特征是：可以存在一个点移动(变换)到另一个点。
“空间”是容纳运动的一个对象集合，而变换则规定了对应空间的运动。
空间是一个对象的集合，集合元素对象间可以存在某些相互变换关系。
-
线性空间
线性空间是上述定义空间中的一种，也存在上述的特征。
线性空间中任何一个对象，选取基和坐标，可以用向量的形式进行表示。
正规的数学中对线性代数的定义：
- 线性空间是一个对象的集合
- 线性空间元素对象中存在相互关系(加法，乘法)
引出问题：线性空间中的任意元素如何表示？
- 基：
数学定义：
在二维空间中举的坐标的例子，可以看做是A点移动到B点位置的时在坐标系下的表示为B点的坐标值,一方面B点可以表示二维坐标系中的一个点坐标，同时可以表示为点A坐标的变换后在坐标系中的表示。这种变换我们使用了数量关系2达到了实现。
上述基术语的定义指出了线性空间中的任一元素要表示出来需要基，但是基的定义不唯一，但元素间需要符合线性无关的性质
引出问题：那么线性空间元素间的关系如何表示？
在线性空间中，当你选定一组基之后，不仅可以用一个向量来描述空间中的任何一个对象，而且可以用矩阵来描述该空间中的任何一个运动（变换）。而使某个对象发生对应运动的方法，就是用代表那个运动的矩阵，乘以代表那个对象的向量。
孟岩先生认为：矩阵的本质是运动的描述
这种运动并不值连续意义上的运动，而是指某种“跃迁”.而这种跃迁的形式在线性代数里指：线性变换
2.4：线性变换
线性变换指的空间里从一个点（元素/对象）到另一个点（元素/对象）的跃迁。
那么谁来表示这种变换的形式呢？
矩阵：是线性空间里变换的描述形式。
梳理下思路：
- 基是一组向量，可以看成是线性空间的坐标系(类比二维空间坐标系的建立不唯一，所以基也不唯一，二维，三维坐标轴相互垂直，类比组成基的向量线性无关)
- “矩阵是线性空间中的线性变换的一个描述。在一个线性空间中，只要我们选定一组基，那么对于任何一个线性变换，都能够用一个确定的矩阵来加以描述。”(类比上述例子中坐标点A和B的转换关系是2倍的关系，这个2描述的就是二维空间点坐标变换的形式，多维空间是矩阵形式。)
- 由于基的不唯一性，对于一个线性变换，只要你选定一组基，那么就可以找到一个矩阵来描述这个线性变换。换一组基，就得到一个不同的矩阵。所有这些矩阵都是这同一个线性变换的描述，但又都不是线性变换本身。
如何表示出同一线性变换的描述形式呢？
再次举例：
实际上这两个点的位置并没有发生变换,仅仅只是坐标系的变换。
下述矩阵以方阵为例：
上述讲述的其实是相似矩阵，这表示的是同一个线性变换的不同的描述矩阵。
矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基的描述。而作为变换的矩阵，不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去，而且也能够把线性空间中的一个坐标系（基）表换到另一个坐标系（基）去。而且，变换点与变换坐标系，具有异曲同工的效果。线性代数里最有趣的奥妙，就蕴含在其中。理解了这些内容，线性代数里很多定理和规则会变得更加清晰、直觉。
- 基变换
可以理解为矩阵把两个向量之间进行了连接。基于此，可以实现不同坐标之间的变换。
2.5：再次理解矩阵
矩阵乘法
给出结论：
矩阵描述了一个坐标系。
“运动等价于坐标系变换”。
“对象的变换等价于坐标系的变换”。
“固定坐标系下一个对象的变换等价于固定对象所处的坐标系变换。”
比如：
上述式子可以理解为：“有一个向量，它在坐标系M的度量下得到的度量结果向量为A，那么它在坐标系I的度量下，这个向量的度量结果是B。”
上述式子可以理解为：“在M坐标系里量出来的向量A，跟在I坐标系里量出来的向量B,是同一个向量。
那如何度量坐标系M中向量A在I单位坐标系下的度量：
3：总结
希望不要被误导了...
可以这么理解线性代数中关于矩阵，线性空间，线性变换等的概念
但是：上文只是帮助理解，却实际上解决不了你的实际遇到的问题，在理解层面上再继续使用线性代数工具吧...
假设此刻矩阵等概念成为你的问题，建议观看原文
没人吐槽简书数学公式的编辑么？
