线性变化与矩阵向量相乘的本质
线性变化
线性变化实际是对整个向量空间进行伸缩、挤压的变化。
在下面,我们以在二位空间为例,把二维向量空间抽象成一个网格空间,在进行线性变化的过程中,网格直线保持平行且等距分布,原点保持固定。
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矩阵向量相乘本质
线性变化前后,基向量通过相同的线性组合得到向量
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表示一个向量在线性变化后的位置(或线性变化对向量的作用),只需要记录下线性变化后的基向量。
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通常把线性变化后得到的两个基向量封装在2×2维矩阵中,矩阵每列其实是线性变化后的基向量。
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所以,当我们想知道线性变化对某向量的作用,只需要让该向量右乘线性变化后基向量组成的2×2维矩阵。
矩阵向量相乘,即为向量的每一项乘矩阵里对应的每一列基向量。
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当然,我们矩阵向量相乘也可以理解线性变化后基向量的线性组合。
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矩阵向量相乘在三维中的补充
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