线性代数的本质-课程笔记(上)

本文根据线性代数的本质课程整理得到。

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1、向量究竟是什么？

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三种向量的观点

线性代数中最基础，最根源的组成部分是向量，那么什么是向量呢？我们有以下三种观点：

物理专业学生的视角：向量是空间中的箭头，决定一个向量的是它的长度和所指的方向，只要这两个要素相同， 向量可以任意移动。

我们先来考虑平面中的x-y坐标系，向量被定义为从原点出发的有方向的箭头。这与物理专业的看法略有不同，因为他们认为向量在空间中可以自由落脚，但是在线性代数中，向量是从原点作为起点的。而向量的坐标如[2,3]T，则是有序性的体现，2代表横坐标，3代表纵坐标，二者不可交换。

接下来，我们来介绍下向量的几何意义、向量加法的几何意义，以及向量乘法的几何意义。

向量的几何意义

一个向量的坐标由一对数组成，这对数指导我们如何从原点走到向量的终点。

如上图的向量，它告诉我们先沿x轴往左移动2个单位，再沿y轴移动3个方向。

向量加法的几何意义

如果我们把w从原点移动到v的终点，然后再连接原点和w的终点，那么得到的向量就是二者的和。

为什么是这样，还是回到向量的意义来，他定义了一种移动方式，假设v的坐标是[1,2],w的坐标是[3,-1]。v告诉我们要沿x轴向右移动1个单位，沿y轴向上移动2个单位，而w告诉我们要沿x轴向右移动3个单位，沿y轴向下移动一个单位。这样总体的移动效果就是沿x轴向右移动5个单位，沿y轴向上移动1个单位，得到的结果是[5,1]。因此向量加法的几何意义，我们可以看作是多次移动的累积结果，从计算上来看，就是如下的式子：

向量乘法的几何意义

2、 线性组合、张成的空间与基

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基向量基向量(basis vectors)经由上面的两种运算得到，假设我们的基向量是[1,0]和[0,1]，如下图:

当然，基向量可以任意选择，定义两个向量v和w，以其为基向量，通过加法和乘法，可以得到平面中任意的向量：

基向量的严格定义为：向量空间中的基是张成该空间的一个线性无关的向量集：

线性组合线性组合Linear Combination的几何意义如下图所示，完整上来说，其实是向量之间的线性组合，其主体是向量，线性组合是一个操作，将各个向量缩放之后，相加在一起，就得到了参与操作的向量之间的线性组合。

线性组合有下面是三种情况：

2）如果参与组合的一对向量共线，那么由它们进行线性组合所得到的向量的终点被限制在一条通过原点的直线：

3）如果参与组合的一对向量都是零向量，那么由它们进行线性组合所得到的向量永远是零向量：

向量张成的空间张成的空间：v与w全部的线性组合所构成向量集合被称为张成的空间。

对于平面来说，如果两个向量不共线，那么可以张成整个二维平面，如果共线，只能张成一条直线。

对于三维空间来说，如果三个向量共线，那么只能张成一条直线，如果三个向量共平面，那么只能张成一个平面，如果三个向量不共平面，则可以张成整个三维空间。

线性相关线性相关：如果一组向量中，至少有一个对张成的空间没有帮助，或者说其中一个向量可以表示成其他向量的线性组合，或者说其中一个向量在其他向量所张成的向量空间中。

线性无关：

3、矩阵与线性变换

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线性变换Linear transformation

变换前的向量

变换后的向量

那什么是线性变换呢？满足下面两个条件：

那么如何来描述我们的线性变换呢？考虑向量v = [-1,2]，在i = [1,0]和j = [0,1]为基的情况下，v = -1 * i+2 * j，假设线性变换如下：

上图中，原先的i=[1,0]变换到i'=[1,-2]，原先的j=[0,1]变换到j'=[3,0],而原先的v变换到v'=[5,2]，而关系 v' = -1 * i' + 2 * j'仍然存在。即图中的式子成立。

所以说，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。而该矩阵与一个向量[x,y]相乘的结果，相当于对该向量做了一次线性变换，把向量移动到新平面中对应的位置：

4、矩阵乘法与线性变换复合

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两个2*2矩阵a和b相乘，可以看作是对原始空间连续做了两次线性变换，而得到的计算结果c也是一个2*2的矩阵。使用c对原始空间进行一次线性变换，和连续使用a和b对原始空间进行两次线性变换的效果相同。

矩阵的计算就不细讲了，我们只需要知道，矩阵相乘的几何意义是将两次单独的变换变为一次组合变换即可。

该结论到三维空间中也是同样成立的。

5、行列式

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如果在二维空间中，我们画出相对应的网格，那么线性变换，就是对这些网格做了拉伸，收缩或者反转。那么如何来定义这种变换的程度呢？就需要用到行列式determinant的概念了。

举一个简单的例子吧：

线性变换前

线性变换后

在进行线性变换后，原来一个面积为1的单位方格，变成了面积为6的矩形。可以说，线性变换将原空间放大了6倍。

再看一个例子：

该线性变换把原二维空间压缩成一条直线，行列式为0

上面的例子中，当二维空间经过一次线性变换被压缩成一条直线甚至是一个点时，行列式为0，因此可以通过行列式是否为0来判断线性变换后的空间的维度是否与原空间相同。

我们知道，行列式的值是有正有负的，那么怎么判断是负数呢？我们可以通过变换后的基向量i和j的方向来判定。

在变换之前，j是在i的左侧的：

如果经过线性变换后，j变成了在i的右侧，那么得到的行列式的值是负的：

那么到三维空间中，行列式的值就告诉我们经过线性变换后，单位体积变化的程度，而行列式的值可以通过右手定则来判定：

那么行列式如何来计算呢？

二维空间行列式的计算

三维空间行列式的计算

6、逆矩阵、列空间与零空间

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逆矩阵

看到这里，你也许已经知道这代表什么含义了，矩阵A相当于一个线性变换，向量x在经过A这个线性变换后，得到的向量为v。线性方程组的求解过程其实就是找到向量v在经由A这个线性变换之前所在的位置x。

因此，我们可以把它变成另一个过程，即将v所在的线性空间，经过另一个逆向的过程，变回x所在的线性空间，那么这个线性变换用矩阵表示，就是A的逆矩阵，用A-1表示。即逆矩阵A-1所代表的线性变换，是A所代表的线性变换的逆过程。因此A-1A相对于任何事情都没有做。

那么既然逆矩阵相当于线性变换的逆操作，因此只有在线性变换后空间的维数不变的情况下，才能进行逆操作。再结合之前学习到的，线性变换不降维，前提条件是矩阵的行列式值不为0，因此矩阵的逆矩阵存在的前提，即矩阵的行列式值不为0。

矩阵的秩Rank

列空间

列空间有两种解释：

比如下面的例子，[[2,-2],[1,-1]]这个矩阵，将二维空间变换为一条直线，那么这条直线就是矩阵的列空间。

零空间

如果某个向量空间在线性变换之后，存在降维，那么就会有一系列原来不是零向量的向量落到了零向量的位置，所有这些向量的集合构成了零空间。