线性代数--方程组的几何解释
二维方程求解
尝试利用线性代数解如下方程:
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方程组:
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对应矩阵(row picture):
由上图可知,方程组的解为两线交点:
- 下面看对应的列图(column picture):
将由行图像的出的方程组解代入列图中:
显然,此方程成立。
列图像中可以看出其中1倍的向量(2,-1)加2倍的向量(-1,2)得到向量(0,3),其中(1,2)为方程某一个解。
所有如果求出方程所有可能的解,将会形成一个平面。请自行脑补,此平面形状
三维方程求解
- 方程组:
- 对应矩阵(row picture):
其行图像如下所示:
显然,从上图时无法肉眼看出此方程组的解,即无法看出三个平面相交与一点。二维方程绘图解法并不适用三维或更多维方程组求解。
- 列图像(column picture)
列图像中,同样虽无法直观求得方程的解,但清晰明了,某些情况下可以利用其求解,或是了解方程图像性质。
此例题答案很显然,其中b向量与z对应的向量相等,所以方程解之一如下:
x,y,z分别为左侧三个向量的分量,代入求得向量b
思考:
三维空间中,任意b,Ax=b是否都成立?
即什么情况下,三列向量无法通过组合得到b
或是,列的线性组合能否覆盖整个三维空间
矩阵乘法
以上示例都是基于矩阵乘以向量等于右侧向量的形式:
示例一(推荐):
矩阵每一列分别乘以对应向量相加
示例二(点乘):
矩阵每一行都与向量进行点乘后相加