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1 单位矩阵
为什么单位矩阵I是 [1,0;0,1]T 而不是[1,1;1,1]T
2 旋转矩阵
3 伸缩矩阵 放大缩小倍数矩阵
4 镜像矩阵
5 剪切矩阵 1 矩阵
1.1 1维的矩阵
行向量列向量 1.2 2维的矩阵
一般2维表都可以看作矩阵。矩阵的每个维度可以是1个数字#xff0c;也可以是多个…目录
1 单位矩阵
为什么单位矩阵I是 [1,0;0,1]T 而不是[1,1;1,1]T
2 旋转矩阵
3 伸缩矩阵 放大缩小倍数矩阵
4 镜像矩阵
5 剪切矩阵 1 矩阵
1.1 1维的矩阵
行向量列向量 1.2 2维的矩阵
一般2维表都可以看作矩阵。矩阵的每个维度可以是1个数字也可以是多个数字组成的数组/向量比如 An*m就是n 行 m列的矩阵 1.3 没有3维的矩阵---3维的是3阶张量
比如3个坐标轴 2 方阵
行数和列数相等的矩阵即方阵比如 An*n就是n 行 mn列的矩阵方阵有很多特殊的属性
比如虽然并不是方阵一定有逆矩阵但是可逆矩阵必须是方阵 3 单位矩阵
[1,0;0,1] $$ \left[ \begin{matrix} 1 2 3 \\ 4 5 6 \\ 7 8 9 \end{matrix} \right] \tag{3} $$ [ 1 0 0 1]
为什么单位矩阵I是 [1,0;0,1]T 而不是[1,1;1,1]T
因为 矩阵 [1,0;0,1] 代表将其他矩阵 原样进行映射不做任何改变而[1,1;1,1] 没有啥意义可比较下面的结果实际理解 [1,1;1,1] [0,1;1,0] 2 旋转矩阵
应该很多种把 3 伸缩矩阵 放大缩小倍数矩阵
[ 1 0 0 2]
[ 5 0 0 2] 4 镜像矩阵
[ 0 1 1 0] 5 剪切矩阵
[ ] 对角线矩阵 三角矩阵
上三角矩阵 对称矩阵 零矩阵 梯形矩阵 正交矩阵
