矩阵的本质是什么?(矩阵的本质是什么行列式的本质是什么)


这篇回答节选自我在专栏《机器学习中的数学:线性代数》中的一篇文章,我们从矩阵乘法运算为一个切入点,来谈谈矩阵的本质含义。

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1.回顾矩阵的乘法运算

1.1.矩阵的数量乘法

矩阵的数量乘法,描述起来也非常简单:

同样,我们看一个代码的例子:

代码片段:

import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])
print(2*A)

运行结果:

[[ 2  4  6]
 [ 8 10 12]]

1.2.矩阵与矩阵的乘法

矩阵与矩阵的相乘,过程要稍微复杂一点,因此我们拿出来单讲。例如下面举例的矩阵

和矩阵

的乘法运算,对两个矩阵的形态是有要求的。

仔细观察这个计算公式,我们总结出以下的一些要求和规律:

1 左边矩阵的列数要和右边矩阵的行数相等

2 左边矩阵的行数决定了结果矩阵的行数

3 右边矩阵的列数决定了结果矩阵的列数

同样,我们用

来演示下面这个例子:

代码片段:

import numpy as np

A = np.array([[1, 2],
              [3, 4],
              [5, 6]])
B = np.array([[3, 4, 5],
              [6, 7, 8]])

print(np.dot(A, B))

运行结果:

[[15 18 21]
 [33 40 47]
 [51 62 73]]

2.改变空间位置:矩阵乘以向量的本质

矩阵与向量的乘法,一般而言写作矩阵

在左,列向量

在右的

的形式。这种

的写法便于描述向量

的位置在矩阵

的作用下进行变换的过程(下面会详细介绍)。

矩阵与向量的乘法,其实可以看作是矩阵与矩阵乘法的一种特殊形式,只不过位于后面的矩阵列数为 1 而已。

我们对照前面讲过的矩阵与矩阵的乘法,来对比一下矩阵与向量的乘法规则,我们把列向量看作是列数为 1 的特殊矩阵,那么就会非常明确:

1、矩阵在左,列向量在右,矩阵的列数和列向量的维数必须相等

2、矩阵和向量相乘的结果也是一个向量

3、矩阵的行数就是最终结果输出的列向量的维数

4、乘法的规则如上所示,就是矩阵的每行和列向量进行对应元素分别相乘后相加

我们来看一个矩阵与列向量相乘的例子:

代码片段:

import numpy as np
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4],
              [5, 6]])
x = np.array([[4, 5]]).T

print(np.dot(A, x))

运行结果:

[[14]
 [32]
 [50]]

从结果看,原始向量表示二维空间中的一个点,坐标为

,经过矩阵

​乘法的作用,转化为三维空间中坐标为

的点。

因此从这个例子中我们可以总结一下矩阵的作用:在特定矩阵的乘法作用下,原空间中的向量坐标,被映射到了目标空间中的新坐标,向量的空间位置(甚至是所在空间维数)由此发生了转化。

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3.从行的角度思考

学习了矩阵、向量的表示方法以及运算规则之后,我们回过头来静静的思考一个问题:矩阵

和列向量

的乘法

到底意味着什么?下面,我们就来挖掘一下这里面的内涵。

在二阶方阵

与二维列向量

相乘的例子中,

刚才说了,位于矩阵

行的行向量的各成分和列向量

各成分分别相乘后相加,得到的就是结果向量的第

个成分。这个计算方法有没有感觉很熟悉?没错,这不就是向量点乘的定义式么?

即:

]。

矩阵与向量的乘法如果从行的角度来看,就是如此。常规的计算操作就是这么执行的,但是似乎也没有更多可以挖掘的,那我们试试继续从列的角度再来看看。

4.列的角度:重新组合矩阵的列向量

如果从列的角度来计算矩阵与向量的乘积,会有另一套计算的方法,可能大家对这种方法要相对陌生一些。但是实质上,这种方法从线性代数的角度来看,还要更为重要一些,我们还是用二阶方阵进行举例。

发现了规律没有?我们通过这种形式的拆解,也能得到最终的正确结果,这就是从列的角度进行的分析。从前面的知识我们可以这样描述:从列的角度来看,矩阵

与向量

的乘法是对矩阵

的各列向量进行线性组合的过程,每个列向量的组合系数就是向量

的各对应成分。

这么理解似乎有点新意,我们按照列的思想重新把矩阵

写成一组列向量的形式:

依照上述公式,我们举一个实际的例子,就更清楚了。

所得到的结果就是矩阵第一列的列向量

的 3 倍加上第二列列向量

的 5 倍。

因此,一个矩阵和一个向量相乘的过程,就是对位于原矩阵各列的列向量重新进行线性组合的过程,而线性组合的各系数就是向量的对应各成分。

5.进一步引申:变换向量的基底

5.1.二阶方阵与二维列向量乘法举例

为了方便说明原理,我们依旧用二阶方阵

与二维列向量

的乘法进行举例:

二维列向量

的坐标是

,还记得之前我们介绍过的向量坐标的概念么?向量的坐标依托于基底的选取,向量坐标在基底明确的前提下才有实际意义,而这个二维列向量,我们说他的坐标是

,基于的就是默认基底:(

。那么二维列向量的完整表达式就是:

好,回顾了这些基础,我们就利用他将矩阵与向量的乘法表达式做进一步的展开:

是不是已经初见端倪了?我们再直观的展示一下式子首尾的结果,在矩阵

的乘法作用下,向量完成了下面的转换:

挑明了说,就是矩阵把向量的基底进行了变换,把旧的基底 (

,

)变换成了新的基底(

,

)。

映射前由旧的基底分别乘以对应的坐标

来表示其位置,而映射后,由于旧的基底映射到新的基底,那向量自然而然应该用新的基底来分别乘以对应坐标

来描述改变后的空间位置,

,如图 1 所示。

5.2.矩阵的各列就是映射后的新基底

结合矩阵的式子我们不难发现:矩阵

的第一列

就是原始的默认基向量

变换后的目标位置(新的基向量),而第二列

就是另一个基向量

映射后的目标位置(新的基向量)。

基底的变换明确了,那向量的坐标呢?映射后得到的新向量,如果以 (

,

)为基底,他的坐标仍是

,如果以默认的(

,

)为基底,那么其坐标就是

5.3.扩展到三阶方阵

为了让结果更让人信服,我们再看看三阶方阵和三维列向量相乘的例子,同理也满足这个过程:

是不是和二阶矩阵的情况是一模一样呢?三阶方阵将三维列向量的基底做了映射转换,方阵的第一列

​是原始基向量

​映射后的目标位置(新的基向量),方阵的第二列

​是原始基向量

​映射后的目标位置(新的基向量),方阵的第三列

​是原始基向量

​映射后的目标位置(新的基向量)。

因此同样的,映射后的目标向量如果在新的基底

下看,其坐标仍然是

。如果放回到原始基底

下看,将新的基底

和他对应的坐标

相结合,就能得到默认原始基底下的坐标:

​ 。

5.4.一般化的:矩阵乘以维列向量

此处,我们看到的就是最一般的情况了,矩阵

​和向量

进行相乘。

矩阵

的作用下,原始的

维基向量

​映射成了新的基向量:

维基向量

​映射成了

​ ,我们发现,在这种一般性的情况下,如果

,那么映射前后,基向量的维数甚至都可能发生变化,

维列向量

变换成了

维列向量线性组合的形式,其最终结果是一个

维的列向量。

由此看出,映射后的向量维数和原始向量维数的关系取决于

的关系,如果

,那么目标向量的维数就大于原始向量的维数,如果

,那么目标向量的维数就小于原始向量的维数。

6.基变换的意外情况

实质上,如果仅仅停留在上面的讨论结果,那可能会显示出我们思考问题不够全面、准确。首先,“经过矩阵变换,会将原始的基底变换成为一组新的基底”这句话的表述就并不准确,之前这么说只是为了方便大家理解并建立概念。

为什么这么说呢?对于一个

的矩阵

维列向量

,经过

的乘法作用,

维默认基向量构成的基底被转换成了

维的目标向量。

的时候,这

个向量线性相关,因此不构成基底;

的时候,即使这

个向量线性无关,由于他们不能表示

维空间中的所有向量,因此也不能称之为基底;

当且仅当

,且这

个向量线性无关的时候,他们才能称之为一组新的基底。

不过即便有这些意外情况,我们这一讲里讨论的内容仍然具有重要意义,矩阵

的各列向量是

默认基底经过转换后的目标向量,正因为其在维度和线性相关性方面存在各种不同情况,因此这组目标向量的张成空间和原始向量所在的空间之间,就会存在多种不同的对应关系,这便是我们后续将要重点讨论的空间映射相关内容。

 

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