大家好，欢迎来到IT知识分享网。
【线性代数的本质】线性空间、基向量的几何解释_哔哩哔哩_bilibili
注：
1.学习新事物的时候，要和之前熟悉的事物进行类比理解。
注：
1.当然，向量的坐标和点的坐标是一样的，向量的坐标就相当于是点的坐标了。
注：
1.二维空间中的所有点（所有向量）都可以通过单位向量i和j的线性组合表示出来。那么，就说单位向量i和j可以表示整个二维空间。换言之，单位向量i和j张成了二维空间。
注：
1.基向量组也可以叫做基。
注：
1.α和β能不能表示整个二维空间呢？
答：能。只要是不相关的两个向量都能作为一组基表示整个二维平面。
2.规范正交基的概念：
3.最常用的规范正交基就是i,j.
注解：
1.向量或者图形、图像左乘一个（二维、三维）矩阵相当于是对向量、图形或者图像做一个空间变换。简而言之，乘上一个矩阵相当于是做空间变换。
2.空间是可以有无限多组基的。可以是左边的i,j，也可以是右边的α,β。每一组基相互之间是否可以转换呢？
答：能。
如何转化？
答：左边的i,j，和右边的α,β之间从图像上看，其转化就是旋转，拉伸。而旋转、拉伸这些变换在线性代数（数学）中是通过乘上一个（旋转、拉伸）矩阵P来实现的，如下图：
免责声明：本站所有文章内容,图片，视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成，不代表本站观点，不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益，请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权，请联系删除，如若转载，请注明出处：https://yundeesoft.com/27905.html
