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这种问题很难讲,线性代数只是一套记号系统,很多问题当中都会产生出矩阵和行列式,所以你很难说哪个来源才是真正的本质当然,如果为了比较深入地理解矩阵和行列式,我建议从线性映射(或变换)的几何意义入手比如说,考虑R^n上的线性变换,y=f(x)=Ax,那么det(A)具有(有向)体积比的意义,也就是说,x的某个邻域U在这个映射下得到的像V(V是y的某个邻域)之间的有向体积的比det(A)=vol(V)/vol(U),这里U和V的体积都带有定向你在某些场合可能会看到行列式表示n维平行多胞体的有向体积,这和上述讲法是相容的,你可以理解为A的列恰好表示单位向量(单位阵I的列,也就是单位立方体的边)在映射A下的像,从而A把单位立方体映射到一个平行多胞体,两者的体积比就是那个平行多胞体的体积,如果det(A)<0则表示中间出现了左右手系的切换行列式的很多性质(比如行列式在错切变换下不变,交换两列时变号,以及行列式乘积定理det(AB)=det(A)det(B),Cramer法则等)都可以用几何意义来理解另外,上述解释不仅适用于线性变换,对于比较光滑的非线性变换y=f(x)而言,Jacobi行列式的意义也是这样解释(映射前后体积微元的体积比),线性变换的Jacobi矩阵是常数矩阵,所以整套系统其实都是一回事
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