矩阵论:线性空间
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仅按我的理解来说:
所谓的线性空间,不过是一些线性子的排列
每一个线性子都是一个维度
从下图可以发现一些规律。
每一种量都含有数目不同的这样的单元。
所以完全可以从最简单的线性子开始,这也是最本质的单元。
N维线性空间就有N个这样的线性子。
其形式可能很复杂,但都可以化成独立的线性子。
考虑一维线性空间,其实就是数集,只要满足那些判定条件。
实数集肯定是符合的,不过又不太合适,因为实数集上的运算有很多,加减乘除,乘方开方,这就远远超出了线性空间的范围。
虽然感觉还有很多可说的,不过还是就此打住,有个直观印象就可以了。
总结:线性空间可以有很多种类,其本质就在于最小的那个线性子上,也就是数集上的线性运算,高维的线性空间就是由它堆砌起来的,矩阵自然也不例外,这些并不复杂。
真正复杂的地方在于这些本该独立的线性子被人为的建立了联系,牵一发而动全身,改变一个量,有哪些量跟着改变了?分别改变了多少?要搞懂这些就不容易了。
所谓的线性空间,不过是一些线性子的排列
每一个线性子都是一个维度
从下图可以发现一些规律。
每一种量都含有数目不同的这样的单元。
所以完全可以从最简单的线性子开始,这也是最本质的单元。
N维线性空间就有N个这样的线性子。
其形式可能很复杂,但都可以化成独立的线性子。
考虑一维线性空间,其实就是数集,只要满足那些判定条件。
实数集肯定是符合的,不过又不太合适,因为实数集上的运算有很多,加减乘除,乘方开方,这就远远超出了线性空间的范围。
虽然感觉还有很多可说的,不过还是就此打住,有个直观印象就可以了。
总结:线性空间可以有很多种类,其本质就在于最小的那个线性子上,也就是数集上的线性运算,高维的线性空间就是由它堆砌起来的,矩阵自然也不例外,这些并不复杂。
真正复杂的地方在于这些本该独立的线性子被人为的建立了联系,牵一发而动全身,改变一个量,有哪些量跟着改变了?分别改变了多少?要搞懂这些就不容易了。
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