gis与虚拟现实技术的结合?
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2024-04-23
实际上矩阵的变换只是线性方程组的几个方程进行加减消元的过程的抽象化体现。所以直接想象成解线性方程组,进行加减消元就可以了。
方法:看到一个矩阵,先看左上角那个数是不是1,是1,OK。如果不是1,和第一个数是1的那一行换一下。接下来,把第一列除了左上角的1之外所有元素变为0,这里用的就是行变换。这个过程中,如果某两行对应成比例,就可以让其中的一行全变为0。直到将矩阵化为阶梯型,像台阶一样的形式,就可以了。
扩展资料:初等行变换最常用的就是化一般矩阵为行阶梯型矩阵。无论解方程组,判断线性相关性,还是求矩阵的秩都要化行阶梯型矩阵。采用消元法来解线性方程组,而消元法实际上是反复对方程进行变换,而所做的变换也只是以下三种基本的变换所构成:1、用一非零的数乘以某一方程;2、把一个方程的倍数加到另一个方程;3、互换两个方程的位置。同样地,定义初等列变换,即:1、以P中一个非零的数乘矩阵的某一列;2、把矩阵的某一列的c倍加到另一列,这里c是P中的任意一个数;3、互换矩阵中两列的位置。
把矩阵和多元一次方程组联系在一起就好理解了。
交换方程组第i个和第j个方程的位置————交换矩阵中i行j行位置; 方程组第i个方程左边右边同乘一个数,0除外————矩阵第i行所有元素同乘一个不为0的数;
方程组第i个方程乘任意数加到第j个方程————矩阵第i行乘任意数加到第j行。 如果能理解方程组中这三种变换都不改变解,那理解初等变换也不困难。
把矩阵和多元一次方程组联系在一起就好理解了。 交换方程组第i个和第j个方程的位置————交换矩阵中i行j行位置; 方程组第i个方程左边右边同乘一个数,0除外————矩阵第i行所有元素同乘一个不为0的数; 方程组第i个方程乘任意数加到第j个方程————矩阵第i行乘任意数加到第j行。 如果能理解方程组中这三种变换都不改变解,那理解初等变换也不困难。
变换矩阵是数学线性代数中的一个概念。在线性代数中,线性变换能够用矩阵表示。如果T是一个把Rn映射到Rm的线性变换,且x是一个具有n个元素的列向量 ,那么我们把m×n的矩阵A,称为T的变换矩阵。
寻找变换矩阵A的方法
如果有一个函数形式的线性变换T(x),那么通过T对x的每个标准基进行变换,并将变换结果依次插入矩阵的列,这样就可以确定变换矩阵A。
线性空间:
可以进行线性运算(加法和乘法)的一个大容器。
基:
看做线性空间里面的一个坐标系就可以;比如:二维平面空间的基就是二维坐标系。
点与向量之间的关系:
点的坐标就是一个向量,该向量代表的是从原点到该点的方向和大小。
线性变换:就是从一个线性空间 V 的某一个点跃迁到另一个线性空间 V 的另一个点的运动。蕴含的深层含义是一个点不仅可以变换到同一个线性空间中的另一个点,而且可以变换到另一个线性空间中的另一个点去。矩阵和线性变换之间的关系:
矩阵本身描述了一个坐标系,矩阵与矩阵的乘法描述了一个运动。换句话说:如果矩阵仅仅自己出现,那么他描述了一个坐标系,如果他和另一个矩阵或向量同时出现,而且做乘法运算,那么它表示运动(线性变换)。
变换矩阵是数学线性代数中的一个概念。
在线性代数中,线性变换能够用矩阵表示。如果T是一个把Rn映射到Rm的线性变换,且x是一个具有n个元素的列向量,那么
我们把m×n的矩阵A,称为T的变换矩阵。
任意线性变换都可以用矩阵表示为易于计算的一致形式,并且多个变换也可以很容易地通过矩阵的相乘连接在一起。
线性变换不是唯一可以用矩阵表示的变换。Rn维的仿射变换与透视投影都可以用齐次坐标表示为RPn+1维(即n+1维的真实投影空间)的线性变换。因此,在三维计算机图形学中大量使用着4x4的矩阵变换。
可以. 先进行一个行变换,再进行一个列变换
关键是搞清楚什么时候行列变换都可以用, 什么时候只能用行变换
行列变换都可以用的情况: 求矩阵的等价标准形, 求矩阵的秩
只能用行变换的情况: 求梯矩阵, 行简化梯矩阵, 求逆, AX=B矩阵方程
矩阵求逆公式是AB=BA=E。在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。最逆矩阵是一个数学概念,主要用于描述两个矩阵之间的可逆关系。
旋转变换是指将平面内的点绕着某一点逆时针旋转一定角度的转换。旋转变换的矩阵公式取决于旋转的角度。
逆时针旋转 90° 的矩阵公式为:
[cos(90°) -sin(90°)] [sin(90°) cos(90°)]
=
[0 -1] [1 0]
逆时针旋转 180° 的矩阵公式为:
[cos(180°) -sin(180°)] [sin(180°) cos(180°)]
=
[-1 0] [ 0 -1]
逆时针旋转 270° 的矩阵公式为:
[cos(270°) -sin(270°)] [sin(270°) cos(270°)]
=
[ 0 1] [-1 0]
逆时针旋转 θ° 的矩阵公式为:
[cos(θ°) -sin(θ°)] [sin(θ°) cos(θ°)]
其中,θ° 为旋转角度(单位为度)。
两个矩阵A与B相似,是指的存在可逆矩阵P,使得
P^-1AP=B
则P就是相似变换的矩阵。
其中A是线性变换在某一组基下的矩阵,B是该线性变换在另一组基下的矩阵。通过相似变换
Y=PX
使得P^-1AP=B