《机器学习线性代数基础:Python语言描述》读书笔记----基底

news/2024/8/27 7:54:29 标签: 线性代数, 机器学习, 向量

向量与基底

对于二维向量 u = [ 4 5 ] u=\begin{bmatrix} 4 \\ 5 \end{bmatrix} u=[45]来说,一般默认其表示原点到坐标(4,5)的一条有向线段。

这其实基于一个默认的前提:以 e x = [ 1 0 ] e_x=\begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix} ex=[10], e y = [ 0 1 ] e_y=\begin{bmatrix} 0 \\ 1 \end{bmatrix} ey=[01]作为基准。因此,u的完整的表达为: u = 4 e x + 5 e y = 4 [ 1 0 ] + 5 [ 0 1 ] u=4e_x+5e_y=4\begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix}+5\begin{bmatrix} 0 \\ 1 \end{bmatrix} u=4ex+5ey=4[10]+5[01]。也可以说在基底 ( e x , e y ) (e_x,e_y) (ex,ey)下,其 坐标为(4,5)。

显然,基底不同,向量(坐标)的表示也随之变化。而向量坐标也在明确了基底的前提下才有实际意义。

n维空间的基底由n个 线性无关的向量组成,这些向量的张成空间正好就是n维空间。

张成空间:对于一组线性向量,由它们所有线性组合构成的空间就成为这一组向量的张成空间 。


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