2012-11-29

線代 牛馬 關係

不好意思
想問一下

老師 所說的 牛馬的R^n

維度關係

不是很了解

可否解說一下 謝謝

7 則留言:

月戀星辰 提到...

您好:
希望您再提供詳細一點的問題描述,我現在只記得當時老師說牛馬不要混淆,這是長得像牛的小馬...但具體我忘記老師是怎麼比喻的了...

Bill 提到...

你講的是 (x1,x2) != (x1,x2,0)?

左邊是牛,右邊是長得像牛的小馬,但是它其實是馬.
這兩個一個 r^3 一個 r^2 當然不同.





Bill 提到...

eigenvalue 那章牛馬就統一了

Unknown 提到...

SOORR 老師也跟BILL 大講的一樣 提很快 然後有用到 就講一下==
害我不是很了解
請教BILL eigenvalue 統一是怎麼樣

Bill 提到...

統一就是 f:v->v

兩邊空間都是一樣的

Unknown 提到...

我在想想 謝

線代離散助教(wynne) 提到...

當老師講到牛跟馬的故事時, 想強調的都是所在的向量空間不同, 不能混在一起談, 比方說假設有一個 7x5 的矩陣 A, rank(A) = 5, 你不能說因為CS(A)是 5 維所以CS(A) = R^5, 因為CS(A)和R^5這兩個向量空間完全無法比擬, 一個是牛一個是馬, CS(A)裡面的向量是 R^7 裡的向量, 不是 R^5 裡的向量

牛馬統一只是想說明, 在第五章以後若沒特別說明, 則我們討論的線性映射都是算子, 也就是說定義域與對應域的維度會相同, 矩陣都是nxn, 所以不太會有上述的問題