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矩阵和线性变换关系的通俗阐释,吴中机器视觉培训,吴中机器视觉检测培训

矩阵与线性变换的关系:简单易懂的比喻和例子

1. 矩阵像“操作指南”

设想你有一台会做简单动作的玩具机器人,比如它能向右走或向上跳。你给机器人写一张指令纸条,上面写着:


向右走-3步-向上跳-2步

这张纸条就相当于矩阵,它指导机器人如何移动。机器人按照纸条上的指令移动,就像进行了一次线性变换。

矩阵就像是机器人的操作指南,而线性变换就是机器人实际执行的动作。


2. 线性变换:保持网格线平行的变形

想象一张印有方格的纸,线性变换就是对这个网格做的以下几种变形:

- 拉伸网格

- 压缩网格

- 旋转网格

- 剪切网格

但是有一个关键规则:变形后,网格线要保持平行,直线依然是直线,原点位置不变。这些规则定义了线性变换。


3. 矩阵如何描述这些变形?

假设原始网格的坐标轴是水平向右和垂直向上。线性变换后,这两个方向会变成新的方向。矩阵就是记录这些新方向坐标的工具。

例如,原始的向右和向上的方向分别变成了新的坐标(3,1)和(-1,2),那么对应的矩阵可能是:

[3  -1]

[1   2]

矩阵的每一列,代表变换后坐标轴的方向。


4. 矩阵乘法:连续动作的合并

如果你先让机器人按照矩阵A行动,然后按照矩阵B行动,这相当于直接执行矩阵B乘以矩阵A的结果。

比如,矩阵A代表向右走3步,矩阵B代表顺时针转90度,矩阵B×A就是先走3步再转90度,这两个动作合并成一个新的动作。


5. 矩阵为何能表示所有线性变换?

因为任何线性变换只需要确定两件事:

1. 原来的向右方向去了哪里?

2. 原来的向上方向去了哪里?矩阵的第一列负责记录点向右移动(→)的位置,而第二列则记录点向上移动(↑)的位置。

其余所有点都是基于这两个方向的“加权组合”而确定,因此矩阵完全定义了空间变形的具体方式!


总结比喻

矩阵如同乐高玩具的组装指南,指示我们如何拼接每一块零件(坐标轴)。

线性变换则是按照组装指南构建出的最终模型(空间变形)。

矩阵乘法则相当于将多份组装指南合并成一份更详尽的指南。

矩阵是线性变换的密钥手册,而线性变换则是矩阵的实际应用效果。两者实际上描述的是同一现象,正如食谱(矩阵)与烹饪出的菜肴(线性变换)之间的关系。



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