為什麼會有矩陣這東西,矩陣到底有什麼用
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這個表妹
你們要嗎
上一次超模君終於把愛學習的5歲表弟打發走了。。。
原本想這個周末可以好好休息一下,沒想到10歲表妹竟然來了。
進門的那種氣勢感覺勢不可擋。。。
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表妹:表弟他學會行列式,你今天一定要跟我說說矩陣。
超模君:哦,不過我要先寫文章,你先去那看《衡水寶典》。
表妹:表哥,如果現在你教我的話,我就介紹隔壁家的漂亮姐姐給你認識,那個姐姐...
超模君:你等會,先不要看《衡水寶典》,最近衡水中學的學生清華浙大都不錄取了,還是我來給你講講矩陣吧,這樣才能幫助你學習。
在《線性代數》書中,行列式和矩陣總是如影隨行,而且兩個確實長得很相似,所以也經常有人混淆兩者。
矩陣:有勾必火
雖然這個時代很看顏值(矩陣有勾,確實比較火一點),不過超模君可不是這麼膚淺,超模君還是很看重內涵。
行列式:是指將一些數據建立成計算方陣,經過規定的計算方法最終得到一個數。換句話說,行列式代表的是一個值。
而矩陣則不同,矩陣表示的是一個數表,是一個數據的集合體。換句話說,矩陣更神似於一張n行m列的數字表格,或者Excel表。
最近這幾天,京西旅館的大廚還沒到位,採購蔬菜的事情還是落在了小天的身上。
這不,精打細算(摳門)的劉強西就派小天到村頭菜市場、村尾王大媽菜攤和隔壁村老王農場去調研不同菜品的價格,說是不能亂花一分錢。。。
小天分別去三個地方分別調研了三種菜品,發現價格真有不同。。。
而之後小天便將得到的數據用矩陣表示出來。
劉強西看到小天提供的矩陣:這是什麼鬼,小天,你幹嘛用矩陣來表示呀?!
小天:因為矩陣也是一種表示多維度數據的方式呀!
劉強西:但這個比Excel表難看,不喜歡,而且沒什麼用。
小天此時露出鄙夷的眼光:劉boss,你竟然說矩陣沒什麼用(這個也不怪你,就是現在還有人說數學沒什麼用),其實之所以做成矩陣的形式,就為了四個字:便於計算。
我記得上一次你還跟我說過三種蔬菜的需求量,那我們將需求量做成需求矩陣B:
那我們就可以得到三個地方的價格(價格矩陣C):
如果此時我們再考慮距離因素和時間成本,那也就是增加距離矩陣D和時間矩陣E,最後再用上我們最簡單的運演算法則:加減乘除。
那這樣的話,我們就可以對三個購菜點進行綜合評估,選出最好的供應商了。
劉強西:小天越來越聰明了,講的很有道理。
小天:我一直都很聰明。
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據知情人士爆料,矩陣最開始是用於線性變換。
那什麼是線性變換?
向量空間V到其自身的映射稱為V的變換,V到V的線性映射稱為V的線性變換,簡言之,線性映射就是保持線性關係的映射。
超模君,咱能好好得講話嗎?
行行行,就來!從最簡單的例子來說,假設X是(a, b, c)這樣的數字向量,那麼我們經常講的線性方程組就是對於這個向量做變換,而矩陣乘法就是用來接線性方程組的。
那當我們把X看成函數,我們常講的微分運算也是一種線性變換,而此時的矩陣乘法則是被用來解微分方程。
學過氣象的同學應該對矩陣也很了解,因為他們經常會用矩陣運算來對未來的天氣進行預測。
每一天的天氣狀況在觀測後就會是一個具體值,而在觀測到之前,我們可以把它想像成一個概率的向量(比如今天的氣溫22°C的概率是85%,23°C的概率是10%,24°C的概率是5%)。
然後呢,假設每一天的天氣和前一天的天氣構成馬爾可夫鏈:
馬爾可夫鏈(Markov Chain),描述了一種狀態序列,其每個狀態值取決於前面有限個狀態。馬爾可夫鏈是具有馬爾可夫性質的隨機變數的一個數列。
也就是說明天的天氣是今天天氣的線性變換,所以矩陣的乘法可以幫助你預測n天后的天氣。
從剛才講的幾個例子,各位模友可能會發現:
好像很多東西都是線性變換啊?
原因還簡單,以為線性關係足夠簡單,就比如牛頓定理F=ma。
事實上,無論是大數學家還是大物理學家,每個人都希望用最簡單的方式去解決問題,還有在我們的數學建模競賽中,一種簡單明了的演算法總是會比各種複雜演算法更容易讓人接受。
而這種對於線性關係的追求,其實也是能力所限制,當我們不知道所研究的對象服從什麼規則的時候,我們通常會假設這個現象是服從線性關係(不因為別的,還是因為簡單)。
如果太複雜了的怎麼辦,我們也總是會在複雜的內部關係裡面找出線性關係的存在。
你看,線性關係的基礎就是ax+b,沒錯,這裡的運算規則就只有乘法和加法(相信小學就會了)。
矩陣的運算其實就是簡單的乘法和加法,而矩陣的出現,也是為了讓我們能更好地處理更多維度的數據情況。
最後再講一點:
什麼是矩陣的秩
關於矩陣的秩,超模君曾在知乎上看過到這麼一個回答:
你們家r口人,然後拍了n張照片。
這個r就是秩了。
這樣看下來,秩便是線性組合出所有照片所需要的最少的獨一無二的人的數量。
本文由超級數學建模編輯整理
部分資料來源於知乎
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