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抽象向量空间

  • 向量是什么
  • 函数
  • 什么是线性
  • 推论
  • 向量空间

这是关于3Blue1Brown "线性代数的本质"的学习笔记。

向量是什么

可以是一个箭头,可以是一组实数,即一个坐标对。

箭头在高维(4维,甚至更高)空间,概念比较模糊。

坐标对用数值表示,相对清晰。但数值对依赖于选取的基向量。而且线性代数的核心话题,比如行列式、特征向量等,又和所选坐标系没有关系。

行列式说的是一个变换对面积的缩放比例,特征向量则是在变换中留在它所张成的空间中的向量。坐标系怎么选都不会改变这二者最根本的值。

函数

从某种意义上说,函数实际上只是另一种向量。
( f + g ) ( x ) = f ( x ) + g ( x ) ( 2 f ) ( x ) = 2 f ( x ) (f+g)(x)=f(x)+g(x) \\ (2f)(x)=2f(x) (f+g)(x)=f(x)+g(x)(2f)(x)=2f(x)
用箭头表示的向量的线性代数的所有特征,比如线性变换、数乘、点积等等,都能原封不动地用在函数上。

比如函数的变换,是输入一个函数,并把它变成另一个函数,这的一个例子就是导数,它将函数变换到另一个函数。这在函数中,一般称为算子,而不是变换。这是函数的变换,但怎么算是“线性”的?

什么是线性

满足以下两条性质的变换是线性的:

  • 可加性:对两个向量进行相加,然后对它们的和进行变换,得到的结果和将变换后的两个向量相加一致。
  • 成比例性:将一个向量与某个数相乘,然后对其进行变换,得到的结果和变换后的向量与这个数相乘一致

即线性变换保持向量加法运算和数乘运算。

前面讨论的网格线平行且等距分布,是这两条性质在二维平面这一特殊情况下的体现。
在这里插入图片描述

图1 线性的严格定义

因此,求导是线性运算。满足可加性和数乘性(成比例)质。

推论

一个向量可以表示为基向量以某种方式进行线性组合,所以,求一个向量变换后的结果,实际上就是求出变换后的基向量以相同方式进行线性组合的结果。

向量空间

箭头、一组数、函数等,它们构成的集合被称为“向量空间”。
向量空间中的对象满意以下规则(公理):

在这里插入图片描述

图2 向量加法和数乘规则

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