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基变换 ​

如果有一个人,用着不同的基向量,分别是:

b1→=[21]b2→=[−11]

但是从对方的角度来说,这两个坐标为:

b1→=[10]b2→=[01]

对方使用着自己的网格来为坐标可视化,但是大家都在 (0,0) 这个 Origin 的含义上达到了共识。

如果对方用 (-1, 2) 来表示一个向量,那么这个向量用我们的方式缩放后再相加,就是:

−1[21]+2[−11]=[−41]

实际上就是矩阵-向量乘法:

[2−111][−12]=[−41]

TIP

A[xiyi]⏞Their language=[x0y0]⏟Our languageOur grid→Their gridA=[2−111]Our language←Their language

TIP

[xiyi]⏞Their language=A−1[x0y0]⏟Our languageOur grid←Their gridInverse[2−111]−1Our language→Their language

A−1MA ​

TIP

如果我们们把坐标轴旋转 90°,那么矩阵为:

[0−110]

但是实际上,这是用我们自己的语言,来跟踪我们所选的基向量,用我们的坐标来记录。

那对方的坐标如何表示呢?

不可以将我们的基向量所组成的矩阵直接转化为对方的语言,因为这些列代表的仍然是我们的基,而不是对方的基。

  • 我们应该表示出对方的基向量旋转后的变化,并用对方的语言来描述。
  • 首先,我们找一个用对方语言描述的任意向量,比如:
[−12]⏟Vector of their language
  • 接下来,我们不用对方的语言来描述,而是转化为用我们自己的语言来描述:
[2−111]⏟Change of basis matrix[−12]⏞Same vector in our language
  • 然后,将所得结果左乘线性变换矩阵,此时给出的就是旋转变换后的矩阵了:
[0−110]⏟Transformation matrix in our language[2−111][−12]⏞Same vector in our language
  • 最后一步,自然就是把我们语言描述的变换后的向量,转换为对方语言描述的向量了:
[2−111]−1⏟Inverse of change of basis matrix[0−110][2−111][−12]⏞Transformed vector in our language

TIP

任意的一个矩阵都可以像上面那样做:

[2−111]−1[0−110][2−111]⏞Transformed vector in their languagev→

因此,表达式 A−1MA 暗示着一种数学上的转移作用。