《线性代数的几何意义》笔记(1)
如何理解“線性代數”這四個字?
線性代數 = 線性 + 代數。
線性,是指線性代數這門學科研究的是線性問題。線性是理想化的,但是也是最基礎的。實際工程中如果有非線性的問題,可以通過轉化成線性問題來近似求解。
線性有兩個特性:可加性與比例性。
其中,比例性要求函數必須是過原點的。過原點的意思是,輸入為0時,輸出也為0,這種情況下,稱函數是齊次的;如果輸入為0時,輸出不為0,則稱為非齊次,書中有證明,非齊次不滿足比例性,即不是嚴格線性的。
代數,是指用符號來代替數,研究的對象不是具體的數,而是數之間的關系。衍生出來的研究對象有函數、方程。
函數和方程的區別是什么?
方程,是一種恒等關系。解方程的過程是,根據給定的約束關系,求出滿足約束的解的集合。在圖像上,方程就是坐標系中任意的曲線。方程沒有自變量和因變量的概念。
函數,是方程的一個特例,它特殊在:它嚴格要求自變量到因變量的關系必須是一一映射。它在已知解的集合情況下,研究映射關系,這和方程是相反的。線性代數中的函數類型主要是n元一次函數,因為一次函數才天生具備線性特征。在圖像上,函數是一個x值最多只能對應一個點的曲線。
行列式和矩陣的區別是什么?
行列式是一個數值,行列式是用來求方程組的解的。
矩陣不是一個數值,它是一組映射關系。通過對線性映射關系進行抽象,將與之無關的信息剔除,而得到的獨立概念,這和計算機編程中的抽象極其相似,通過進一步研究,得出了很多矩陣的性質、法則。
關于對數學本質的初步理解
由上可以大致看出,數學研究的過程是,首先對問題中具有相同功能的信息進行抽取,建模(也就是抽象),之后提出相應的概念、創建用來描述相關對象的符號。通過進一步的研究,抽象出的新模型的很多特性會被發掘出來,這種模型可能會成為更新的模型的基礎,長此以往會形成一個體系,進而形成一門學科。
所以,數學學科中會有很多概念和模型,每種概念和模型都是為了解決特定問題而提出的,我們在學習的時候,一定要弄明白模型是為了解決什么問題而提出的(怎么搞明白是一個難題,在灌輸式的教育下,很少有人能搞明白,所以更多的還是需要自己去查更好的資料,去思考)。在此基礎上,我們還可以進一步培養自己的抽象能力,將問題中具有共性的、起關鍵作用的對象獨立出來研究,建立模型,從而弄清楚問題的結構,從而最終解決問題。
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