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线性代数 00|从箭头到函数空间

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先想象一张橡皮网格#

在平面上画横竖网格,再把它整体旋转、拉长或剪切。若原点保持原位,等距平行线仍等距平行,就看到了线性变换的几何样子。矩阵是记录这种变换的一张表。

但“把直线变成直线”还不是足够精确的定义。我们最终要求 T(au+bv)=aT(u)+bT(v)T(au+bv)=aT(u)+bT(v)。这一个等式同时控制加法、数乘以及所有线性组合。

本课程先在二维和三维里画图,再走向 Rn\mathbb R^n,最后指出:多项式、数列和函数也能当向量。这样进入泛函分析时,就不必突然接受一种陌生的“无限维世界”。

学习路线#

章节主问题
向量、线性组合与空间向量究竟是什么,坐标是不是向量本身?
矩阵是一台变换机器为什么矩阵的列记录了全部变换?
消元、线性方程与四个子空间方程为何会无解、唯一解或有无穷多解?
基、维数、秩与商空间基、维数与秩如何描述自由度?
行列式、逆矩阵与换基行列式测量什么,为什么换基要做相似变换?
内积、正交与最近点点积如何产生距离、角度和最近点?
最小二乘、QR 与伪逆最小二乘、QR 与伪逆解决什么问题?
特征值、对角化与谱定理哪些方向经过变换后只被伸缩?
奇异值分解与 PCASVD 与 PCA 如何提取重要方向?
正定、矩阵微分与数值稳定性正定、矩阵求导和条件数如何进入优化?

与 3Blue1Brown 一起学#

官方专题 The essence of linear algebra 可以作为几何直觉的伴读。建议先看向量、线性组合、线性变换,再读本文对应章节并手算例题。动画帮助你“看见”,定义和反例帮助你判断何时能用。

这里的文字、题目与配图按本课程的顺序独立组织,不依赖某一版字幕或视频时间戳。视频中的几何观点尤其适合前半部分;无限维空间还需要额外的收敛与完备性理论。

两个约定#

默认列向量,矩阵从左侧作用:AxAx。ABxABx 表示先做 BB 再做 AA。ATA^T 为转置;复数情形用共轭转置 A∗A^*,并把点积中的转置换为共轭转置。

本套线性代数主要使用实数。泛函分析进入谱理论时会明确转到复数,不会把实数矩阵一定有实特征值当成事实。


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线性代数 00|从箭头到函数空间
https://f1yingwhite.github.io/posts/数学/线性代数教程/00-从箭头到函数空间/
作者
F1yingWhite
发布于
2026-11-03
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0