Я уже задавал вопрос о матрицах преобразования и вращении . Но я не удовлетворен ответом.
Они просто сказали
Композиция функций соответствует умножению матриц.
Я думаю, что понимаю концепцию, но я все еще не понимаю, почему именно
Есть ли лемма или формула, которые я должен использовать, или они просто вытекают из дистрибутивности матричного умножения? Я не могу понять это.
Вращение сквозной угол представляет собой линейное преобразование с матрицей
Вращение сквозной угол представляет собой линейное преобразование с матрицей
Вращение сквозной угол представляет собой линейное преобразование с матрицей
Вращение сквозной угол состав вращения сквозной угол и вращение сквозной угол .
Матрица композиции двух линейных преобразований есть произведение матриц этих преобразований.
Так
Так, в частности,
Вы также можете просто доказать это, используя комплексные числа:
Отождествляя действительную и мнимую части, получаем
Конечно, вам нужно знать основы комплексных чисел, но если вы уже знаете все это, обычно очень быстро можно доказать большую часть этих громоздких тригонометрических формул с комплексными числами, как это сделал я здесь.
Вы также можете доказать это, используя простую лемму:
Позволять быть дважды дифференцируемой, такой, что . Затем .
Действительно, если , затем и . Но , следовательно является константой, т. из-за его стоимости в . Следовательно повсюду.
Применив это к , у нас есть и , следовательно
В случае , у нас есть и , следовательно
Повернув единичную окружность на угол мы видим, что точка карты на и точка карты на .
Поскольку повороты сохраняют расстояния, расстояние между точками и равно расстоянию между точками и . Тогда формула расстояния дает:
С гораздо меньшими усилиями, чем вы думаете (и используя три раза), вы достигаете желаемой идентичности
Матрица представляет собой линейное преобразование. Каждый из его столбцов содержит координаты преобразованной базы. Чтобы применить его к вектору, умножьте каждый столбец матрицы на соответствующую координату (координата x для первого столбца и т. д.) и сложите результаты. Применение матрицы к матрице — это применение левой матрицы к каждому столбцу (базовому вектору) правой матрицы. Это сводится к правилу «умножить строку на столбец».
Чтобы увидеть, что столбцы матрицы образуют преобразованную базу в случае поворота, учтите, что первый столбец содержит координаты и принадлежащий вектор, повернутый на . Второй столбец — это первый столбец, повернутый на . Например, для вращение, ваш первый столбец будет .
Неправильно сделанная линейная алгебра Сергея Трейла излагает эти принципы с самого начала.
Рушаб Мехта
Матаддикт234
Рушаб Мехта
Матаддикт234
Рушаб Мехта
Матаддикт234
Рушаб Мехта
Матаддикт234
Рушаб Мехта