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线性代数几乎在所有技术领域都有所体现并被广泛引用的主要原因是：它能帮我们求解特定方程组。当我说方程组时，就是在说有一些未知量与一系列与之相关的方程，大部分情况下这些方程会显得非常复杂。 但如果你幸运地

通过学习，假定对线性变换有一个形象的理解，并且知道如何用矩阵表示它们。 现在想象一些线性变换，我们注意到有的将空闲向外拉伸，有的则将空间向内挤压。有件事对于理解这些线性变换很有用，那就是测量变换对究竟

本章针对于上一章节补充。 前面只说明了将二维向量变换为其它二维向量的特殊变换，整个系列主要在二维空间进行讨论，主要的原因在于：“只要掌握了二维空间的核心概念，这些概念就能完美的推广至高维空间”。然而我

回顾： 严格意义上来说，线性变换是将向量作为输入和输出的一类函数，可以将线性变换看做是对空间的挤压和伸缩，网格等距分布且保持原点不变。 关键一点在于：线性变换由它对空间的基向量作用完全决定。 在二维空

线性代数的概念，以及它和矩阵的关系（主要集中讨论线性变换在二维空间中长什么样以及他们如何与矩阵向量乘法关联） 首先解析线性变换这个术语。 变换本质是函数的一种花哨的说法：接收内容并输出对应的结果。 在

最近在学线性代数想树立几何直观于是试试踩地图的坑： 有些边界线没有绘制，请勿上纲上线。 数据来源于阿里的datav， 请自行下载。 支持鼠标滚轮缩放，拖拽移动（请忽略小问题，位移拖拽bug，如有解决方

当看到有一对描述向量的数时，比如3,-2，我们将每一个坐标看做一个标量，也就是说如何压缩或者拉伸一个向量。 在xy坐标中有两个非常特别的向量： 一个指向正右方单位为1通常被称为i^或者x方向的单位向量

线性代数最基础最根源的组成部分就是向量。 看待向量的观点有三种，看似不同但是却互相关联： *向量加法和向量数乘贯穿线性代数始终，二者起着很重要的作用。 当前考虑的是向量的几何方面，每当考虑一个向量的新

学习背景 作为一个前端搬砖党来说，人生的终极目的就是为了躺平，但是介于大环境、学历、技术这样那样的原因，囊中羞涩，并不能支持自己的躺平。 近年来前端方向webgl呼声很高，作为可以在浏览器上运行的三维