线性代数

标量、向量、张量

标量占据的是零维空间
向量占据的是一维数据，例如语音信号
矩阵占据的是二维数组，例如灰度图像
张量占据的是三维乃至更高维的数组，例如RGB图像和视频

内积(点乘)概述

内积(inner product) 计算的则是两个向量之间的关系

两个相同维度向量内积的表达式为: 在这里插入图片描述
。即对应元素乘积的求和

内积能够表示两个向量之间的相对位置，即向量之间的夹角。一种特殊的情况是内积为0，即(X, Y) = 0，，在二维空间上，这意味两个向量的夹角为90度，互相垂直

而在高维空间上，这种关系被称为正交(orthogonality)。如果两个向量正交，说明他们线性无关，相互独立，互不影响

正交基

如果有一个集合，它的元素都是具有相同维数的向量(可以是有限个或无限个)，并且定义了加法和数乘等结构化的运算，这样的集合就称为线性空间(liner space),定义了内积运算的线性空间则被称为内积空间(inner product space)

在内积空间中，一组两两正交的向量构成这个空间的正交基(orthogonal basis),假若正交基中基向量的L2范数都是单位长度1，这组正交基就是标准正交基(orthonormal basis)

例子：在三维空间中，我们可以使用标准单位向量作为正交基，即：
$\mathbf{i} = \begin{bmatrix} 1 \ 0 \ 0 \end{bmatrix}, \quad \mathbf{j} = \begin{bmatrix} 0 \ 1 \ 0 \end{bmatrix}, \quad \mathbf{k} = \begin{bmatrix} 0 \ 0 \ 1 \end{bmatrix}$
这些向量两两之间的内积为零，即 $\mathbf{i} \cdot \mathbf{j} = \mathbf{i} \cdot \mathbf{k} = \mathbf{j} \cdot \mathbf{k} = 0$ ，并且它们的长度都是1，因此它们是标准正交基。

在更高维的空间中，比如四维空间，一个正交基可以是：
$\mathbf{e_1} = \begin{bmatrix} 1 \ 0 \ 0 \ 0 \end{bmatrix}, \quad \mathbf{e_2} = \begin{bmatrix} 0 \ 1 \ 0 \ 0 \end{bmatrix}, \quad \mathbf{e_3} = \begin{bmatrix} 0 \ 0 \ 1 \ 0 \end{bmatrix}, \quad \mathbf{e_4} = \begin{bmatrix} 0 \ 0 \ 0 \ 1 \end{bmatrix}$
这些向量同样是两两正交的，并且长度为1，因此它们构成了四维空间的正交基。

线性变换

在数学和物理学中，当我们描述一个点在空间中移动时，可以用向量来表示这个点的位置

如果这个点从一个位置移动到另一个位置，那么表示这个点位置的向量也会随之改变。这种改变可以通过一种数学工具–矩阵来实现，这种改变称为线性变换

线性变换具有以下特点:

向量经过线性变换后，其坐标按照一定的数学规则进行变换
线性变换保持向量之间的线性关系，例如，线性变换前后，两个向量的和的变换等于它们各自变换后的和

转置矩阵

转置矩阵是指将原矩阵的行和列进行相互得到的新矩阵

转置矩阵的作用：

坐标变换: 在计算机图形学中，转置矩阵常用于变换坐标系统。例如，当一个物体的坐标需要根据相机或观察者的角度进行变化时-
简化计算: 在解线性方程组时，转置矩阵可以用来简化计算过程，特别是在使用行列式和逆矩阵时
矩阵乘法: 当需要计算两个矩阵的乘积时，转置矩阵的概念很有用，因为 (AB)^{T} = B^{T}A^{T} ，这个性质有时可以减少计算量

原矩阵:
tensor([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19]])转置矩阵:tensor([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19]])

逆矩阵

逆矩阵是指对于给定的方阵（行数和列数相等的矩阵）X，存在另一个矩阵X^-1，使得两者相乘的结果等于单位矩阵I。数学上表示为
$\cdot X^{-1} = X^{-1} \cdot X = I$

对称矩阵(symmetric matrix)

对称矩阵是指一个方阵，其行和列数量相等，且满足

$X = X^{T}$

在这里插入图片描述

B = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 0, 4], [3, 4, 5]])
B
tensor([[1, 2, 3],[2, 0, 4],[3, 4, 5]])B == B.T
tensor([[True, True, True],[True, True, True],[True, True, True]])

特征值（eigenvalue）和特征向量（eigenvector）

描述矩阵的一对重要参数是特征值(eigenvalue) 和特征向量(eigenvector). 对于给定的矩阵A，假设其特征值是λ，特征向量为x，它们的关系为:
在这里插入图片描述

矩阵代表了向量的变换，其效果通常对原始向量同时施加方向变化和尺度变化

如果一个矩阵只能伸缩一个向量，并不能改变向量的方向，那么这个向量就是矩阵的特征向量。特征是衡量事物的各个维度或者尺度，如果不停变化也就称不上特征了

矩阵特征值和特征向量的动态意义在于表示了变化的速度和方向。如果把矩阵所代表的变化看作奔跑的人，那么矩阵的特征值就代表了他奔跑的速度，特征向量代表了他奔跑的方向

奇异值分解

求解给定矩阵的特征值和特征向量的过程叫做特征值分解，但能够进行特征值分解的矩阵必须是 n 维方阵

范数

范数(norm) 是对单个向量大小的度量，描述的是向量自身的性质，其作用是将向量映射为一个非负的数值

通用的 L^p 范数定义如下:
在这里插入图片描述

对一个给定向量

L^1 范数计算的是向量所有元素绝对值的和
L^2范数计算的是通常意义上的向量长度
L^∞ 范数计算的则是向量中最大元素的取值

范数计算的是单个向量的尺度，内积(inner product)计算的则是两个向量的关系

代码实现

内积例子

import numpy as npA = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])inner_product = np.sum(A.T * B)
print(inner_product)  # 输出结果应该是70

正交基例子

在三维空间中，可以通过经度、纬度、和海拔高度来确定一个确切的位置，因为这三个坐标轴构成一套明确的参考系。

然而，当我们进入更高维的空间时，这种直观的坐标系定义就不再适用了，因为高维空间超出了我们的直观感知

在高维空间中，使用正交基来确定位置，这是因为正交基能够为空间提供一套可以量化和计算坐标的系统

正交基是一组两两正交的向量，它们可以定义高维空间中的“经纬度”, 如果这些向量还是标准正交基（即长度为1），那么它们可以更方便地用于表示和计算点在空间中的位置

import numpy as np# 假设我们有以下的标准正交基，这里以三维空间为例
# 注意：实际使用中，正交基的数量应与空间的维度一致
orthogonal_basis = np.array([[1, 0, 0],  # x轴方向的基向量[0, 1, 0],  # y轴方向的基向量[0, 0, 1]   # z轴方向的基向量
])# 我们要表示的点的坐标，这里以三维空间中的一个点为例
point_coordinates = np.array([2, 3, 4])  # (x, y, z)坐标# 使用正交基来表示这个点
# 这可以通过点乘正交基和点的坐标来实现
point_representation = np.dot(orthogonal_basis.T, point_coordinates)print("点的表示（按照正交基展开的坐标）:", point_representation)

线性变换

import numpy as np# 定义一个点P在二维空间中的初始位置，用向量表示
point_p = np.array([2, 3])  # 向量 [2, 3]# 定义一个线性变换矩阵A，例如旋转变换
# 这里我们定义一个旋转90度的变换矩阵
transform_matrix_a = np.array([[0, -1],  # 旋转变换矩阵[1, 0]])# 应用线性变换，计算点P变换后的位置
transformed_point_p = np.dot(transform_matrix_a, point_p)print("变换前的点P坐标:", point_p)
print("变换后的点P坐标:", transformed_point_p)

矩阵的作用就是对正交基进行变换

矩阵可以用来改变空间中的参考框架，特别是当这个参考框架由正交基组成

正交基是一组相互垂直(在二维空间中是90度角，在高维空间中是相互点乘为0)的向量，它们定义了一个空间结构

当我们有一个向量在一个由正交基定义的空间中，通过左乘一个矩阵，我们可以将这个向量转换到另一个由不同正交基定义的空间中。这个矩阵定义了这两个空间之间的变换

import numpy as np# 定义原始的正交基，这里以二维空间为例
b1 = np.array([1, 0])
b2 = np.array([0, 1])# 打印原始基
print("原始正交基:")
print("b1 =", b1)
print("b2 =", b2)# 定义一个变换矩阵，例如一个45度的旋转矩阵
theta = np.pi / 4  # 45度
A = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],[np.sin(theta), np.cos(theta)]])# 应用变换矩阵到原始基上
b1_transformed = A.dot(b1)
b2_transformed = A.dot(b2)# 打印变换后的基
print("\n变换后的正交基:")
print("b1_transformed =", b1_transformed)
print("b2_transformed =", b2_transformed)

特征向量例子

在一个线性变换中，如果一个矩阵对一个向量仅产生伸缩效果，而不会改变该向量的方向，那么这个向量被称为该矩阵的特征向量。

对于矩阵 ( A ) 和一个非零向量 ( v )，如果存在一个标量 ( lambda ) 使得 ( Av = lambda v )，那么 ( v ) 就是矩阵 ( A ) 的特征向量，对应的 ( lambda ) 是特征值


import numpy as np# 定义一个矩阵 A
A = np.array([[4, 1], [2, 3]])# 使用 NumPy 的 eig() 函数计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:\n", eigenvectors)# 特征向量与特征值的验证
for i in range(len(eigenvalues)):v = eigenvectors[:, i]lambda_v = eigenvalues[i] * vAv = np.dot(A, v)print("验证特征向量 {} 和特征值 {}: \nA*v = {} \nlambda*v = {}".format(i+1, eigenvalues[i], Av, lambda_v))

在这个代码中，我们定义了一个矩阵 A，然后使用 np.linalg.eig() 函数来计算特征值和特征向量

输出将显示特征值和对应的特征向量，同时代码中的循环还对计算结果进行了验证，确保 ( Av ) 等于 ( \lambda v )

这表明，对于这些特征向量，矩阵 A 仅进行了伸缩变换，而没有改变它们的方向

转置矩阵例子

import numpy as np# 创建一个4x3的矩阵A
A = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9],[10, 11, 12]])# 转置矩阵A
A_T = np.transpose(A)print("Original Matrix A:")
print(A)print("\nTransposed Matrix A_T:")
print(A_T)# 假设我们有一个向量v，我们想要计算A和v的点积
v = np.array([1, 0, 1])# 使用A_T来计算点积，这实际上是对A的列向量进行点积操作
result = np.dot(A_T, v)print("\nResult of A_T * v:")
print(result)

在这个例子中，我们创建了一个4x3的矩阵A，并计算了它的转置A_T。然后，我们使用转置矩阵A_T和向量v进行点积运算