图像处理的坐标变换必备的矩阵知识
来源:互联网 发布:linux命令行 删除 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 14:28
6.5 矩阵的运算及其运算规则
一、矩阵的加法与减法
1、运算规则
设矩阵,,
则
简言之,两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减!
注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的.
2、 运算性质 (假设运算都是可行的)
满足交换律和结合律
交换律 ;
结合律 .
二、矩阵与数的乘法
1、 运算规则
数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或.
特别地,称称为的负矩阵.
2、 运算性质
满足结合律和分配律
结合律: (λμ)A=λ(μA) ; (λ+μ)A =λA+μA.
分配律: λ (A+B)=λA+λB.
典型例题
例6.5.1 已知两个矩阵
解 由已知条件知
三、矩阵与矩阵的乘法
1、 运算规则
设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵:
(1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即.
(2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和.
典型例题
例6.5.2 设矩阵
解 是的矩阵.设它为
想一想:设列矩阵,行矩阵,和的行数和列数分别是多少呢
是3×3的矩阵,是1×1的矩阵,即只有一个元素.
课堂练习
1、设,,求.
2、在第1道练习题中,两个矩阵相乘的顺序是A在左边,B在右边,称为A左乘B或B右乘A.如果交换顺序,让B在左边,A在右边,即A右乘B,运算还能进行吗?请算算试试看.并由此思考:两个矩阵应当满足什么条件,才能够做乘法运算.
3、设列矩阵,行矩阵,求和,比较两个计算结果,能得出什么结论吗?
4、设三阶方阵,三阶单位阵为,试求和,并将计算结果与A比较,看有什么样的结论.
解:
第1题
对于
结论1 只有在下列情况下,两个矩阵的乘法才有意义,或说乘法运算是可行的:左矩阵的列数=右矩阵的行数.
第3题
是矩阵,是的矩阵.
.
结论2 在矩阵的乘法中,必须注意相乘的顺序.即使在与均有意义时,也未必有=成立.可见矩阵乘法不满足交换律.
第4题
计算得:.
结论3 方阵A和它同阶的单位阵作乘积,结果仍为A,即.
单位阵在矩阵乘法中的作用相当于数1在我们普通乘法中的作用.
典型例题
例6.5.3 设,试计算和.
解
.
结论4 两个非零矩阵的乘积可以是零矩阵.由此若,不能得出或的结论.
例6.5.4 利用矩阵的乘法,三元线性方程组
2、 运算性质(假设运算都是可行的)
(1) 结合律 .
(2) 分配律 (左分配律);
(右分配律).
(3) .
3、 方阵的幂
定义:设A是方阵,是一个正整数,规定
四、矩阵的转置
1、 定义 定义:将矩阵A的行换成同序号的列所得到的新矩阵称为矩阵A的转置矩阵,记作或. 例如,矩阵的转置矩阵为.
2、运算性质(假设运算都是可行的)
(1)
(2)
(3)
(4) ,是常数.
典型例题
例6.5.5 利用矩阵
解 ;
而
所以
.
定义:如果方阵满足,即,则称A为对称矩阵. 对称矩阵的特点是:它的元素以主对角线为对称轴对应相等.
五、方阵的行列式
1、定义 定义:由方阵A的元素所构成的行列式(各元素的位置不变),称为方阵A的行列式,记作或.
2 、运算性质
(1) (行列式的性质)
(2) ,特别地:
(3) (是常数,A的阶数为n)
思考:设A为阶方阵,那么的行列式与A的行列式之间的关系为什么不是,而是?
不妨自行设计一个二阶方阵,计算一下和.
例如,则.
于是,而.
思考:设,有几种方法可以求?
解 方法一:先求矩阵乘法,得到一个二阶方阵,再求其行列式.
方法二:先分别求行列式,再取它们的乘积.
3、逆矩阵
逆矩阵: 设A是数域上的一个n阶方阵,若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B,使得: AB=BA=E。 则我们称B是A的逆矩阵,而A则被称为可逆矩阵。其用A^(-1)表示。
逆矩阵的性质为:
1 矩阵A可逆的充要条件是A的行列式不等于0。
2 可逆矩阵一定是方阵。
3 如果矩阵A是可逆的,A的逆矩阵是唯一的。
4 可逆矩阵也被称为非奇异矩阵、满秩矩阵。
5 两个可逆矩阵的乘积依然可逆。
6 可逆矩阵的转置矩阵也可逆。
7 矩阵可逆当且仅当它是满秩矩阵。
其中的方阵:就是行和列数相等的矩阵。
行列式:其就是求一个矩阵的数值,一般使用上三角或者下三角。其如下:
满秩矩阵:一个判断线性方程是否有解的关键条件,其是其说的就是要线性无关,其可分为列满秩和行满秩。其概念是:
满秩矩阵(non-singular matrix): 设A是n阶矩阵, 若r(A) = n, 则称A为满秩矩阵。但满秩不局限于n阶矩阵。若矩阵秩等于行数,称为行满秩;若矩阵秩等于列数,称为列满秩。既是行满秩又是列满秩则为n阶矩阵即n阶方阵。其中的R(A)指的就是求其秩。其中的行满秩就是行向量线性无关;列满秩就是列向量线性无关;其示意图如下:
3、 列(行)满秩阵与方程关系:
这也是为什么相机标定的时候每个视场只能提前四个有用的点,这时因为第五个点肯定跟前面的四个点其中一个线性相关,意思就是(x,y)(X,Y)这个肯定跟前面的一个点成倍数关系,这样子在求秩的时候,有成倍数的行会被化成零,则这就成了降秩了,就不是满秩了。
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