线性映射

映射的基本性质(基本概念):单射,满射,逆映射(只有双射才存在逆映射),




双射---线性同构

  1. 零线性映射--------所有的向量都映射为零向量
  2. 线性同构----------自身到自身的线性映射都叫做线性自同构
  3. 线性同构=线性映射+双射


线性映射的性质:

  • 将零向量映射为零向量
  • 线性映射保持线性组合
  • 线性映射的复合映射

同构的线性空间当且仅当他们的维数是相同的




如何判定两个线性空间是线性同构的

由两个空间的一个线性映射是同构映射,但是不能推出两个空间中所有的线性映射是同构的;

  1. 所有的线性映射的全体的集合----------定义加法和乘法--------------得有所有的线性映射全体是一个线性空间



在数域上的线性空间定义乘法:-----且乘法满足相容性-----1结合律2 单位元 3 乘法加法分配率(左右两个方面)4:乘法和数乘的相容性

则称线性空间是数域上的一个代数

  • 线性空间的进一步升级为代数

remark

复合的线性变换乘法是不可交换的




线性映射

时间: 2024-10-13 16:43:41

线性映射的相关文章

通过灰度线性映射增强图片对比度

Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度呢?不急,我先讲点其他的. 如果你用过Photoshop,那么想必对增强图像的对比度很熟悉.在Photoshop中,我们对下面这张图执行“色阶”调整: 执行“色阶”调整:可以观察到图片的对比度明显增强.(白的更白,黑的更黑了) 它的原理是这样的:将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0,将灰度值高于140的点强制置为255,并且将55~140之间的色阶强行拓宽均匀映射到0~255之间,其效果是图像对比度增强了.如下图所示: 如果还不好理解,那么再看

浅浅地聊一下矩阵与线性映射及矩阵的特征值与特征向量

都说矩阵其实就是线性映射,你明白不?反正一开始我是不明白的: 线性映射用矩阵表示:(很好明白的) 有两个线性空间,分别为V1与V2, V1的一组基表示为,V2的一组基表示为:(注意哦,维度可以不一样啊,反正就是线性空间啊), 1, 现在呢,有一个从V1到V2的映射F, 它可以把V1中的一组基都映射到线性空间V2中去,所以有: 用矩阵可以表示为: 2,现在我们把在V1中有一个向量A,经过映射F变为了向量B,用公式表示为:                                 所以呢,坐标

[PeterDLax著泛函分析习题参考解答]第2章 线性映射

1. 验证两个线性映射的复合仍是线性映射而且满足分配律: $$\bex {\bf M}({\bf N}+{\bf K})={\bf M}{\bf N}+{\bf M}{\bf K},\quad ({\bf M}+{\bf K}){\bf N}={\bf M}{\bf N}+{\bf K}{\bf N}. \eex$$ 2. 证明定理 1. 证明: 证 (iii). 定义 $$\bex {\bf M}:\quad X/ N_{{\bf M}}\ni [x]\to {\bf M} x\in R_{{

自己动手实现线性映射,哈希映射

一个简单的线性映射: #include<vector> #include<iostream> using namespace std; template<class Key,class Value> class LinearMap { public: LinearMap(int size = 101) :arr(size) { current_size = 0; } void Put(const Key&k, const Value&v) { arr[c

Smart210学习记录------块设备

转自:http://bbs.chinaunix.net/thread-2017377-1-1.html 本章的目的用尽可能最简单的方法写出一个能用的块设备驱动.所谓的能用,是指我们可以对这个驱动生成的块设备进行mkfs,mount和读写文件.为了尽可能简单,这个驱动的规模不是1000行,也不是500行,而是100行以内. 这里插一句,我们不打算在这里介绍如何写模块,理由是介绍的文章已经满天飞舞了.如果你能看得懂.并且成功地编译.运行了这段代码,我们认为你已经达到了本教程的入学资格,当然,如果你不

arm-linux内存管理学习笔记(2)-内核临时页表的建立

学习了arm内存页表的工作原理,接下来就开始咱们软件工程师的本职工作,对内核相关代码进行分析.内核代码那么复杂,该从哪里下手呢,想来想去.其实不管代码逻辑如何复杂,最终的落脚点都是在对页表项的操作上,那么内核是在什么时机会对页表项进行操作,如何操作? 对于一个页表项,抛开所有的软件复杂逻辑,操作无非就是2种吧.一是填写更新页表项,二是读取获取页表项. MMU负责根据页表项进行虚实地址转换,因此读取获取页表项的工作是MMU硬件完成,软件是不参与的.内核代码的主体工作是来更新内存页表.页表更新的时机

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例

一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片,输入层的神经元就有784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数 w 就有 784×15=11760 多个:若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片,输入神经元就有28×28×3=2352 个-- .这很容易看出使用全连接神经网络处理图像中的需要训

2016福州大学软件工程随堂测试成绩汇总

随堂测验地址 一.评分标准: 项目 分数 1.事先设计好模块函数分工 2 2.每个模块要求单元测试 2 3.要求通过github协同工作的功能,多人共同完成,每个人都需要编码,其中github要求如下: 1).在github下创建一个名为Arithmetic的文件夹,相关程序和文档都放置于这个文件夹下 1 2).每个人负责的不同函数由自己上传,并进行单元测试,要求每个人创建自己的分支树(这需要在提交日志中体现出来) 1 3).最后由一个人对各个函数进行整合,并最后将分支进行合并,需要用到merg

卷积神经网络(CNN)代码实现(MNIST)解析

在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50814710中给出了CNN的简单实现,这里对每一步的实现作个说明: 共7层:依次为输入层.C1层.S2层.C3层.S4层.C5层.输出层,C代表卷积层(特征提取),S代表降采样层或池化层(Pooling),输出层为全连接层. 1.        各层权值.偏置(阈值)初始化: 各层权值.偏置个数计算如下: (1).输入层:预处理后的32*32图像数据,无权值和偏置: (2).C1层:卷积窗大