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想要见你°
- 投影是一种线性变换,它将一个向量从其原始坐标系映射到一个新的坐标系。在二维空间中,如果原始坐标系是笛卡尔坐标系(X, Y),那么投影可以表示为: $ \BEGIN{PMATRIX} X' \ Y' \END{PMATRIX} = \BEGIN{PMATRIX} A & B \ C & D \END{PMATRIX} \BEGIN{PMATRIX} X \ Y \END{PMATRIX} $ 其中 $(A, B)$ 和 $(C, D)$ 是投影矩阵的元素,$(X', Y')$ 是投影后的坐标。这个方程表明,投影是一个线性变换,因为它只涉及两个变量的乘积,并且没有其他变量。
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alkaid,摇光
- 投影是一种线性方程,因为它遵循线性代数中的投影原理。在二维空间中,一个点到平面的投影是一个直线段,这条直线被称为投影线。这个直线可以表示为点的坐标(X1, Y1)和平面的法向量(N1, N2)的叉积,即: P = (X1 - N1·X) / |N1| (Y1 - N2·Y) / |N2| 其中,(X1, Y1) 是原始点的坐标,(N1, N2) 是平面的法向量,|N1| 和 |N2| 分别是这两个向量的模。 这个方程展示了点如何通过投影过程被“压缩”到一条直线上,这条直线就是投影线。在三维空间中,类似的原理也适用,只不过投影线变成了一个超平面。 因此,投影是一个线性方程,因为它遵循线性代数中的投影原理,将一个点映射到一个平面上。
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粉红
- 投影是线性的方程,因为投影操作本质上是对一个向量进行线性变换。在三维空间中,如果有一个向量$\VEC{A}$和一个平面$\PI$(由两个不平行的向量$\VEC{U}$和$\VEC{V}$定义),那么从$\VEC{A}$到$\PI$的投影就是$\VEC{A}$与平面$\PI$法向量$\VEC{N}$的点积: $$ \TEXT{PROJ}_{\PI}(\VEC{A}) = \VEC{A} \CDOT \VEC{N} $$ 这里$\VEC{A} \CDOT \VEC{N}$表示向量$\VEC{A}$与向量$\VEC{N}$的点积,这个点积运算满足线性性质,即对于任何两个向量$\VEC{B}$和$\VEC{C}$,其点积为: $$ \VEC{B} \CDOT \VEC{C} = |\VEC{B}||\VEC{C}|\COS(\THETA) $$ 其中$|\VEC{B}|$和$|\VEC{C}|$分别是向量$\VEC{B}$和$\VEC{C}$的模长,$\THETA$是这两个向量之间的夹角。因此,投影的点积运算也是线性的。 投影之所以是线性的方程,是因为投影操作涉及到的点积运算满足线性性质,使得投影的结果能够直接通过向量的点积来得到。
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