既然乙個矩陣和乙個線性變換一一對應,那麼與非線性變換對應的是什麼呢

時間 2021-05-05 14:49:06

1樓:默默

這個問題看起來提的很大,但其實看不到特別的意義,舉例說明:

有理數有統一形式p / q ,p, q 互素整數且q 不為0。那無理數呢?會不會也對應乙個統一形式?

有的,無限不迴圈小數。但是這個形式有沒有特別的意義呢?至少據我所知研究無理數都是通過有理數逼近,無限不迴圈很少用到。

其他回答也提到,經常通過研究線性變換來逼近非線性變換,至於非線性變換有沒有統一對應,可能並不是問題的關鍵。

2樓:

非線性變換依然對應矩陣,只不過這個矩陣不是常矩陣了,而是函式矩陣常矩陣將直線依然變成直線(旋轉伸縮),但函式矩陣可以把一條直線變成任意的曲線

簡而言之,線性變換將平直的空間依然變成平直的(旋轉伸縮),但非線性變換將平直的空間變成扭曲的空間了

例如:一維空間R上的線性變換都形如f(x)=ax,a是乙個常數(或看成1*1的常矩陣),那麼其他形式的都是非線性變換,但他們可以統一寫成f(x)=a(x)*x,(例f(x)=x^3是非線性變換,相應的a(x)=x^2),只要a(x)不是常值函式,則該變換就是非線性的。

3樓:

我們只能表示「是什麼」的東西,而不能表示「不是什麼」的東西。我們可以有泰勒展開,可以有圖表示,可以有愛因斯坦表示,但是它們表示的是具有某些性質的變換,而不是沒有某些性質的變換。

非線性這個詞唯一的意義就是告訴你這東西不是線性的,不能用線性代數解決,沒有其他任何資訊在裡面

4樓:靈劍

沒有通用的辦法,你可能聽說過的機器學習演算法如SVM、人工神經網路目的都是為了能描述乙個盡量泛用的非線性變換,它們也都沒有強大到能解決所有的問題。你要是能發明乙個能簡易通用低維度表示非線性變換的數學模型,我覺得把菲爾茲獎、圖靈獎、諾貝爾物理學獎、諾貝爾經濟學獎都拿一遍應該不過分。

5樓:Alepha E

對於非線性的問題可以用n次線性型之和來做表示。(就是俗稱的多項式展開——泰勒展開)(補充:一般是對於解析函式在區域性意義下的展開)

第一次回答關於「三次型」

先來考慮函式。對於非線性函式,在全域性意義下(全部原像上)是無法線性表示的,但是在區域性意義下卻可以。譬如 在 周圍可以表示成 。

這樣就具有線性性質了(後面關於 任意小可以看作是關於誤差的商空間)。

如果說,這個區域性再稍微大一點,還是 ,那麼就需要展開成 。也就是說多了乙個二次型。如果再繼續擴大作用域,就是不斷往上增加n次型

問題問非線性變換是什麼?首先要明確,變換是同乙個空間上的對映。還是 ,將 上。所以 就是一維情形下的非線性變換,可以模擬一階矩陣。

二維就是 ,那麼相應的就有展開 對於n維同理。

對於多元的情形,會碰上個詞叫張量積。像Hessien矩陣,可以看作是兩個線性泛函做張量積的乙個線性表示。

先來看有限維的線性空間。

如果是一維的,一次型就是 ,二次型就是 ,三次型就是

對於多維的呢?

可以先從二維的情形入手。

一次型就是找乙個 上的乙個線性泛函 ,將 ,又將 ,矩陣表示出來就是:

對於二次型呢,再找個 ,做張量積 ,考察 四種基本形式

其中 於是 於是,矩陣表示就有 這就成了二次型.

對於三次型,那就再找乙個線性泛函做張量積,然後帶入三個向量就行了。即 顯然,沒辦法矩陣表示了(可以考慮「立方陣」,但是知乎編輯器就搞不出來)

同樣,對於更高維度的形式,目前還找不到比較直觀的表示方法。

那用多項式來表示如何?

一次型:

二次型 :

三次型:

那麼,這個三次型是怎麼跟非線性變換沾邊的呢?

眾所周知,將微分視作變換,則其具有線性性質。因此,可將微分視作線性變換(其實可以在特定的函式基下找到對應的線性變換的,對於多項式基,即 ,微分正好是個Jordan塊

然後, 偏導也同理(就是逮住一根「線」求微分,把其他「線」上的變數當成常數,)。將所有線上求得的偏導放到對應的線上,則有 維向量(假設對 求偏導), 它呢,就是 上的關於 區域性的線性泛函。因為令 賦值,能有 而這個數值便是 在區域性的數值表示。

對於 上來說,求三次導就是單純求三次導。那麼對於 呢,怎麼和三次型掛鉤?

對於多元函式的展開來說,零次型就是個區域性常值,一次型就是剛才寫的,二次型就是Hessen矩陣,三次型就是對三次展開。

不妨先看二維情形,可以將 ,於是這就和前面說的對應起來了。二次型就有 三次依舊無法矩陣表示,那就用多項式來表述:

能發現,這個寫了一大坨。因為不能確保 是否是 階偏導連續,如果解析的話,那麼偏導就具有交換性了,一大坨的交叉項就可以合併了(這也可以看作是不可交換的乙個例子)。

不過要注意的一點是,求微分的時候,此時的向量空間是將原點建立在函式被展開的那一點的,所以要用 。

先簡單說這些,感覺關注人不是很多。。有問題再改吧~~

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