如何直观理解矩阵和线性代数？ 想从直觉上理解矩阵的定义，运算规则和属性，比如特征向量什么的。网上有流传甚广的《理解矩阵》老三篇理…
矩阵理论里的反射变换的定义 要求是标准正交基下的矩阵实正交矩阵按行列式可分为两类对于2阶实正交阵，行列式为1的表示旋转，行列式为-1的表示反射对于n阶的正交阵（对应于高维欧氏空间的正交变换），狭义地讲旋转变换（也叫平面旋转变换，或者Givens变换）是有n-2个特征值为1，余下两个特征值在单位圆周上按λ，1/λ成对出现的正交变换镜像变换（也叫Householder变换）是有n-1个特征值为1，余下一个特征值为-1的正交变换广义一点可以把行列式为1的都认为是旋转（因为是有限个平面旋转的乘积），行列式为-1的认为是反射（不能表示成有限个平面旋转的乘积，必须要再作用奇数次镜像变换）
高等代数考研题设V是4维欧式空间，A是V的一个正交变换.若A没有实特征值，求证：。 高等代数考研题设V是4维欧式空间，A是V的一个正交变换.若A没有实特征值，求证：.高等代数考研题设V是4维欧式空间，A是V的一个正交变换.若A没有实特征值，求证：A可分解为两个。
图像处理中的各类正交变换分别有什么特点 正交变换是信号处理中最重要的一类变换。在数字图像处理中有两类主要方法，一个是在空间域处理的方法，一个是在变换域处理的方法。目前，在数字图像处理中，正交变换因其独特的。
证明所给的变换是线性变换的步骤 请问是指\"随机过程的线性变换\"吗？线性变换 linear transformation线性代数研究的一个对象，向量空间到自身的保运算的映射.例如，对任意线性空间V，位似σk：aka是V的线性变换，平移则不是V的线性变换，若a1，…，an是V的基，σ（aj）＝a1ja1＋…＋anj（j＝1，2，…，n），则称为σ关于基｛a：｝的矩阵.对线性变换的讨论可借助矩阵实现.σ关于不同基的矩阵是相似的.Kerσ＝｛a∈V｜σ（a）＝θ｝（式中θ指零向量）称为σ的核，Imσ＝｛σ（a）｜a∈V｝称为σ的象，是刻画σ的两个重要概念.对于欧几里得空间，若σ关于标准正交基的矩阵是正交（对称）矩阵，则称σ为正交（对称）变换.正交变换具有保内积、保长、保角等性质，对称变换具有性质：〈σ(a)，β〉＝〈a，σ（β）〉.关于线性变换和特征值的理解首先我们来看这样一个事实.一个二维的直角坐标系XOY，然后逆时针方向旋转了？角变为X’OY’后，那么我们考察一下后会发现，在XOY和 X’OY’的坐标系之间存在这样的转化关系.这里我们进一步来理解这个等式的含义.就是说在XOY坐标系下的某一个点 在X’OY’坐标系下的坐标变为了.那么我们同样来考察一下这两个坐标系下的基坐标.就是来考察在XOY坐标系下的基坐标（1，0）和（0，1）在新的。
二维傅里叶变换是怎么进行的？ 2020/3/3更新，最初更新在。[1]http：//mriquestions.com [2]A.Zisserman's lecture in B14 Image Analysis（这个slides真的不错，大家可以下载看看，里面也有其他的内容）
