【a的轉置乘a為什么等于a的模】在向量與矩陣運算中,我們經常遇到“a的轉置乘以a”這樣的表達式。很多人可能會疑惑:為什么這個運算的結果會等于向量a的模?下面我們將從數學原理出發,進行簡明扼要的總結,并通過表格形式清晰展示相關內容。
一、核心結論
項目 | 內容 | ||
表達式 | $ \mathbf{a}^T \mathbf{a} $ | ||
結果 | 向量 $ \mathbf{a} $ 的模的平方,即 $ \ | \mathbf{a}\ | ^2 $ |
意義 | 反映了向量的長度或大小 |
二、詳細解釋
設向量 $ \mathbf{a} = \begin{bmatrix} a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n \end{bmatrix} $,其轉置為 $ \mathbf{a}^T = [a_1\ a_2\ \cdots\ a_n] $。
當我們將 $ \mathbf{a}^T $ 與 $ \mathbf{a} $ 相乘時,實際上是進行點積運算(內積),即:
$$
\mathbf{a}^T \mathbf{a} = a_1^2 + a_2^2 + \cdots + a_n^2
$$
而向量 $ \mathbf{a} $ 的模(即長度)定義為:
$$
\
$$
因此,
$$
\mathbf{a}^T \mathbf{a} = \
$$
這說明,向量與其轉置相乘的結果是該向量模長的平方,而不是模本身。所以嚴格來說,“a的轉置乘a等于a的模”這一說法并不準確,正確的說法應是“a的轉置乘a等于a的模的平方”。
三、常見誤區
錯誤說法 | 正確理解 |
“a的轉置乘a等于a的模” | 應為“a的轉置乘a等于a的模的平方” |
認為結果是一個標量 | 實際上是標量,但代表的是長度的平方 |
不清楚點積的意義 | 點積是向量之間夾角和長度的綜合體現 |
四、應用舉例
假設 $ \mathbf{a} = \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix} $,則:
- $ \mathbf{a}^T \mathbf{a} = 3^2 + 4^2 = 9 + 16 = 25 $
- $ \
可見,$ \mathbf{a}^T \mathbf{a} = 25 = 5^2 $,符合上述公式。
五、總結
“a的轉置乘a”實際上是向量的點積,其結果是該向量模的平方,而非模本身。這是線性代數中的基本概念之一,在工程、物理、機器學習等領域廣泛應用。理解這一點有助于更好地掌握向量運算和矩陣分析的基礎知識。
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