陆昭昭
【摘要】矩阵和行列式对于向量空间的研究十分重要。本文首先给出了矩阵和行列式的定义,并介绍了矩阵及行列式的基本计算法则;然后基于矩阵的基本计算,探究了两个基本的几何变换(旋转和伸缩)及其对应的矩阵形式及参数;最后给出了几个典型的应用场景:求曲线旋转后的解析表达式、根据解析表达式确定曲线的位置。
【关键词】矩阵 行列式 伸缩旋转 解析几何
【中图分类号】G633.6 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2019)03-0148-02
1.引言
高中数学虽不涉及矩阵和行列式,但其解析几何、多元方程组的相关知识可以与矩阵建立较强的联系。通过对矩阵及行列式的定义进行研究并探究其几何意义,可以为一些解析几何问题提供新思路[1,2]。
伸缩和旋转是两类典型的几何变换,利用矩阵乘法可以建立初始向量和变换(伸缩或旋转或两者的组合)后向量的关系,在向量空间中伸缩和旋转变换均可以和相关矩阵相对应。基于这一想法,本文探究了伸缩和旋转变换的具体矩阵形式和参数。并探究了这一结果在解析几何中的应用。本文在第二部分主要介绍了一些基本概念和基本运算法则,并从向量空间的相关概念出发,将矩阵乘法和伸缩旋转等几何变化过程联系起来。在第三部分主要给出了这一几何意义在解析几何问题中的应用。
2.矩阵及行列式的基本概念
2.1矩阵的基本概念及运算
矩阵的本质是一个表格,由m×n个数组成。
A=
矩阵A可简写为(a ) 。当m=n时,矩阵是一个方阵。当m=1时,矩阵有1行n列,称之为行向量。当n=1时,矩阵有m行1列,称之为列向量[1]。向量是特殊的矩阵,了解这一特性有助于对后续相关理论的推导。
矩阵可以进行加法和乘法计算:
A+B=(a ) +(b )
A=(a ) B=(b )
AB=(c )
c = a b (i=1,…m;j=1,…n)
可以看到,矩阵的加法是将两矩阵对应元素分别相加。矩阵的乘法则是根据“左行乘右列”的法则,进行m×n次相乘及求和的计算,形成一个新的矩阵。特别地,如果是行向量乘以列向量,那么新的矩阵是一行一列,也就是一个数,这个数等于两个向量的内积。
2.2矩阵的行列式
行列式是与矩阵相关的一个概念。只有方阵(行数与列数相等的矩阵)存在行列式。n阶方阵A=(a ) ,其行列式det(A)或|A|的定義为
det(A)= (-1) a ,a …a
|A|= (-1) a ,a …a
二阶行列式的表达式为:
A=a bc d |A|=ad-bc
行列式与矩阵的乘法运算具有如下关系:
|AB|=|A||B|
2.3逆矩阵与转置矩阵
如下所示,单位矩阵E是矩阵对角线上全为1的矩阵
E=
单位矩阵具有特殊的性质,它类似于实数运算中的“1”,类比来看,相乘等于1的两数互为倒数。相乘为单位矩阵的两个方阵互为逆矩阵。A的逆矩阵写作A
AB=E B=A
将一个矩阵的行列颠倒形成,形成的矩阵为转置矩阵,记为A , 若A是方阵,则它转置后对角线元素不变,且行列式不变。两矩阵相乘后的转置有(AB) =B A ,这一性质可以由矩阵“左行乘右列”的法则推导出来,且在后续的应用探究中有很大的作用。
A= A =
|A||A | (AB) =B A
2.4矩阵和行列式的几何意义探究
对矩阵的乘法运算进行进一步探究和分析。可以看到,n维行向量乘以n阶方阵,可形成新的n维行向量。换言之,向量通过矩阵乘法变成一个新的向量。受此启发,可以用矩阵刻画向量的变换。
首先考虑伸缩变换,伸缩变换可以简单理解为将某一向量x、y轴的坐标分别扩大某一倍数。经过简单推导,伸缩变换对应的矩阵可以写为T。
T=a 00 b
A=[x y] AT=[ax by]
考虑旋转变换,一个向量A绕原点逆时针旋转θ形成A′,根据高中数学中极坐标和三角函数的相关理论可以做出如下推导
A=[x y] x=rcosα y=rsinα
A′=[x′ y′] x′=rcos(α+θ) y′=rsin(α+θ)
[x′ y′]=[rcosαcosθ-rsinαsinθ rsinαcosθ+rcosαsinθ]
=[xcosθ-ysinθ xsinθ+ycosθ]
=[x y]cosθ sinθ-sinθ cosθ
根据上述推导,二维矩阵进行顺(逆)时针旋转变换的矩阵[3,4]可以写为
R1=cosθ sinθ-sinθ cosθ(逆时针) R2=cosθ -sinθsinθ cosθ(顺时针)
求取上述两个矩阵的行列式及逆矩阵,可得
|R1|=|R2|=1 R1R2=E
具体地,其一,R1行列式为1,从几何意义上来看,将一个向量进行旋转,它的模长不变;其二,R1 R2相乘为单位矩阵(即两者互为逆矩阵)。从几何意义上来看,将一个向量相继顺时针和逆时针旋转相同角度,该向量不变(作用等同于单位矩阵)。
3.应用探究
3.1 求曲线旋转后的解析表达式
将双曲线x2-y2=1顺时针旋转θ(锐角,tanθ=3/4),探究旋转后曲线的解析式及旋转后渐近线的表达式。
写出顺时针旋转θ的旋转矩阵,即
R=cosθ -sinθsinθ cosθ= 4/5 -3/53/5 4/5
旋转后的曲线坐标[x′ y′]与原始的双曲线有如下关系
[x y]R=[x′ y′]
[x y]=[x′ y′]R-1
=[x′ y′]4/5 3/5-3/5 4/5
根据矩阵乘法及双曲线的原表达式,可以得到旋转后的双曲线解析表达式。
x=4/5x′-3/5y′y=3/5x′+4/5y′?圯7x2-7y2-48xy=25x2-y2=1
原双曲线的渐近线为y=±x,可以得到其直线的方向向量,通过对直线的方向向量进行旋转变换,可以得到旋转后的两条渐近线。
[1 1]4/5 -3/53/5 4/5=[7/5 1/5]?圯y= x
[1 -1]4/5 -3/53/5 4/5=[1/5 -7/5]?圯y=-7x
可以看到,我们可以通过旋转矩阵(及其逆矩阵)构造两条双曲线之间的关系,进而求得具体解析表达式。新的解析式有交叉项xy,这比规整(焦点在坐标轴上)的圆锥曲线解析式更为复杂。旋转后,两条渐进线仍然保持了互相垂直的特性,这说明旋转变换不会改变曲线的相对位置。
3.2 根据曲线解析表达式求曲线的位置
已知圆锥曲线的方程为9x2+11y2=2 xy=24,求其焦点坐标。
该圆锥曲线的二次项系数均大于0,判断它是平面上的椭圆。根据3.1的相关结论,解析式中有交叉项xy,其焦点并不在坐标轴上。又根据第二章的推导,任一椭圆均可由单位圆进行伸缩和旋转变换得到。那么对任意椭圆进行逆变换(即反向旋转和伸缩),同样可以得到单位圆。基于两个结论,我们设单位圆上的点为[x0 y0],有
x02+y02=1
[x0 y0]=[x y]A
对椭圆进行旋转、伸缩变换得到单位圆。因此变换矩阵A是旋转矩阵与伸缩矩阵的复合,将它写成旋转矩阵与伸缩矩阵相乘的形式
A=cosθ -sinθsinθ cosθa 00 b
将单位圆方程x02+y02=1写为矩阵形式,并利用[x0 y0]=[x y]A做相应推导
x02+y02=1
?圳[x0 y0][x0 y0]T=1
?圳[x y]A([x y]A)T=1
?圳[x y](AAT)[x y]T=1
將椭圆方程写为矩阵形式
9x2+11y2=2 xy=24
?圳 [x y]9 11[x y]T=1
两式形式一致,可得
AAT=cosθ -sinθsinθ cosθa 00 ba 00 bcosθ sinθ-sinθ cosθ
= 9 11
由第二部分矩阵相乘与行列式的关系
AAT=cosθ -sinθsinθ cosθa 00 ba 00 bcosθ sinθ-sinθ cosθ
=1·ab·ab·1=9/24 /24 /24 11/24=1/6?圯a2b2=1/6
又由三角函数相关理论得
AAT=cosθ -sinθsinθ cosθa 00 ba 00 bcosθ sinθ-sinθ cosθ
=a2cos2θ+b2sin2θ … … a2sin2θ+b2cos2θ
=9/24 … … 11/24?圯
(a2cos2θ+b2sin2θ)+(a2sin2θ+b2cos2θ)=9/24+11/24a2+b2=5/6
计算可得a, b, θ的一组解
a= b= θ=-π/6
根据本文2.4的相关分析, A代表着如下的旋转、伸缩过程:将图形(椭圆)顺时针旋转-π/6;将图形(椭圆)横纵坐标分别缩小 , 倍。那么我们考虑其逆变换,将单位圆横纵坐标分别扩大相应倍数,得到一焦点在x轴上的椭圆。其焦点坐标为[±1 0]。再顺时针旋转π/6,则该椭圆的焦点坐标应为[± /2 1/ ]。
可以看到,在这个应用探究中,我们利用了将二次解析式转化为矩阵形式表达的技巧。巧妙地利用AAT这一对称矩阵刻画了单位圆与任意椭圆之间的关系,将该探究问题转化为一个求相关参数的代数问题,体现了数形结合的思想。在计算过程中,我们利用第二章所述的行列式概念及相关性质,配合运用三角函数的恒等式简化了计算过程,提高了计算效率。
4.结语
本文基于矩阵和行列式的基本概念,建立了向量变换与矩阵、行列式的联系。并对简单几何变换(伸缩和旋转)对应的矩阵及其相关参数进行了深入的分析、探究,并做了相关推导和计算。利用这一结果,给出了两类典型解析几何问题的求解思路,即构造简单曲线与复杂曲线之间的矩阵关系,利用矩阵乘法的相关法则定量刻画曲线间的关系。本文所提解决方法思路清晰,有较大的实用价值。
参考文献:
[1]张远达.线性代数原理[M]. 上海教育出版社, 1980.
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