矩陣運算和普通運算很相似,如I*1,O*0,那麼矩陣是否有類似e的表示?

I is Identify matrix
O is Zero matrix
e=2.7...


可以參見Exponential map()
求李群大牛 給一個正式的科普orz

對一些矩陣或者向量求exp或者log在既有數學意義也有實際意義,舉個 我在工作科研中用到的一點粗淺的例子(公式抄自Axis Angle ):
一個三維旋轉R(9個變數)總可以表示成繞一個旋轉軸omega=(omega_1, omega_2, omega_3)^	op(單位向量)旋轉	heta的角度。設a=	heta omega = (a_1, a_2, a_3)^	op,那麼a就是一個對於這個旋轉的一個軸角(angle-axis )的表示。軸角是一種非常有用的表示旋轉的方法,因為三維變換 有三維旋轉有3個自由度,但是他的矩陣表示有9個變數,如果想做一些優化問題尋找一個合適的旋轉的話,在使用矩陣表示在9維空間中是無法保證矩陣總是一個旋轉矩陣的。而軸角的三個變數正好對應了旋轉的三個自由度,在這個三維空間里做優化或者搜索 就會方便很多。

那麼怎麼把一個旋轉矩陣表示成一個軸角呢,設K=left ( egin{array}{ccc}
0  omega_3  -omega_2 \
-omega_3  0  omega_1 \
omega_2  -omega_1  0
end{array}
ight ),使用矩陣的exp mapping就可以得到一個非常有用的公式
這個公式就是,噹噹噹噹:

R = exp(	heta mathbf{K}),同樣log(R) = mathbf{	heta K}

用taylor展開後可以得到:
R = I + sin(	heta) mathbf{K}  + (1-cos(	heta)) mathbf{K}^2.這個公式又叫Rodrigues公式。在機器人、計算機視覺、航天、物理等等許多設計三維空間計算的領域都很有用。


exp(A):=sum_{n=0}^inftyfrac{A^n}{n!},需要用矩陣的比例判別法說明此級數收斂。


常數e是幻影,函數exp才是本體。

把矩陣A代入exp的泰勒展開:

exp A=I+A+frac{A^2}2+frac{A^3}6+frac{A^4}{4!}+dots


不就是eI嗎


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