矩陣表示的實平面線性映射
先在 R²→R² 的矩陣切片驗證加法與純量相容,不把帶非零平移的仿射式叫線性映射。
mko-linear-transformation · definition · v0.10.0
數學敘述
映射 T:R²→R² 為線性映射,當且僅當對所有向量 u、v 與實純量 c,T(u+v)=T(u)+T(v)、T(cv)=cT(v)。本輪 T(v)=Mv,M 是2×2實矩陣,向量以列向量約定。仿射式 F(v)=Mv+b 在全實平面上為線性映射,當且僅當 b 是零向量。
代表公式(精確 TeX)
T(v)
成立條件
- 明示全實平面的定義域、陪域、列向量與2×2矩陣,不泛化成任意維度或任意映射的有限抽樣判定。
- 題庫矩陣、向量及純量採安全整數,以精確運算求值。
- 零矩陣與零向量合法;線性式不等於必須可逆,也不要求斜率或行列式非零。
符號作用域
T— 矩陣表示的實平面線性映射v— 兩分量實列向量
直觀、定義與常見誤解
Mv 的每個分量是該行與 v 的對應乘積和,不是逐項乘後仍輸出矩陣。加法相容與純量相容是所有合法輸入的條件,不由少數測點替任意函數背書。
矩陣表示給出一個明示的線性模型;本輪題目計算等式兩側的實際值,不將這些有限計算另包裝成普遍 proof。
若 b≠0,F(0)=b≠0,已不能線性;若 b=0 則回到 Mv。仿射判定不靠改無關的 M 元素湊變種;可逆、單射與等距另有條件。
把圖上直線或仿射式的非零截距當成線性,或由有限測點判定任意函數線性。
已採用的推導導讀
線性映射:證明 v↦Mv 線性,且仿射式 Mv+b 線性當且僅當 b=0原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。
前置知識
- 有限矩陣的尺寸、索引與轉置 — 固定2×2矩陣與索引。
- 固定基底下的平面向量 — 兩分量向量的加法及純量運算。
- 函數映射 — 總函數的輸入與輸出宣告。
驗證界線
2×2整數切片可精確核對;全實數線性性與矩陣/LinearMap 橋未新增形式 Evidence。
not_formalized
這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。
下一個義務
橋接 Matrix.mulVecLin 與標準基底的 R² 加法、純量相容;不是微分線性化工作。
同源結構化資料
本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。
原始 MKO JSON · 純文字 Markdown