Esto me pareció realmente confuso durante mucho tiempo. Creo que es porque la palabra “lineal” se usa en dos sentidos diferentes, para cosas que operan en dos tipos de datos diferentes.
- la “función lineal” y = mx (olvide el + b ). mx es
adición repetida de una constante
: algo así como + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 +… {x veces} , si m fuera 3 .
El cálculo muestra que puede aproximar localmente funciones no lineales con funciones lineales. Elija un punto p en una curva a través del espacio (x, y) y pegue una línea en p . Por ejemplo, la derivada de y = √x en el punto p = (9,3) es ⅙. Entonces, estableciendo m = ⅙ y usando solo la suma repetida de p , puede aproximar las raíces cuadradas cerca de √9 en 3 + ⅙ + ⅙ + ⅙ +…. Por ejemplo, √10 ≈ 3 + ⅙ y √8 ≈ 3 − ⅙.
((((Esos dos están un poco apagados. La aproximación lineal funciona mejor de cerca o cuando la curvatura es baja. Aproximar √9.01 como 3 + ⅙ / 100 está mal solo unas pocas diez millonésimas. Aproximar √10005 basado en p = ( 10000,100) también es muy preciso.))))
Las funciones lineales también se usan en regresiones estadísticas. Al menos cerca o entre observaciones conocidas, la extrapolación a + m + m + m + m + … puede ser buena. Por ejemplo, entonces solo necesitamos estimar un parámetro.
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- “lineal” en el sentido de “operadores lineales” o “transformaciones lineales” es un homomorfismo.
En ese sentido, un operador lineal L
conserva la aritmética
antes y después de transformar un espacio . Decimos esto como L (μx + λy) = μ L (x) + λ L (y) , pero esa es una forma parsimoniosa de decir que dada cualquier secuencia de operaciones aritméticas desde el espacio fuente, una transformación lineal organizará todas las L (a, b, c, d, e, f, g) de tal manera que todas las operaciones aritméticas posibles entre a, b, c, d, e, f, g funcionen igual después de la transformación. Ya sea L (a + b + c) o L (2a − 4d + 6g) , lo que sea.
((((En el caso de espacios vectoriales, solo se define la adición de elementos del espacio fuente, pero si los elementos pudieran multiplicarse, diríamos que los homomorfismos también deberían preservar L (a + bc – def + g) .)) )
El ejemplo canónico es una rotación.
E incluso puede valer la pena compartir que hablamos de tales homomorfismos lineales para establecer una operación de cociente válida.Queremos decir que no importa a qué direcciones llamo x, y, z; las leyes de la física siguen siendo las mismas , pero pensar completamente en lo que eso significa requiere fabricar mucha maquinaria mental. Se nos ha dado una invariante (los sistemas de coordenadas rotativas no cambian las matemáticas), y algunos de nosotros queremos aprovechar al máximo ese don.
He publicado ~ 30 publicaciones de blog sobre el tema de la linealidad en isomorfismos.
Si esa explicación no tiene sentido, entonces quizás más ejemplos de allí de cosas lineales ayudarían.