Enlace:/question/28623194/answer/104420761
Fuente: Zhihu.
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Este es mi entendimiento. La idea básica de una matriz con filas y columnas podría ser el eje X-Y, lo que significa un espacio bidimensional. Por eso dividimos generosamente las filas y columnas en dos partes. Si está más interesado en las relaciones de las filas (por ejemplo, el eje X que le interesa), obtendrá su perspectiva del problema desde la perspectiva del eje X. En otras palabras, puedes imaginar que estás parado en algún lugar del eje X desde el origen hasta el eje X positivo (nota: el eje X es un espacio unidimensional), y preferirías usar un espacio unidimensional. Solución dimensional para resolver tu pregunta. ¡No te preocupes! Déjame describirlo más vívidamente.
El problema radica en el espacio bidimensional y quieres resolverlo utilizando la perspectiva unidimensional. ¿Por qué hacerlo (pregunta 1)? ¿Cómo se puede hacer esto (pregunta 2)? La respuesta a la pregunta 1 es que, según nuestra experiencia y conclusiones, la mayoría de las veces es más fácil de resolver que el problema 2D. La respuesta a la pregunta 2 es más complicada. Las matrices son una forma inteligente de comprimir un problema 2D en un problema 1D. La forma de hacerlo, por supuesto, es diferenciar entre filas y columnas. Puedes seguir imaginando que estás parado en el eje X, preparándote para resolver el problema que enfrentas desde una perspectiva unidimensional. No importa lo que suceda en el eje Y, lo ha ignorado con éxito porque no tiene la capacidad de encontrar nada en la segunda dimensión (eje Y). Esta es una forma sencilla de resolver el problema.
Pausa Pregunta 2 :)
Refiriéndose a la Figura 1, imagine un compresor comprimiendo una galleta cuadrada en una dirección.
& img src = "/f 65 e 88002 b 2 b 7 reflujo 897 c 8 B4 c 9 f 219390 _ b . png " ancho de datos sin formato = " 1154 " alto de datos sin formato = " 502 " class=" origin_image zh-light box-thumb " width=" 1154 " data-original="/f 65 e 88002 b 7gt;
Te interesa más el eje X y no me importa qué agregar en el eje Y. Bueno, en realidad, algunos solucionadores piensan que primero consideran que cada columna contiene elementos homogéneos y luego usamos el método de reducción de dimensionalidad por compresión (lo llamé CDDM). /p>
& img src = "/6523 ee 141 CAFA 525 FCE 46 E4 F4 b 9149 C4 _ b . png " ancho de datos sin formato = " 485 " alto de datos sin formato = " 193 " clase = " origen _ image zh-light box-thumb " width = " 485 " data-original = "/6523 ee 141 cafgt;
Debido a esto, es más probable que comiences en el punto O en el eje X ( 0, 0) va al punto A (0, A) donde 'A' es un número real en el eje X y se considera un problema unidimensional. Con referencia a la Figura 3, verá cómo reemplazamos y simplificamos este problema.
& img src = "/37 f2b 10a 0187 ed 4c cf 46 fc 2 ba 4 cadc 1f _ b . png " ancho de datos sin formato = " 485 " alto de datos sin formato = " 186 " class = " origin _ image zh-light box-thumb " width = " 485 " data-original = "/37 f2b 10a 0187 ed 4c cf 48gt;
¿Tiene un método de reducción de dimensionalidad de compresión? Deje Yo lo hago Para resumir brevemente. La matriz es un problema bidimensional.
Usamos CDDM para simplificar, que consiste en seleccionar filas o columnas para calcular y demostrar un teorema o problema. Creo que este enfoque podría reducir la dimensionalidad. La regla es que creemos que cada fila o columna, y cada elemento contenido en cada fila o columna, tiene un atributo correspondiente.
¡Sí, la matriz es un contenedor! Si está más interesado en las relaciones entre filas e imagina caminar sobre el eje X, pensará que no hay columnas y, por lo tanto, comprimirá las columnas en un solo elemento. Luego, vas desde el origen O(0,0) al punto A(0,A), donde "A" es un número real en el eje X. Es más fácil encontrar relaciones entre filas en una matriz, ¿no?
Ahora te sugiero que pienses nuevamente en la forma de la matriz en la Figura 4. ¿Por qué escribimos esto?
& img src = "/a 008 DDC 59 be 70 Fe 6 e 6 af 2 B4 DBE 167 CD 0 _ b . png " ancho de datos sin formato = " 1032 " alto de datos sin formato = " 426 " class = " origin _ image zh-light box-thumb " ancho = " 1032 " data-original = "/a 008 DDC 59 be 70 Fe 6 e 6 af 2 B4 DBE 167 CD 0 _中gt;
Me gustaría poder explicar la pregunta 2 más claramente, pero, ya sabes, el inglés, como segundo idioma, no es muy fluido para mí. Lo último que quiero enfatizar es que las filas y las columnas son iguales. Creo que esta es la relación principal entre filas y columnas. La única diferencia es la perspectiva desde la que abordamos el problema y la forma en que entendemos el conocimiento.