请教视角矩阵和投影矩阵与转置矩阵相乘乘是什么意思

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-18 03:03 标签： excel 矩阵相乘
请教计算机图形学中的视图矩阵和投影矩阵如何算 - 数据结构与算法当前位置:& &&&请教计算机图形学中的视图矩阵和投影矩阵如何算请教计算机图形学中的视图矩阵和投影矩阵如何算&&网友分享于：&&浏览：34次请问计算机图形学中的视图矩阵和投影矩阵怎么算?这两个矩阵在DX或者OPENGL下都有函数可以直接算.但我想知道怎么样自己计算出来.------解决方案--------------------1.view transform是纯粹的笛卡儿坐标变换，一个坐标系换到另一个坐标系
2.projection是将视棱台变换到canonical view volume里面(dx和opengl的canonical view volume定义不同，前者是x(-1,1),y(-1,1),z(0,1),后者的z是(-1,1))
在任何一本讲计算机图形学的书里应该都会比较具体的说的
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12345678910 上一篇：下一篇：文章评论相关解决方案 12345678910 Copyright & &&版权所有投影矩阵的定义_百度文库
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投影矩阵的定义
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投影矩阵和最小二乘, 这节课说了投影矩阵和最小二乘法。
关于投影矩阵：
P = A(A^TA)^-1A^T;
= A^T Ax^hat,
这像不像两个空间相乘以后，还多出一个类似’空间的基的模‘的东西？Ax^hat一定在A的列空间里面，所以投影就是本身，而左乘A^T就像是A的基（列）分别乘之让其做一个变化，其实刚好就是A^Tb之后的样子，一下子没有图不知道怎么描述，但是我的理解差不多就是这个意思，有点像向量相乘的时候；
和A的正交方向的投影怎么求？使用(I-P), 因为（I-P）b = b - Pb = e ，自然就出来了；
关于最小二乘法：
从微积分的角度看，最小二乘法使用的是平方误差。平方误差有个有意思的地方就是求导数后方程是一阶的，也就是线性的，只有一个0值，这时候原方程的极值就是最值，然后就轻松得到最小平方误差了；
从线性代数的角度看，有点像每一个样本点都带出一个维度，在这个维度里面，y和y^hat的差值就是误差，当误差的平方和累加最小的时候（其实就是投影的那个距离），我们就能得到最值解。
所以刚好就用上了投影矩阵，而两者本质一样。
线性代数这块闲得好高端的样子。
另外，假如A的列线性无关，A^TA为什么一定是满秩？我们可以使用(Ax)^T(Ax)=0来证明，但是从本质上来讲，怎么解释？

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