8.Covector Transformation Rules
上一节已知,任意的协向量都可以写成对偶基向量的线性组合,以及如何通过计算基向量穿过的协向量线来获得协向量分量,且看到 协向量分量 以 与向量分量 相反的方式进行变换。
现要在数学上确认协向量变换规则是什么。
第一件事:弄清协向量本身是怎么转换的,
使用向量以便从旧基中获取新基,用旧基构建新基,这就是前向变换,

现对协向量也同样如此,
这里的Q是多少呢???
为计算出Q,
首先将与e1进行相乘, 即
该方程的左右两边同时右乘e1,
得到:
![]()
而, 故有:
![]()
类似的,

于是得到:

鉴于此,进行 后向转换。 以便可根据新的基向量写出旧的基向量。

把 这两个方程 代入到上面 那个方程。

于是我们就能得到,如何通过旧的对偶基向量, 表达新的对偶基向量,

同样的道理,可以通过该方式,计算得到:

对比系数:![]()
![]()

这意味着,从旧的对偶基向量 到 新的对偶基向量,可以使用 后向转换。
接下来,尝试证明对于所有维度:
前提设置:
双基的定义:

前向转换 和 后向转换(Forward、 Backward):

另外,前向转换和后向转换是互逆的:

开始

当 j ≠ l 时,, 故
可以用
代替,

理解:
中的l全部代入, 当 j ≠ l 时,
,仅
,1省略不写,
变为
,再结束l这个求和项。
得到的最后一个式子,最后一个式子的左边就是一个单位阵E,即右边两个东西互逆,而F与B又是互逆的,等量代换,。
所以,就是使用反向转换(Backward)使得 从旧对偶基 到 新对偶基。

现在,就可以明白为什么视频的老师 把协向量的索引 写在顶部, 因为它们的变换与基向量的方式相反。
基向量 和 协向量 的变换规则 总结:
现已知 基向量的转换方式, 想弄清它们的分量如何转换就比较容易,

将某一协向量α写成 旧基协向量的线性组合,


将最后一个等式 与 上面那个线性组合进行比较,

同样地,

注意,是以向量那个为本,其他的转换方式都与向量的来进行比较, 反就弄上标,同就下标。
Contravariant---逆变的,反变的。
Covariant 协变的,共变式。
相关文章:
8.Covector Transformation Rules
上一节已知,任意的协向量都可以写成对偶基向量的线性组合,以及如何通过计算基向量穿过的协向量线来获得协向量分量,且看到 协向量分量 以 与向量分量 相反的方式进行变换。 现要在数学上确认协向量变换规则是什么。 第一件事:…...
RustDay04------Exercise[21-30]
21.使用()对变量进行解包 // primitive_types5.rs // Destructure the cat tuple so that the println will work. // Execute rustlings hint primitive_types5 or use the hint watch subcommand for a hint.fn main() {let cat ("Furry McFurson", 3.5);// 这里…...
OpenAI科学家谈GPT-4的潜力与挑战
OpenAI Research Scientist Hyung Won Chung 在首尔国立大学发表的一场演讲。 模型足够大,某些能力才会显现,GPT-4 即将超越拐点并在其能力上实现显着跳跃。GPT-3 和 GPT-4 之间的能力仍然存在显着差距,并且尝试弥合与当前模型的差距可能是无…...
Java电子病历编辑器项目源码 采用B/S(Browser/Server)架构
电子病历(EMR,Electronic Medical Record)是用电子技术保存、管理、传输和重现的数字化的病人的医疗记录,取代手写纸张病历,将医务人员在医疗活动过程中,使用医疗机构管理系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化内…...
使用 AWS DataSync 进行跨区域 AWS EFS 数据传输
如何跨区域EFS到EFS数据传输 部署 DataSync 代理 在可以访问源 EFS 和目标 EFS 的源区域中部署代理。转至AWS 代理 AMI 列表并按 AWS 区域选择您的 AMI。对于 us-west-1,单击 us-west-1 前面的启动实例。 启动实例 2. 选择您的实例类型。AWS 建议使用以下实例类型之…...
设计模式~解释器模式(Interpreter)-19
解释器模式(Interpreter Pattern)提供了评估语言的语法或表达式的方式,它属于行为型模式。这种模式实现了一个表达式接口,该接口解释一个特定的上下文。这种模式被用在 SQL 解析、符号处理引擎等。 【俺有一个《泡MM真经》&#x…...
对象混入的实现方式
对象混入(Object mixins)是一种在面向对象编程中用于组合和重用代码的技术。它允许你将一个对象的属性和方法混合(或合并)到另一个对象中,从而创建一个具有多个来源的对象,这些来源可以是不同的类、原型或其…...
Mac 远程 Ubuntu
1. Iterm2 添加ssh 参考:https://www.javatang.com/archives/2021/11/29/13063392.html 2. Finder 添加远程文件管理 2.1 ubuntu 配置 安装samba sudo apt-get install samba配置 [share]path /home/USER_NAME/shared_directoryavailable yesbrowseable ye…...
黑豹程序员-h5前端录音、播放
H5支持页面中调用录音机进行录音 H5加入录音组件,录音后可以进行播放,并形成录音文件,其采样率固化48000,传言是google浏览器的BUG,它无法改动采样率。 大BUG,目前主流的支持16000hz的采样率。 录音组件 …...
Leetcode622.设计循环队列
本专栏内容为:leetcode刷题专栏,记录了leetcode热门题目以及重难点题目的详细记录 💓博主csdn个人主页:小小unicorn ⏩专栏分类:Leetcode 🚚代码仓库:小小unicorn的代码仓库🚚 &…...
二十二、【形状工具组】
文章目录 基础图形多边形直线工具自定义形状工具 形状工具组画的图形是矢量图形,在放大和缩小后像素不变看起来不会模糊,位图和矢量图形的存储方式不一样,位图的存储方式是按各个像素的数据来进行存储的,而矢量图形是根据算法来进…...
设计模式~迭代器模式(Iterator)-20
目录 迭代器模式(Iterator) (1)优点 (2)缺点 (3)使用场景 (4)注意事项 (5)应用实例: 代码 迭代器模式(Iterator) 迭代器模式(…...
亳州市的自然风光与旅游资源:欣赏安徽省中部的壮丽景色
亳州市是中国安徽省的一个地级市,位于该省的中部。 亳州市辖区包括谯城区、涡阳县、蒙城县和利辛县等地。亳州市拥有悠久的历史和丰富的文化遗产,同时也以其独特的自然风光而闻名。 首先,让我们来了解一下亳州的历史和景点。亳州的历史可以…...
windows安装nvm以及解决yarn问题
源代码 下载 下一步一下步安装即可 检查是否安装成功 nvm出现上面的代码即可安装成功 常用命令 查看目前安装的node版本 nvm list [available]说明没有安装任何版本,下面进行安装 nvm install 18.14使用该版本 node use 18.14.2打开一个新的cmd输入node -…...
【TA 挖坑04】薄膜干涉 镭射材质 matcap
镭射材质,相对物理的实现? 万物皆可镭射,个性吸睛的材质渲染技术 - 知乎 (zhihu.com) 薄膜干涉材质,matcap更trick的方法?matcapremap, MatCap原理介绍及应用 - 知乎 (zhihu.com) 庄懂的某节课也做了mat…...
OpenCV13-图像噪声:椒盐噪声和高斯噪声
OpenCV13-图像噪声:椒盐噪声和高斯噪声 1.噪声种类2.椒盐噪声3.高斯噪声 1.噪声种类 图像噪声是指图像中的随机或非随机的不希望的视觉扰动。它可以出现在数字图像中的各种形式,例如颗粒状噪声、条纹、斑点、模糊、失真等。图像噪声可能是由于图像采集过…...
天堂2服务器基本设置
[system] server_nameLocal Server ——〉服务器名称 server_rulesPvP http_host127.0.0.1 ——〉HTTP注册页面(需先搭建IIS服务器) http_port8080 rs_host127.0.0.1——〉填你IP rs_port3724 ws_host127.0.0.1 ——〉填你的IP就对啦 ws_port8085 wor…...
如何解决网站被攻击的问题
在当今数字化时代,网站攻击已经成为互联网上的一个常见问题。这些攻击可能会导致数据泄漏、服务中断和用户信息安全问题。然而,我们可以采取一些简单的措施来解决这些问题,以确保网站的安全性和可用性。 使用强密码和多因素认证 密码是保护网…...
python爬虫入门详细教程-采集云南招聘网数据保存为csv文件
python爬虫之User-Agent大全、随机获取User-Agent 网站地址数据提取技术介绍采集目标流程分析python代码实现 网站地址 https://www.ynzp.com/ 这个网址特别适合新手拿来练习,你采集多了还有个验证码页面,验证码是4位数字,很清晰,…...
1.13.C++项目:仿muduo库实现并发服务器之TcpServer模块的设计
文章目录 一、LoopThreadPool模块二、实现思想(一)管理(二)流程(三)功能设计 三、代码 一、LoopThreadPool模块 TcpServer模块: 对所有模块的整合,通过 tcpserver 模块实例化的对象&…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析
1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器(ADC),支持8kHz~96kHz采样率,集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器,适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度:24位分辨率,…...
使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...
九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?
pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子: 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...
脑机新手指南(七):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(上)
一、OpenBCI_GUI 项目概述 (一)项目背景与目标 OpenBCI 是一个开源的脑电信号采集硬件平台,其配套的 OpenBCI_GUI 则是专为该硬件设计的图形化界面工具。对于研究人员、开发者和学生而言,首次接触 OpenBCI 设备时,往…...
人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent
安全大模型训练计划:基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标:为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集,涵盖安全相关任务(如有害内容检测、隐私保护、道德推理等)。 1.1 数据收集 描…...
Xela矩阵三轴触觉传感器的工作原理解析与应用场景
Xela矩阵三轴触觉传感器通过先进技术模拟人类触觉感知,帮助设备实现精确的力测量与位移监测。其核心功能基于磁性三维力测量与空间位移测量,能够捕捉多维触觉信息。该传感器的设计不仅提升了触觉感知的精度,还为机器人、医疗设备和制造业的智…...
【笔记】AI Agent 项目 SUNA 部署 之 Docker 构建记录
#工作记录 构建过程记录 Microsoft Windows [Version 10.0.27871.1000] (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.(suna-py3.12) F:\PythonProjects\suna>python setup.py --admin███████╗██╗ ██╗███╗ ██╗ █████╗ ██╔════╝…...
CppCon 2015 学习:Simple, Extensible Pattern Matching in C++14
什么是 Pattern Matching(模式匹配) ❝ 模式匹配就是一种“描述式”的写法,不需要你手动判断、提取数据,而是直接描述你希望的数据结构是什么样子,系统自动判断并提取。❞ 你给的定义拆解: ✴ Instead of …...
