GoPiGo 小汽車︰格點圖像算術《投影幾何》【五‧線性代數】《導引七‧變換組合 IV 》

藉著引進『單位尺』 \ddagger  度量平面,

 

然後思考什麼『變』了,什麼『不變』的呢?

pi@raspberrypi:~ ipython3 Python 3.4.2 (default, Oct 19 2014, 13:31:11)  Type "copyright", "credits" or "license" for more information.  IPython 2.3.0 -- An enhanced Interactive Python. ?         -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help      -> Python's own help system. object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.  In [1]: from sympy import *  In [2]: init_printing()  In [3]: k,a,b,l,t = symbols('k,a,b,l,t')  In [4]: 單點透視變換 = Matrix(([1,0],[1 - 1/k , 1/k]))  In [5]: 單位縮小a變換 = Matrix(([1/a,0],[0, 1]))  In [6]: 單位放大b變換 = Matrix(([b,0],[0, 1]))  In [7]: 單點透視變換 Out[7]:  ⎡  1    0⎤ ⎢        ⎥ ⎢    1  1⎥ ⎢1 - ─  ─⎥ ⎣    k  k⎦  In [8]: 單位縮小a變換 Out[8]:  ⎡1   ⎤ ⎢─  0⎥ ⎢a   ⎥ ⎢    ⎥ ⎣0  1⎦  In [9]: 單位放大b變換 Out[9]:  ⎡b  0⎤ ⎢    ⎥ ⎣0  1⎦  In [10]: 單點有尺度透視 = 單位放大b變換 * 單點透視變換 * 單位縮小a變換  In [11]: 單點有尺度透視 Out[11]:  ⎡  b     ⎤ ⎢  ─    0⎥ ⎢  a     ⎥ ⎢        ⎥ ⎢    1   ⎥ ⎢1 - ─   ⎥ ⎢    k  1⎥ ⎢─────  ─⎥ ⎣  a    k⎦  In [12]:  </pre>    <span style="color: #666699;">顯然 \left( \begin{array}{cc} A & 0 \\ C & D \end{array} \right) 之『形式』不變也!那個l \to l^{'}的『變換矩陣』雖然很類似,依舊有所不同也\left( \begin{array}{cc} \frac{b}{a} & 0 \\ \frac{1- \frac{1}{k}}{a} & \frac{1}{k}  \end{array} \right)。即使說\overline{AB}就等於『單位長』\ddagger,此時a=1, \ \left( \begin{array}{cc} \frac{b}{a} & 0 \\ \frac{1- \frac{1}{k}}{a} & \frac{1}{k}  \end{array} \right) \Rightarrow \ \left( \begin{array}{cc} b & 0 \\ 1- \frac{1}{k} & \frac{1}{k}  \end{array} \right) </span>  <span style="color: #666699;">= \left( \begin{array}{cc} b & 0 \\ 0 & 1 \end{array} \right)   \  \left( \begin{array}{cc} 1 & 0 \\ 1- \frac{1}{k} & \frac{1}{k}  \end{array} \right) ,</span>  <span style="color: #666699;">終究難免『縮放』矣。</span>  <span style="color: #666699;">進一步考察這個『形式』在『座標平移』下亦『不變』乎??</span> <pre class="lang:default decode:true ">In [12]: 左移l單位 = Matrix(([1,a*l],[0, 1]))  In [13]: 右移l單位 = Matrix(([1,- l*b],[0, 1]))  In [14]: 左移l單位 Out[14]:  ⎡1  a⋅l⎤ ⎢      ⎥ ⎣0   1 ⎦  In [15]: 右移l單位 Out[15]:  ⎡1  -b⋅l⎤ ⎢       ⎥ ⎣0   1  ⎦  In [16]: m = 右移l單位 * 單點有尺度透視 * 左移l單位  In [17]: m Out[17]:  ⎡      ⎛    1⎞          ⎛      ⎛    1⎞    ⎞      ⎤ ⎢  b⋅l⋅⎜1 - ─⎟          ⎜  b⋅l⋅⎜1 - ─⎟    ⎟      ⎥ ⎢      ⎝    k⎠   b      ⎜      ⎝    k⎠   b⎟   b⋅l⎥ ⎢- ─────────── + ─  a⋅l⋅⎜- ─────────── + ─⎟ - ───⎥ ⎢       a        a      ⎝       a        a⎠    k ⎥ ⎢                                                ⎥ ⎢          1                                     ⎥ ⎢      1 - ─                                     ⎥ ⎢          k                  ⎛    1⎞   1        ⎥ ⎢      ─────                l⋅⎜1 - ─⎟ + ─        ⎥ ⎣        a                    ⎝    k⎠   k        ⎦  In [18]: m[0,0].simplify() Out[18]:  b⋅(k - l⋅(k - 1)) ─────────────────        a⋅k         In [19]: m[0,1].simplify() Out[19]:  b⋅l⋅(k - l⋅(k - 1) - 1) ───────────────────────            k             In [20]: m[0,0].simplify().subs(l,1) Out[20]:   b  ─── a⋅k  In [21]: m[0,1].simplify().subs(l,1) Out[21]: 0  In [22]:  </pre>    <span style="color: #666699;">似乎除了l=1── 以B為原點 ── 之外,此『形式』皆不可保也。反思『<a style="color: #666699;" href="https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AD%89%E8%B7%9D%E5%90%8C%E6%9E%84">座標平移</a>』是『保距變換』,『透視』卻而不是!那麼甲地之『透視』點羣As在l線上保距移動到乙處時,l^{'}線上對應之點羣A^{'}s能夠協同『保距』且維持『透視』耶!! </span>  <span style="color: #666699;">雖說『縮小‧左移』與『右移』『放大』</span> <pre class="lang:default decode:true">In [22]: 單位縮小a變換 * 左移l單位 Out[22]:  ⎡1   ⎤ ⎢─  l⎥ ⎢a   ⎥ ⎢    ⎥ ⎣0  1⎦  In [23]: Matrix(([1,l],[0,1])) * 單位縮小a變換 Out[23]:  ⎡1   ⎤ ⎢─  l⎥ ⎢a   ⎥ ⎢    ⎥ ⎣0  1⎦  In [24]: 右移l單位 * 單位放大b變換 Out[24]:  ⎡b  -b⋅l⎤ ⎢       ⎥ ⎣0   1  ⎦  In [25]: 單位放大b變換 * Matrix(([1,-l],[0,1])) Out[25]:  ⎡b  -b⋅l⎤ ⎢       ⎥ ⎣0   1  ⎦  In [26]:  </pre>    <span style="color: #666699;">都構成『相似變換』</span> <h1 id="firstHeading" class="firstHeading" lang="zh-TW"><span style="color: #ff9900;"><a style="color: #ff9900;" href="https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E7%9F%A9%E9%99%A3">相似矩陣</a></span></h1> <span style="color: #808080;">在<a style="color: #808080;" title="線性代數" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0">線性代數</a>中,<b>相似矩陣</b>是指存在<b>相似關係</b>的<a style="color: #808080;" title="矩陣" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9F%A9%E9%98%B5">矩陣</a>。<b>相似關係</b>是兩個矩陣之間的一種<a style="color: #808080;" title="等價關係" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%AD%89%E4%BB%B7%E5%85%B3%E7%B3%BB">等價關係</a>。兩個<i>n</i>×<i>n</i><a style="color: #808080;" title="矩陣" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9F%A9%E9%98%B5">矩陣</a><i>A</i>與<i>B</i>為<b>相似矩陣</b><a style="color: #808080;" title="若且唯若" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%93%E4%B8%94%E4%BB%85%E5%BD%93">若且唯若</a>存在一個<i>n</i>×<i>n</i>的<a style="color: #808080;" title="逆矩陣" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%86%E7%9F%A9%E9%98%B5">可逆矩陣</a><i>P</i>,使得:</span> <dl>  	<dd><span class="mwe-math-element" style="color: #808080;"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y">  </span><img class="mwe-math-fallback-image-inline" src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c21e0304a9962e376d274a2e1686868d853fad28" alt="\!P^{{-1}}AP=B" /></span></dd> </dl> <span style="color: #808080;"><i>P</i>被稱為<a style="color: #808080;" title="矩陣" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9F%A9%E9%98%B5">矩陣</a><i>A</i>與<i>B</i>之間的<b>相似變換矩陣</b>。</span>  <span style="color: #808080;">相似矩陣保留了矩陣的許多性質,因此許多對矩陣性質的研究可以通過研究更簡單的相似矩陣而得到解決。</span>  <span style="color: #808080;">判斷兩個矩陣是否相似的輔助方法:</span>  <span style="color: #808080;">1.判斷<a class="mw-redirect" style="color: #808080;" title="特徵值" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%80%BC">特徵值</a>是否相等; 2.判斷<a style="color: #808080;" title="行列式" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%A1%8C%E5%88%97%E5%BC%8F">行列式</a>是否相等; 3.判斷<a style="color: #808080;" title="跡" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B7%A1">跡</a>是否相等; 4.判斷<a class="mw-disambig" style="color: #808080;" title="秩" href="https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A7%A9">秩</a>是否相等; 以上條件可以作為判斷矩陣是否相似的必要條件,而非充分條件。</span>     <span style="color: #666699;">,卻用著不同『尺度』a,b,因生事端焉??!!</span> <pre class="lang:default decode:true ">In [26]: 單點透視變換 * 單位縮小a變換 * 左移l單位 Out[26]:  ⎡  1                 ⎤ ⎢  ─          l      ⎥ ⎢  a                 ⎥ ⎢                    ⎥ ⎢    1               ⎥ ⎢1 - ─               ⎥ ⎢    k    ⎛    1⎞   1⎥ ⎢─────  l⋅⎜1 - ─⎟ + ─⎥ ⎣  a      ⎝    k⎠   k⎦  In [27]: 右移l單位 * 單位放大b變換 * 單點透視變換 Out[27]:  ⎡      ⎛    1⎞      -b⋅l ⎤ ⎢- b⋅l⋅⎜1 - ─⎟ + b  ─────⎥ ⎢      ⎝    k⎠        k  ⎥ ⎢                        ⎥ ⎢          1          1  ⎥ ⎢      1 - ─          ─  ⎥ ⎣          k          k  ⎦  In [28]:  </pre>    <span style="color: #666699;">故知『透視』非是一句</span>  <span style="color: #ff9900;">兩線上給定三個相異對應點,則此對應點之三連線相交於共點也。</span>  <span style="color: #666699;">而已。</span>  <span style="color: #666699;">真不知那個愛因斯坦,怎麼可能只憑一句</span>  <span style="color: #cc99ff;">對所有慣性觀察者而言,光速不變。</span>  <span style="color: #666699;">創造狹義相對論的哩!!??</span>  如果從『<strong>伽利略變換</strong>』如何『<strong>觀察</strong>』這個『<strong>相對性</strong>』的意義的呢?假設以『<strong>□觀察者</strong>』(x_{\Box}, t_{\Box})為『<strong>靜止</strong>』,『<strong>□觀察者</strong>』見『<strong>○觀察者</strong>』(x_{\bigcirc}, t_{\bigcirc})以『<strong>速度</strong>』v向右運動,假使他們彼此能『<strong>交換資訊</strong>』,同意兩者的『<strong>原點</strong>』相同,那麼他們對『<strong>時空現象</strong>』或者說『<strong>事件</strong>』的『<strong>位置‧時間</strong>』描述滿足\begin{bmatrix} x_{\bigcirc} \\ t_{\bigcirc} \end{bmatrix} = G_v \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & -v \\0 & 1 \end{pmatrix} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix}。『<strong>□觀察者</strong>』的『<strong>原點</strong>』(0, t_{\Box})對『<strong>□觀察者</strong>』是『<strong>靜止</strong>』的,然而對『<strong>○觀察者</strong>』而言,是x_{\bigcirc} = - v \cdot t_{\Box}和t_{\bigcirc} = t_{\Box},它以『<strong>速度</strong>』v『<strong>等速向左</strong>』 運動。其次對於『<strong>□觀察者</strong>』而言,所發生的『<strong>同時兩事件</strong>』(x_{\Box}^1, t_{\Box})  與(x_{\Box}^2, t_{\Box}),對『<strong>○觀察者</strong>』而言,是(x_{\Box}^1 - v \cdot t_{\Box}, t_{\Box})和(x_{\Box}^2 - v \cdot t_{\Box}, t_{\Box})也是『<strong>同時的</strong>』。既然『<strong>運動是相對的</strong>』,假使我們以『<strong>○觀察者</strong>』為『<strong>靜止</strong>』,來作個『<strong>伽利略變換</strong>』的『<strong>物理</strong><strong>檢驗</strong>』,那麼\begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix} = G_{-v} \begin{bmatrix} x_{\bigcirc} \\ t_{\bigcirc} \end{bmatrix} 當是應該的了。也就是說G_{-v} = {G_v}^{-1} = \begin{pmatrix} 1 & v \\0 & 1 \end{pmatrix},讀者自己可以『<strong>確證</strong>』\begin{pmatrix} 1 & v \\0 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 1 & - v \\0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & - v \\0 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 1 & v \\0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\0 & 1 \end{pmatrix}它的『<strong>正確性</strong>』。也可以說『<strong>物理之要求</strong>』不得不決定了『<strong>數學的表達式</strong>』的吧!,所謂的『<strong>自然律</strong>』並不『<strong>必須</strong>』要『<strong>滿足</strong>』這種或那種『<strong>數學</strong>』的耶!!如果說『<strong>○觀察者</strong>』觀測某一個『<strong>星辰</strong>』(x_{\star}, t_{\star})用w的『<strong>速度</strong>』向右『<strong>直線運動</strong>』,那麼這一個『<strong>星辰</strong>』相對於『<strong>□觀察者</strong>』的『<strong>速度</strong>』是什麼的呢?『<strong>直覺上</strong>』我們認為既然『<span style="color: #ff0000;"><strong>★ 對 ○ 是 w 向右,○ 對 □ 是 v 向右</strong></span>』,那麼『<span style="color: #ff0000;"><strong>★ 對 ○ 該是 w + v 向右</strong></span>』的吧!我們可以用『<strong>伽利略變換</strong>』計算如下\begin{bmatrix} x_{\bigcirc} \\ t_{\bigcirc} \end{bmatrix} = G_v \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & -v \\0 & 1 \end{pmatrix} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix},\begin{bmatrix} x_{\star} \\ t_{\star} \end{bmatrix} = G_w \begin{bmatrix} x_{\bigcirc} \\ t_{\bigcirc} \end{bmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & -w \\0 & 1 \end{pmatrix} \begin{bmatrix} x_{\bigcirc} \\ t_{\bigcirc} \end{bmatrix}=  \begin{pmatrix} 1 & -w \\0 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 1 & -v \\0 & 1 \end{pmatrix} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix}=  \begin{pmatrix} 1 & -(w+v) \\0 & 1 \end{pmatrix} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix}=  G_{(w+v)} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix},果真是『<strong>符合直覺</strong>』的勒!!  假使這些『<strong>考察</strong>』改用『<strong>狹義相對論</strong>』的『<strong>勞侖茲變換』</strong>\begin{bmatrix} x_{\bigcirc} \\ t_{\bigcirc} \end{bmatrix} =  L_v \begin{bmatrix} x \\ t \end{bmatrix} = \frac{1}{\sqrt{1 - {(\frac{v}{c})}^2}}  \begin{pmatrix} 1 & -v \\ -\frac{v}{c^2} & 1 \end{pmatrix} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix}來看的呢?  讀者自可『<strong>證實</strong>』除了『<strong>原點</strong>』之外,『<strong>同時性</strong>』因為有著-\frac{v}{c^2} 『<strong>位置相關項</strong>』的『<strong>存在</strong>』而被『<strong>破壞</strong>』了;然而物理所要求的『<strong>相對性</strong>』L_{- v} = L_{v}^{-1}依然成立。那個『<strong>相對速度</strong>』之『<strong>加法</strong>』就顯然非常『<strong>違反直覺</strong>』的成了L_w \cdot L_v = L_{w \bigoplus v} = \frac{1}{\sqrt{1 - {[\frac{(w+v)/c}{1+(wv/c^2)}]}^2}}  \begin{pmatrix} 1 & -[\frac{(w+v)}{1+(wv/c^2)}] \\ -\frac{1}{c^2} {[\frac{(w+v)}{1+(wv/c^2)}]}^2 & 1 \end{pmatrix} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix}\neq L_{(w + v)} \begin{bmatrix} x_{\Box} \\ t_{\Box} \end{bmatrix}。如果將『<strong>速度加法</strong>』定義為w \bigoplus v = \frac{w + v}{1 + (w v / c^2)}  的話,那麼L_{w \bigoplus v}  = \frac{1}{\sqrt{1 - {(\frac{(w \bigoplus v)}{c})}^2}}  \begin{pmatrix} 1 & -(w \bigoplus v) \\ -\frac{(w \bigoplus v)}{c^2} & 1 \end{pmatrix} $ 這又能有什麼『不對』的嗎?因是之故,『狹義相對論』所帶來的『困惑』遠勝於『運動之不可能性』,反倒以為『運動』果真能是這種『現象』的嘛!!

果真『阿基里斯』 Achilles 追得上『烏龜』,然而這件事又怎麽『可能』用著『數理邏輯』來『證明』的呢?假使說『大自然』果是『如是』,我們卻『不要』『如是』的『相信』,那麼我們『該用』什麼『道理』來『論辯』的呢??偉大的科學家『愛因斯坦』說︰我會為親愛的上帝感到遺憾。不管怎樣理論都還是正確的

─── 摘自《【Sonic π】電聲學之電路學《四》之《 !!!! 》下