Significado de las ecuaciones vectoriales

Ahora estoy tomando una clase de álgebra lineal y me presentaron las ecuaciones vectoriales. Considere el sistema

{ X 4 y = 8 2 X + 3 y = 6

Quiero entender por qué puedo factorizar las variables x e y para crear la ecuación vectorial

X [ 1 2 ] + y [ 4 3 ] = [ 8 6 ]

son X y y escalares aquí? es el vector columna [ 1 2 ] lo mismo que el vector 1 , 2 ? Y, por último, ¿cómo me ayuda esta notación a encontrar soluciones?

" Quiero entender por qué puedo... " Porque las dos formas de expresar el sistema de ecuaciones son equivalentes. El uno implica al otro y viceversa. Los dos lados de la ecuación en formato vectorial son iguales si y solo si la primera coordenada del lado izquierdo es igual a la primera coordenada del lado derecho ( que es equivalente a la primera ecuación en la primera presentación ). de manera similar para el segundo. son _ X y y escalares aquí? "Incógnitas escalares, sí... también puedes optar por llamarlas variables.
" es el vector columna [ 1 2 ] lo mismo que el vector 1 , 2 ? "¿Estrictamente? No, sin embargo, se pueden usar indistintamente. Las situaciones en las que se usa una se pueden reescribir y posiblemente reorganizar para usar la otra forma en su lugar... por lo que se puede pensar que efectivamente son la misma cosa ... pero cuando se trata de usar múltiples formas diferentes simultáneamente en la misma ecuación, seremos más estrictos en cuanto a qué forma se puede usar cuando. [ 1   2 ] [ 3 4 ] no es lo mismo que [ 1 2 ] [ 3   4 ]
"¿ Cómo me ayuda esta notación a resolver las soluciones? " Yendo un paso más allá, tienes [ 1 4 2 3 ] [ X y ] = [ 8 6 ] y ahora puede usar el álgebra matricial para continuar... encontrando que [ X y ] = [ 1 4 2 3 ] 1 [ 8 6 ] . Resolviendo A v = b para v dado un A y b es uno de los primeros usos del Álgebra Lineal y es útil para muchos campos.
@JMoravitz No estoy muy familiarizado con las políticas de SE, pero ¿hay alguna razón específica por la que escribiste todo esto en los comentarios? Quiero decir que respondiste perfectamente cada consulta de OP, pero podrías haberlo escrito como respuesta, entonces, ¿por qué comentar?

Respuestas (3)

X , y son escalares. Sí, los vectores de columna son los mismos que mencionaste. Esta notación es clásica en álgebra lineal porque puedes continuar y escribir lo anterior como

[ 1 4 2 3 ] [ X y ] = [ 8 6 ]
donde ahora todo lo que tienes que hacer es "invertir" la matriz para obtener X , y .

El hecho es que cualquier sistema lineal en forma cartesiana también puede expresarse en forma matricial A tu = b y el producto A tu también se puede ver como la combinación lineal de las columnas de la matriz A por las componentes del vector tu .

{ a 11 X + a 12 y = b 1 a 21 X + a 22 y = b 2 forma cartesiana [ a 11 a 12 a 21 a 22 ] [ X y ] = [ b 1 b 2 ] forma de matriz X [ a 11 a 21 ] + y [ a 12 a 22 ] = [ b 1 b 2 ] forma vectorial

En algunos casos, esta interpretación (es decir, la solución como una combinación de vectores columna de matriz) puede ser muy útil. En este caso particular parece poco esclarecedor encontrar la solución.

Como referencia sugiero echar un vistazo a la primera lección del famoso curso de Álgebra Lineal del Prof. Gilbert Strang.

Estoy de acuerdo con las otras respuestas en que la forma matricial es la forma más estándar de ver el sistema de ecuaciones lineales.

Pero la forma vectorial de ver las cosas se puede considerar como un diagrama bidimensional, ya que estamos tratando con vectores bidimensionales.

Claramente [ 1 2 ] y [ 4 3 ] son linealmente independientes , ya que uno no es múltiplo escalar del otro.

Por lo tanto, la ecuación:

X [ 1 2 ] + y [ 4 3 ] = [ 8 6 ]

puede pensarse como, "¿Qué combinación lineal única de los 2 Vectores de d [ 1 2 ] y [ 4 3 ] es igual a [ 8 6 ] , y personalmente encuentro esta singularidad como "interesante" o "agradable", supongo.

Supongo que esto realmente no responde la pregunta, pero creo que mi respuesta sigue siendo muy relevante, y la singularidad y el aspecto del diagrama sugieren algún tipo de motivación general para las aplicaciones.
Estoy totalmente de acuerdo, esta forma de interpretar el sistema lineal es realmente esclarecedora para muchas aplicaciones.
De acuerdo también, y también aclara lo que significa la aproximación de mínimos cuadrados para vectores de dimensión finita.