Identity Matrix 单位矩阵

单位矩阵(Identity MatrixIdentity\ Matrix)是矩阵世界里的数字 “11"。

数字 1 在乘法里的地位很特殊:任何数乘它都等于自己,a×1=aa \times 1 = a。矩阵世界里扮演这个角色的,就是单位矩阵 II

定义

单位矩阵是主对角线(左上到右下)上全是 11、其余位置全是 00方阵

I2=[1001],I3=[100010001],In=[111]I_2 = \begin{bmatrix} 1&0\\ 0&1 \end{bmatrix}, \qquad I_3 = \begin{bmatrix} 1&0&0\\ 0&1&0\\ 0&0&1 \end{bmatrix}, \qquad I_n = \begin{bmatrix} 1&&&\\ &1&&\\ &&\ddots&\\ &&&1 \end{bmatrix}

下标 nn 表示几阶,明确时直接写 II。有时也用 EE 表示。

代数视角:乘了等于没乘

任何一个向量乘上 II,结果原封不动:

Ix=[1001][35]=[1×3+0×50×3+1×5]=[35]=xIx = \begin{bmatrix} 1&0\\ 0&1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 3\\ 5 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1\times3+0\times5\\ 0\times3+1\times5 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3\\ 5 \end{bmatrix} = x

任何矩阵乘上 II,也原封不动:

AI=IA=AAI = IA = A

几何视角:“什么都不做"的变换

“列 = 基向量落点”的读法看 II

  • 第一列 (1,0)(1,0)i^\hat{\mathbf{i}} 变换后还在原地
  • 第二列 (0,1)(0,1)j^\hat{\mathbf{j}} 变换后还在原地

两个基向量都没动,整个空间自然纹丝不动。所以 II 代表的线性变换是恒等变换(identity transformation)——什么都不做。

Ix=xIx=x 不是一句废话:正因为"恒等变换"也有矩阵形式,它才能被塞进矩阵运算的链条里,成为下面所有性质的支点。