Введение
Операция над матрицей, которая отражает её относительно главной диагонали. Транспонирование матриц и транспонирование линейного отображения.
the transpose of matrices and [[Transpose of a linear map
В линейной алгебре транспонированием матрицы называется оператор, отражающий матрицу относительно её главной диагонали; то есть он меняет местами индексы строк и столбцов матрицы 'A', в результате чего получается другая матрица, часто обозначаемая 'Aᵀ' (среди других обозначений). Транспонирование матрицы было введено в 1858 году британским математиком Артуром Кэли. В случае логической матрицы, представляющей бинарное отношение R, транспонирование соответствует обратному отношению Rᵀ.
that is, it switches the row and column indices of the matrix 'A' by producing another matrix, often denoted by 'A'^(T) (among other notations). The transpose of a matrix was introduced in 1858 by the British mathematician Arthur Cayley. In the case of a logical matrix representing a binary relation R, the transpose corresponds to the converse relation RT.
Внедрение матричной транспозиции на компьютерах
На компьютере часто можно избежать явной транспонирования матрицы в памяти, просто обращаясь к тем же данным в другом порядке. Например, программные библиотеки для линейной алгебры, такие как BLAS, обычно предоставляют возможность указать, что определенные матрицы следует интерпретировать в транспонированном порядке, чтобы избежать необходимости перемещения данных. Однако существуют ситуации, когда физическое переупорядочивание матрицы в памяти в транспонированный порядок необходимо или желательно. Например, если матрица хранится в порядке строк, строки матрицы располагаются в памяти последовательно, а столбцы – разрозненно. Если повторяющиеся операции необходимо выполнять над столбцами, например, в алгоритме быстрого преобразования Фурье, транспонирование матрицы в памяти (для обеспечения последовательного расположения столбцов) может повысить производительность за счет увеличения локальности памяти. В идеале хотелось бы транспонировать матрицу с минимальным дополнительным объемом памяти. Это приводит к задаче транспонирования матрицы размера n × m на месте, с дополнительным объемом памяти O(1) или, в худшем случае, значительно меньшим, чем mn. Для n ≠ m это включает в себя сложную перестановку элементов данных, которую нетривиально реализовать на месте. Поэтому эффективное транспонирование матрицы на месте было предметом многочисленных научных публикаций в области компьютерных наук, начиная с конца 1950-х годов, и было разработано несколько алгоритмов.
Транспозиции линейных карт и билинейных форм
Поскольку основное применение матриц — представление линейных отображений между конечномерными векторными пространствами, транспонирование — это операция над матрицами, которую можно рассматривать как представление некоторой операции над линейными отображениями. Это приводит к гораздо более общему определению транспонирования, которое применимо к любому линейному отображению, даже если линейные отображения не могут быть представлены матрицами (например, в случае бесконечномерных векторных пространств). В конечномерном случае матрица, представляющая транспонированное линейное отображение, является транспонированием матрицы, представляющей исходное линейное отображение, независимо от выбора базиса.
Транспозиция билинеарной формы
Каждое линейное отображение в двойственное пространство u : X → X^(#) определяет билинейную форму B : X × X → F, с соотношением. Определяя транспонирование этой билинейной формы как билинейную форму tB, определяемую транспонированным отображением ^(t)u : X^(##) → X^(#), то есть, мы находим, что здесь Ψ является естественным гомоморфизмом X → X^(##) в двойное двойственное пространство.
By defining the transpose of this bilinear form as the bilinear form tB defined by the transpose ^(t)u : X^(##) → X^(#) i. e. , we find that
Here, Ψ is the natural homomorphism X → X^(##) into the double dual.