旋转矩阵 - 变换顺序
Rotation matrices - Order of transformations
对于一项大学作业,我有一个关于在 PowerPoint 中旋转图片的问题。在 PowerPoint 中,一张图片可以有四种变换。向右旋转(90°)、向左旋转(90°)、水平翻转和垂直翻转。让我们简称为 R(r)、R(l)、F(v) 和 F(h)。
然后我们被要求为每对可能的变换计算矩阵乘法。
例如R(r)*(R(r) 或 R(r)*F(h)
所有这些对我来说似乎相当简单,但他们在我不理解的问题中指定了一些内容。
R(r) X R(l) is read from right to left as “rotate left” then “rotate the result right” because Powerpoint
transformations are performed in world coordinates
有人可以向我解释为什么我会从左到右阅读吗?这是否意味着当我将矩阵相乘时,当被要求做 R(r) X r(l)
时,我实际上会做 R(l) X (R(r)
为什么世界坐标会影响这个?
我是从左到右阅读所有变换还是只阅读一些变换?
希望有人能给出比我更好的答案。 2x2 变换矩阵 T1
和 T2
正在将 2d 向量 v
转换为新的 2d 向量 v_t
,这样
v_t = T2 * T1 * v
从左到右的变换在数学上是不可能的
v_t = v * T1 * T2
因为二维向量不能与 2x2 矩阵相乘。让我们看看组件形式的v * T1
:
_ _ _ _
| vx | | t00 t01 |
v * T1 = | vy | * | t10 t11 | // invalid matrix multiplication
- - - -
因此向量 v
必须 转换的右边。如果有人接受这一点,那么在 T2 * T1 * v
的情况下,转换 T1
首先应用于向量 v
是可以理解的,因为它写得最接近它:) .. 。 只是在开玩笑。存在一个mathematically profound explanation。不知何故,我什至记得线性代数课上的证明,但我找不到。
但是,矩阵乘法是从左到右进行的,这样
v_t = T * v, with T = T2 * T1
对于一项大学作业,我有一个关于在 PowerPoint 中旋转图片的问题。在 PowerPoint 中,一张图片可以有四种变换。向右旋转(90°)、向左旋转(90°)、水平翻转和垂直翻转。让我们简称为 R(r)、R(l)、F(v) 和 F(h)。
然后我们被要求为每对可能的变换计算矩阵乘法。
例如R(r)*(R(r) 或 R(r)*F(h)
所有这些对我来说似乎相当简单,但他们在我不理解的问题中指定了一些内容。
R(r) X R(l) is read from right to left as “rotate left” then “rotate the result right” because Powerpoint transformations are performed in world coordinates
有人可以向我解释为什么我会从左到右阅读吗?这是否意味着当我将矩阵相乘时,当被要求做 R(r) X r(l)
时,我实际上会做 R(l) X (R(r)为什么世界坐标会影响这个?
我是从左到右阅读所有变换还是只阅读一些变换?
希望有人能给出比我更好的答案。 2x2 变换矩阵 T1
和 T2
正在将 2d 向量 v
转换为新的 2d 向量 v_t
,这样
v_t = T2 * T1 * v
从左到右的变换在数学上是不可能的
v_t = v * T1 * T2
因为二维向量不能与 2x2 矩阵相乘。让我们看看组件形式的v * T1
:
_ _ _ _
| vx | | t00 t01 |
v * T1 = | vy | * | t10 t11 | // invalid matrix multiplication
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因此向量 v
必须 转换的右边。如果有人接受这一点,那么在 T2 * T1 * v
的情况下,转换 T1
首先应用于向量 v
是可以理解的,因为它写得最接近它:) .. 。 只是在开玩笑。存在一个mathematically profound explanation。不知何故,我什至记得线性代数课上的证明,但我找不到。
但是,矩阵乘法是从左到右进行的,这样
v_t = T * v, with T = T2 * T1