线性变换与行列式

像(image)

一个变换的像,是它实际能够到达的所有输出的集合。喂给它所有可能的输入,收集所有结果,这一堆可达的向量就是像,也叫值域。

对一个矩阵来说,像恰好就是它的列空间,因为 A*x 不过是 A 各列的加权混合。所以你能产生的输出,正是这些列的各种组合,不多也不少。

像的维数就是秩:它数出有多少个真正独立的方向经过这个映射后存活了下来。秩高,意味着变换填满了目标空间的很大一部分;秩低,意味着它把一切都挤进了薄薄的一片里。

Projection onto x-axis: T(x,y)=(x,0). Image = all (x,0), the entire x-axis.

每个输出都落在 x 轴上,所以这条线就是整个像;它的维数(即秩)是 1。

核与像是一枚硬币的两面。秩-零化度定理把它们绑在一起:核的大小加上像的大小,等于输入的个数。

又称
rangecolumn space (for a matrix)值域列空间列空間