Def_
Let V,W be finite-dimensional vector spaces with ordered basis β={v1,⋯,vn},γ={w1,⋯,wm}, respectively.
Let T:V→W be linear. For each vj(1≤j≤n), since T(vj)∈W, ∃!a1j,⋯,amj∈F such that T(vj)=m∑i=1aijwi.
We write [T]γβ=(aij)m×n∈Mm×n(F), called the matrix representation of T by β & γ.
In the case that V=W & β=γ, we write [T]β for [T]ββ.
Rmk_
[T]γβ=[[T(v1)]γ⋯[T(vn)]γ] where [T(vi)]γ is column vector.
If U:V→W is also linear & [U]γβ=[T]γβ, then U(vj)=T(vj)(1≤j≤n), and so U=T by thm.
Ex_
T:R2→R3 linear.
T(a1,a2)=(a1+3a2,0,2a1−4a2)
β={e1,e2},γ={e1,e2,e3}: standard ordered basis for R2,R3, respectively.
T(e1)=T(1,0)=(1,0,2)=1e1+0e2+2e3
T(e2)=T(0,1)=(3,0,−4)=3e1+0e2−4e3
So, [T]γβ=[13002−4]
β′={e2,e1},γ′={e3,e2,e1}
Then [T]γ′β=[2−40013],[T]γβ′=[3100−42],[T]γ′β′=[−420031]
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