在matlab里面逆怎么表示

各位 b 站的小伙伴们大家好，这里是树莓加油站，我们讲完了 matelab 入门啊，接下来要讲的就是层次分析法的一个 matelab 代码，代码文件呢，都已经给大家打包好了，大家只需要联系小助理就可以领取。 好的，我们直接开始啊，在 madlab 当中啊，这个百分号的意思呢，就是注视，表示这一行代码不用运行啊，注视啊是写给我们自己看的，这也是防止自己弄的代码后续看不懂了。那下面这两行呢，是我们的判断矩阵，第一个是我们一开始定的矩阵，也就是这个矩阵。 而第二个矩阵呢，它是我们下边调整好之后的一个矩阵，也就是一次性通过后的一个矩阵。 在 my lab 当中啊，用方括号去输入元素来定义矩阵，它是一行一行去输入的，每行之间呢，用分号去隔开，行内的元素呢，是用空格或者说逗号去隔开。 那比如说我输入一个 a 等于一二三四的一个矩阵，这就是一个两行两列的矩阵。好的，我们直接看我们的第一行代码，这个 input 呢，它是用于从命令行获取用户输入的函数的。 给大家简单讲讲这个 input， 它呢有两个参数啊，第一个呢，是显示在命令窗口的一个提示信息，这个需要用单引号去扩起来。 而第二个则控制输入的内容，是以字母串的形式还是以表达式的形式。先讲讲这两者之间的一个区别啊，这个字母串呢，它是不参与计算的，你写什么它就是什么，只是表示一段文字。而表达式呢，它是会去计算的， marklab 会自动计算出结果。 加 s 呢，表示以字母串的形式去输入，不填呢，则默认作为表达式。我们直接看这样一个例子啊， 这里有一个 input 没加 s 啊，它让我们输入一个矩阵，然后打印这个矩阵，这个打印后续会跟大家讲。然后第二个 input 呢，它是有这个 s 的， 同样呢，它是打印出了我们输入的这个矩阵 b， 我 们运行一下， 好，它让我们输入矩阵，我们输入一个。 好的，这是第二个矩阵了，我们再输入一下， 大家可以看到这两个之间的一个区别啊，这第一个不加 s 呢，是把它当做一个矩阵去输出出来的。而第二个呢，是把它当成一个字母串的形式去输出出来的，也就是说，我输入的长什么样，他就输出出来就是什么样，这也就是字母串和表达式的一个区别啊。 输入完我们的判断矩阵之后呢，这个 cs 啊，它是用来查看矩阵或者数组的一个尺寸的函数，也就是说，告诉你有多少行，多少列在 my lab 当中呢， 他有两个参数啊，第一个呢，是待查看的矩阵，第二个参数呢，是确定你要返回什么值，一呢，表示返回行数，二表示返回列数，如果说你不填，则返回两个值。我们直接看这样一个例子，这里有一个两行三列的一个矩阵，这个输出他应该是二和三，对不对？ 而下边这个呢，是让输出行数，那应该是二，我们运行一下，哎，没有问题，对不对？ 在这里呢，想给大家去补充一个东西啊，也就是我们在 madlab 入门里边讲过的是什么呢？就是在 madlab 当中啊，如果说你不想让某一行代码去输出结果，那么你只需要给那一行的代码后边去加一个分号就可以了， 那你如果想让他输出了，你只需要把这个分号删掉就行了。我们再运行一下，大家可以看到这一行代码呢，也是运行出东西了的，加一个分号呢，也是防止他们输出的东西特别乱，我们只需要让他输出我们需要的东西就可以了。 好了，我们再返回我们的主函数当中，所以这块呢，是把 a 的 行数和列数都复制给了 n， 因为这个 a 是 个方阵啊，他的行数和列数是相等的，所以都用 n 来接收，那如果说他不是一个方阵，也就是行数跟列数不相等的话，那么这个 n 应该是会等于列数的， 为什么呢？因为它是先给 n 去赋值这个函数，然后再去给 n 赋值这个列数，所以它应该是等于列数的。这个也是给大家补充一点，我们接着往下看这个 e i g 这个函数啊，它是用于求一个矩阵的特征值和特征向量的。 在 madlab 当中呢，它的基础语法呢，就是这个样子的，如果说你是用两个变量来接收 eig 计算出的一个结果，那么第一个变量呢，就是用于存放特征向量的一个矩阵，而第二个向量呢，它是一个对角矩阵，对角线上呢，是特征值， 它对应 v 的 每一列特征向量。我们直接看下边这样一个例子，这里有一个两行两列的一个矩阵，然后呢通过 e i g 这个函数去计算出了它的特征向量以及它的特征值，我们运行一下， 大家可以看到，这个 d 呢，就是我们的特征向量，它呢，在我们的对角线上，这个 d 呢，是一个由特征值组成的对角矩阵啊，特征值都在对角线上，而这个负的零点三七二三这样一个特征值呢，它对应的特征向量， 也就是第一列的这个列向量，而这个五点三七二三，这第二个特征值呢，所对应的特征向量，也就是第二列的这个列向量。 如果说我把这个函数计算出的结果复制给一个变量呢，它就只会计算特征值啊，那么这个 v 呢，就变成一个存放特征值的列向量，我们运行一下，好的，也没有任何问题啊，这个特征值跟上面是一模一样的， 所以呢，这个变量 v 啊，就是矩阵 a 的 特征值组成的一个特征向量，这个 max 函数呢，用于求最大值，也就是说找到特征值的最大值啊， 我们看一下，在 mylab 当中呢，它有几种常见的用法，第一种就是 max 括号中只有一个变量，如果变量为一个向量啊，那么就返回向量元素中的最大值，那如果说它是一个矩阵呢，默认是按列去求最大值。 比如这样一个向量 v 啊，它用 max 函数去求呢，就是求这个向量中的最大值，也就是九， 好的，没有问题。然后再看下面这样一个三乘三列的矩阵啊，用麦克函数求一下，那就是求他们每一列中的最大值，那应该是三六九，我们运行一下，哎，好的，也没有任何问题，对不对？ 而第二种用法呢，就是括号中啊，他有两个变量，当这两个都是数字的时候呢，他就直接返回最大的那个值啊，如果变量是大小相等的一个数组的时候呢，他就会返回对应位置比较大的那个数啊， 比如这里有 ab 两个项链，他应该是去找各个位置最大的，那应该是二五六，对不对？我们运行一下，哎，也没有任何问题。那么第三种用法呢，就是指定方向去求最大值， 这个 dm 就是 确定方向的，如果 dm 等于一呢，他就是按列去求最大值。如果说 dm 等于二呢，他就是按行求最大值。 刚我们讲了，如果说你不填的话，那他就默认是按列去求的，对不对？那有人会问了，为什么这个地方会有个中括号呢？这个啊，他是占位用的，那如果说我把这个 a 跟这个 dm 放到一起去呢？麦德莱吧，有可能把它当做是第二种情况，也就这种情况， 所以呢，中间放个中括号，表示这个 d i m， 它不是和矩阵 a 去做比较的。然后下面呢，有这样一个矩阵，这个二呢，就是按行去求最大值，我们运行一下它应该是七九八，哎，没有问题，对不对？ 所以说啊，这一块呢，它是直接求向量 v 的 一个最大值，也就是找到最大的特征值啊。然后呢，用最大的特征值减去 n 去除于我们的 n 减一。 大家可以直接看一下我们 c i 的 一个公式啊，是不是就是我们最大特升值减去 n， 去除于我们的 n 减一，对不对？这样就求出我们的 c i。 下面这句代码呢，是定义了一个列表，复制给了 r i， 这个就是 n 的 大小去查的对应的 r i， 然后下面这个呢，就是 c r 的 一个计算，他这 r i 括号 n 的 意思呢？就是找到列表 r i 中第 n 个数据啊。 那么在 madlab 当中呢，这个缩影跟 python 有 点不太一样，这个其实更符合常理一些， 它的基础用法就是 a 框 x， 如果 x 为一个数呢，它就缩影 d x 个元素。你比如说这里有这样一个列表，对吧？那么 a 三就代表着第三个元素，也就是三十，对不对？ 没有任何问题。那么当 x 为一个数组的时候，你比如说像下面这样一个，那么它所以呢，就是第二个、第四个、第五个的值，那也就是二十三十五十，对不对？ 好了，运行一下也没有任何问题。那最后一个呢？就是当 x 为一个区间的时候，就是 a 冒号 b 的 形式，它就是获取 d a 到 b 的 元素啊。看这样一个例子啊， 比如说这里是 a 冒号四，对不对？那他就是获取第二到四个元素，那就是二十三十四十， 没有任何问题，对不对？那如果说啊，我这个数据我都不填，我就留一个冒号，什么意思？他就是从头取到尾，那就是十二十三十四十五十，我们运行一下，哎，对不对？没有任何问题。而如果说啊，我只填右边，不填左边，那就是左边从头开始，右边比如说个三， 那就从头开始，一直到第三个元素，那应该是十二十三十。而如果说呢，我这个地方只有一个冒号的话呢， 它表达意思呢，就是从头取到尾，也就是十二十三十四十五十，我们运行一下，好的也没有问题，我们回到我们的一个主程序当中啊，那么这个 n 是 什么呢？这个 n 是 不是就是我们查找的 a 的 一个函数，其实也就是判断矩阵的结数， 那么这样呢，就查找出我们判断矩阵所对应的 r i 的 一个值，然后用 c i 去除以 r i 呢，就得到了我们的 c r 的 值，也就是这样一个公式，对不对？下边这个 d s p 函数啊，是输出的意思，如果说你想输出一个变量，那你就可以直接放进去，就比如这个样子， 那如果说是一个自互串，那你就需要加一个引号去把它括起来。这个输出函数的基础用法呢就是 d s p 加一个括号，括号中呢可以是一个变量，也可以是一个自互串。你比如下边这样一个例子啊，这个 a 呢等于一，我们输出 a， 然后下边这个呢是输出字母串 a， 我 们运行一下，大家可以看到这句代码是输出了 a 的 值，而下边这个呢是输出了 a 本身，这就是它们两者之间的一个差异， 所以这块呢是输出这一句话，然后呢再输出 c r 的 值，以及下边呢输出这段话，以及输出 c r 的 一个值，再往后走呢，这就是一个 f 语句了，它是最基础的条件判断语句。 在 made up 当中，这个 if 语句的一个基础语法呢，就是这样一个结构啊， if 条件一用于判断条件一是否为真啊，那么如果说这个条件是真的，那就运行代码块一，如果说条件一是假的，那我们就继续判断判断这个条件二是不是真的，那如果条件二是真的，那我就运行代码块二， 如果条件二也不是真的，那我们就运行这个代码框三，其实我们还可以再往下加啊，这个是根据自己的需求啊。最后呢，以我们的 end 结尾， 那我们看下边这样一个例子，这里呢是输入了一个温度，然后下边呢用 if 语句去判断，那如果说这个温度大于三十五度，我们就输出高温预警， 否则呢就说明这个温度肯定是低于三十五度的，然后我就继续判断，看他是不是大于二十五度，那如果说他大于二十五度就表示天气炎热，否则呢就表示他也小于二十五度，那么他就输出气温适宜我们运行一下。 哎，好的，这个二十度它是气温适宜，我给他改一下，我给他改成二十八度，再运行一下。哎，你看到没有，它就是天气炎热，那如果说我是三十八度，看它就变成了高温预警，这就是 if 语句的一个用法， 所以这块是判断这个 c r 是 不是小于零点一的，那如果说它满足这样一个条件，那就说明它的一致性是可以接受的。 而如果说他不满足这个也就 c r 是 大于等于零点一的，那么我们这个判断矩阵就需要修改，其实也就是这样一个东西，对不对？我们把这块运行一下，好吧，然后这块呢，要么输入判断矩阵，我们直接输入我们调好的一个判断矩阵。 哎，大家可以看到这个矩阵的一致性是已经通过了，它可以接受，因为它的 c r 是 小于零点一的，没有任何问题，对不对？以上呢就是一致性检验的代码，然后接下来呢，就是三种权重的一个计算方法了。第一个呢叫做算数平均法，我们先看看它的计算公式啊， 它的计算公式呢，就是这一块，咱们一点点看它这块呢，是不是先计算它每一列的和，然后用每个元素呢，去除以该列的一个和，也就是列向归一化，最后呢，再去按行求和，然后再除以 n， 就 得到了么一个权重。 呃，我们看代码，首先 input， 先输入我们的一个判断矩阵，然后呢用了一个 sum 函数啊，它是用于判断矩阵按列求和的。 在 madeellab 当中啊，这个 sum 函数呢，有两个参数啊，第一个参数呢，就是你要求和的对象，那如果说这个 a 是 一个向量的话呢，那就返回所有元素的和你比如这样一个例子， v 呢，是这样一个行向量，对吧？那它 sum 求和，那就表示这四个元素相加，那应该是等于十的。好的，没问题。 如果 a 是 一个矩阵呢，默认是对每一列去求和的，当然你也可以去控制啊，就是通过输入这个 dm 的 值，如果 dm 等于一，表示按列去求和。如果 dm 等于二，表示按行去求和。 你比如说像下面这样一个二行三列的矩阵，我们直接输出这个 sum a， 则表示它是按列求和，那应该是五七九，对不对？好的，没问题。那如果说我把这个 dm 设置成二呢，也就是按行去求和，那它应该是等于六十五， 好的，也没有任何问题。所以啊，这一块呢，是判断矩阵的元素呢，按列去求和，并把它存储到这个 a sum 当中啊，最后呢就是获取我们矩阵 a 的 一个函数，对不对？给它复制到 n， 那么这个函数是干什么的呢？它是用于重复数组的，生成一个更大的数组。在 my lab 当中呢，它有三个参数，第一个参数呢就是我们的原始数组，而第二个参数呢，表示我们的行重复次数，第三个呢表示列重复次数。 这个地方不是说再复制多少次，他更像是原来的多少倍一样。你比如下面这样一个二乘二的矩阵，他这个意思呢，就是行方向重复两次，列方向重复三次，我们运行一下， 哎，看到没有，这是一个二行三列的一个矩阵，然后下边呢就是行重复了两次，它不是复制两次啊，复制两次那应该是六行了，对吧？它这个其实就是原来的两倍那种意思一样，所以这块就是四行，然后列呢是变为原来的三倍，也就是六行。 那么我们为什么就复制这个东西呢？我们接着往下看，这里呢有一个 a 点除 ar， 在正常的矩阵当中啊，往往是不会有除法的，我们一般是通过乘以某一个矩阵的逆来实现除法，那这块点除的意思呢，就是对应位置的元素去消除，所以他们的维度必须一致， 它这个其实就是实现了每个元素呢，去除于它们这一列的一个和呢，也就实现了规划，然后再对规划后的矩阵去按行求和啊，最后再除以 n， 就是 各个指标的一个权重了，这个就是算数平均化的一个代码。 我们再看几何平均化，然后我们先看公式吧，其实这个公式还是比较麻烦的，我们直接看 excel 吧， 在几何平均法当中呢，它是先求积，再开 n 次根，其实也就是每一行的元素啊，先给它乘起来，然后去开一个 n 次根，对不对？然后这个指标呢，它就是它里边的元素，去除于它们的一个和大体的逻辑呢，就是这样一个意思。然后我们再去看我们的一个代码， 首先先输入我们的一个判断矩阵，然后呢获取我们的一行数，这个 p、 r、 o、 d 的 函数呢，它是用于计算数组元素的乘积的， 这个啊和 sum 函数其实很像啊，我们直接看这个例子吧，好吧，这里呢是一个三行两列的矩阵，然后用 p、 r、 o、 d 函数去运算一下，这个二表示呢，按行去求和， 那就是一乘以二等于二，三乘以四等于十二，五乘六等于三十，那应该是二十二三十，对吧，这也没有任何问题。 那么这一块呢，其实就是矩阵 a 的 一个元素，去按行去求积，对不对？那么我们再往下看，这个拐是什么意思嘞？这个拐就是求次方的意思，那点加拐什么意思呢？就这个点拐，它其实跟点除是一样的，就是对应元素呢，去开根号， 其实我们求出来就是这样几个数据啊，对不对？再然后就这几个数据啊，看点除对不对，分别去除于它们的和，也就实现的归一化。最后呢得到我们的权重输出出来。 第三个呢，就是我们的特征值法计算权重啊，它这个其实就最大特征值对应的那个特征向量，去归一化一下，就得到我们的权重，我们回到代码当中啊， 先输入我们的判断矩阵，然后获取我们的函数，都没问题，对不对？然后呢，计算矩阵 a 的 一个特征值和特征向量，对不对？ 这个 d 呢，是一个矩阵，这个里面的 max 函数呢，是默认先按列去找到最大值，出来呢，是一个列向量，然后再对这个列向量去进行一次 max 函数，也就求得了最大的特征值。我把外边这个 max 给大家删掉，看一下，运行一下， 哎，大家可以看到这个呢，就是我们特征值组成的一个列向量，然后我们再对列向量去进行一次 max 函数，比如说是二吧， 我们再运行一下，看到没有？这个呢，就求出了我们最大的一个特征值啊，它其实跟我们两个 max 放一起的作用是一样的，我给它放回去 再运行一下，这是不是跟我刚刚求的值一模一样的，对吧？那么再往下看呢，这个 find 函数啊，它是用于找到最大特征值所对应的特征向量呢？ 在 mylab 当中呢，它有两个参数啊，第一个呢是逻辑条件，第二个是 k 逻辑条件呢，就是查找满足逻辑条件那个元素缩减， 其实也就是我的一个查找条件吗？对吧？然后 k 呢？ k 是 返回前 k 个满足条件的缩影啊，我们直接看这样一个例子吧，这有一个二号三列的一个矩阵，那如果说单放一个变量呢？它表达的意思就是返回非零元素的缩影。 在这里我需要提一点， madlab 当中矩阵是优先按列展开的，那么它的顺序应该是这样的，就是一二三四五六是这样一个顺序，这也是跟 python 不 一样的地方， 那么这个地方它返回的非零元素，它应该是一二三五六，对不对？我们运行一下， 好，没有任何问题。那再看下面这样一个例子，这框呢，是变成了一个逻辑条件了，他说是找到大于四的一个，所以那应该是三五六，对不对？我们再运行一下，哎，没有任何问题。 而下面这个例子，他确定了一个数量，只要第一个，那么就是第一个，应该是这个，也就是第三个，对不对？我们运行一下，哎，也没有任何问题。如果说啊，我用两个变量来接收这样一个结果呢？ 那么就是把满足条件的元素的行数跟列数啊，返回给这两个变量，由 m 去存储它的行， n 去存储它的列，所以这个 m 大 于四，第一个，那应该是这个五，对吧？它返回的应该是第一行，第二列，那应该是一二，看有没有问题。 所以这一块啊，它就是找到第一个等于最大特征值的一个缩减，并把这个位置呢复制给 r 跟 c， 这个 c 呢，是这个最大特征值所对应的列的位置。 而下面这个 v 括号冒号 c， 就是 表示提取 v 中的 d c 列，这个应该没有忘吧，然后就点出这个列向量所有的元素之合了，也就是归一化， 这就得到了我们的权重。至此呢，这样一个代码就讲解结束了，那么你学会了吗？好的，本节课讲到这里啊，就结束了，如果觉得课程讲的不错的，可以给个意见。三连，你们的三连就是对我最大的支持和鼓励，那如果已经点过三连的小伙伴，我在这里就先谢谢各位了，我们下节课再见！

这个问题说的很好，优先级，那在我们这个 a s t 中间怎么去表示它的优先级呢？ 太棒了，这个就是我们平衡二叉数可以来做的一个具体场景，平衡二叉数，当我们节点一二三，好，这样吧，这样吧，这样吧，这样吧，或者说我从头来啊，大家注意看，我问一下大家，比如说现在的是一加一， 这个表达式怎么写呢？把它变成一棵树，那就是加一一，你看这就是一棵二叉树，二叉树你再去求解这个二叉树的时候是不是就是一个后续便利？ 所以为什么要学算法？同学们，算法学完之后，随便各种地方，只要你能够用得上的，把算法一拿出来，那都是王炸。 这个地方你看用一个二叉树，那像西皮同学说的优先级，那不就是通过平衡的方式，或者是其他的 给他做一个标识，一个优先级来让他去平衡啊。当然这个平衡不是我们常规意义上的这种平衡函数啊，而是优先级的处理来去做，那你看，比如说我一加一乘以 二，对吧？你看假设按这种方式来，那我们来写啊，你看先是一，一了之后再是加，加了之后是不是再是一好，结果再是一了之后再要乘以二，他应该这样来写吧。如果正常情况下，你看现在就是是不是这样，一棵二叉树，他后续变例的结果是不是一加一乘以二，对吧？一加一乘以二。 但是同学们会发现一个非常非常严重的问题，一加一乘以二，小学生都知道乘法先算，加法后算，所以这个地方你就要做翻转， 做翻转怎么翻呢？这个地方我们就不跟大家去探讨了啊，怎么翻？优先级怎么定？定完之后最后应该变成什么呢？变成 最后处理完之后，你想啊，应该是这样子的，我把这里拖大一点，正常的顺序我用一个别的颜色，大家去解释啊，用一个绿色的吧，那应该正常的情况下肯定是最后算这个一加一，那肯定是一和二先乘，所以他应该是这样来写。 正常的表达式应该是一乘以二了之后再做加法操作，再做加法操作，这个时候你再后续便利一样， ok， 它现在是一加上一乘二，你看一加上一乘二啊， 大家可以理解吧？这个就是我们待会儿要用到的表达式的计算，就要用这个二差数来实现来做好。那 a s t 这一步呢？我们也转换完成了。

你迈特赖的六吗？贼六。

dave 滑雪滑滑滑，怎么样？把钱给滑丢了？ i lost my money。 然后呢？呃，阿布说，要不然我拿出我的时光机帮你把钱找回来吧。 结果怎么样？一掏兜儿怎么样？时光机也没了。 i lost my my time machine。 我 把我的时光机也弄丢了。然后。所以阿布啊，就留在了这个什么呀？滑雪场里一直在找他的 time machine 来，同学们，现在看一看啊，滑雪场已经要关门了，已经五点二十了。 it's twenty past five i can't find my type machine。 已经五点二十分了，我找不到我的时光机。好，接下来他又找了找， 五点多少了？五点半了。 it's thirty past five i'm going to call the police。 哎，怎么样？已经五点半了，我还是找不到。不行，我要给警察打电话了。 好，那同学们，那大家会发现了。那 twenty thirty， 那 这些是小时还是分钟？请同学们在评论区里告诉我啊。如果认为小时，请扣一，如果认为是分钟，请扣二。 你觉得是小时还是分钟？分钟，对吧？好，那这个 five five 你 觉得是小时还是分钟？如果认为小时敲一，如果认为分钟敲二。 哎， five 是 小时。那刚才我们说了，顺读法是先说小时，再说分钟。那咱们现在先说分钟，再说小时。那它就叫做什么呢？它就叫做逆读法啊。好，那同学们，我们还是拿五点二十为例， 五点二十，我们可以叫做 twenty past five， 分 钟在前，小时在后，中间还加了一个什么词？来，同学们，帮我打，在评论区当中， 中间还加了一个 past 过，对不对？二十过五点，也就是 五点二十分。 ok， 好， 那同学们，那接下来我们说在什么情况下咱们才能用这个 past 呢？来跟坑姐一起，左手跟我一起画个龙，右手画一个彩虹， 来看一下啊，同学们，我们画了一个圆，那在这里边我们就把它当做一个钟表啊，这呢，哎，指的是十二，这是六，这是三，这是九，那这个呢？就是一个十中。 ok， 好， 那我们说以中心，这样 我们划分了，我这个不太准啊，稍微歪了一点点，以表的这一侧，表的这一侧，我们中间都用谁来连呢？ 都用 past 连啊，表的这一侧咱们都用 past 连，那什么意思啊？同学们，来，这个呢，如果你的分钟数是小于等于三十的话， 我会先写分钟，再加个 past， 再加一个小时。那比如说咱们来举个例子啊，这个呢是一点十分，如果我要用逆读法怎么来表达？同学们，我先说分钟对吧？分钟是多少？ 交叉说对吧？先说 ten， 然后中间加个谁，加个 past， 然后再说小时 one， 好， 来代会已经打在评论区了，所以它叫做 ten past one。

五年级上册英语最难的语法很背这十二页纸，期末考试逆袭前三！五年级上册英语期末满分计划十二大语法考点总结加常考一错题专项练习语法考点一， b 动词语法考点二， z b 句型 语法考点四，动词原形变低三人成单数形式语法考点六， play 的 用法语法考点七，名词的单复数语法考点九，冠词的用法语法考点十一方位介词打印给孩子多多练习，期末考试稳进班级前三。

逆的初始含义为迎接与迎为同源词。甲骨文多用逆倒人形表示逆反之意，或在逆旁加挫，强调行走的动作 对应迎接的本意。迎接需要相向而行，与倒行了反向动作形成了关联。利变后辗简化为走之旁，隐身为倒着退后、不顺从、叛乱等含义。