线性代数是数学与计算机科学、物理学等领域的核心基础，掌握它能为算法设计、数据建模等提供强大工具。以下是关键知识点速览：
基础概念 🔢
- 向量与矩阵：向量是有序数组，矩阵是二维数组的延伸
- 线性组合：用标量乘以向量并相加的过程
- 行列式：衡量矩阵可逆性的数值指标
- 特征值/特征向量：描述矩阵变换本质的核心概念
应用领域 🌐
- 机器学习中的数据降维（如PCA）
- 图像处理中的二维变换
- 物理学中的力学分析
- 计算机图形学的坐标变换
学习资源 📚
学习建议 💡
- 从向量空间开始理解
- 通过几何示例（如旋转/缩放）掌握抽象概念
- 使用在线矩阵计算器练习运算
- 关注特征值在实际问题中的应用案例
📌 提示：线性代数的精髓在于理解变换的本质，建议结合图形与代码实践加深认知！