线性代数是数学与工程学的核心工具，广泛应用于机器学习、计算机图形学、物理学等领域。以下是关键知识点概览：
基础概念 🧮
- 向量：一维数组，可表示空间中的方向与大小
- 矩阵：二维数组，用于线性变换与方程组求解
- 行列式：衡量矩阵缩放因子，计算中需注意符号变化
- 线性方程组：通过矩阵运算（如高斯消元法）求解
应用场景 🔍
- 计算机图形学：3D模型变换依赖矩阵运算
- 机器学习：数据降维与特征分析使用奇异值分解（SVD）
- 物理学：量子力学中的态向量与算符作用
扩展学习 📚
- 深入理解线性代数进阶内容：
实用资源 📚
📌 提示：在深度学习或数据科学领域，掌握线性代数是构建模型的基石！