线性代数是数学与计算机科学的核心基础，主要研究向量、矩阵、行列式以及线性方程组等概念。以下是关键知识点概览：
基础概念 📚
- 向量（Vector）
用于表示具有大小和方向的量，例如3D空间中的坐标点 - 矩阵（Matrix）
二维数组结构，常用于线性变换与数据处理 - 行列式（Determinant）
衡量矩阵缩放因子，常用于求解线性方程组
应用领域 🌐
- 机器学习（Machine_Learning）
特征向量与权重矩阵是模型训练的基础 - 计算机图形学（Computer_Graphics）
通过矩阵变换实现三维模型的旋转与平移 - 量子计算（Quantum_Computing）
状态向量与算符运算依赖线性代数理论
扩展阅读 📚
📌 通过理解线性代数，您将掌握现代科技背后的数学语言！