线性代数是数学与计算机科学、物理学等领域的核心基础，掌握它能帮助你理解机器学习、图形学、数据分析等技术的底层逻辑。以下为关键概念梳理👇
📚 核心概念概览
向量（Vector）
一维数组，可表示空间中的方向与大小。矩阵（Matrix）
二维数组，用于描述线性变换或方程组系数。行列式（Determinant）
衡量矩阵缩放空间体积的因子，常用于求解线性方程组。线性方程组（Linear System）
通过矩阵操作（如高斯消元法）求解未知数的集合。
🧠 学习路径推荐
🌐 扩展阅读
若需更深入的数学推导，可参考线性代数进阶指南。该链接包含矩阵分解、奇异值等高阶主题，适合已掌握基础概念的学习者。
🎯 提示：所有示意图均通过关键词生成，如需查看具体数学公式推导，请点击对应章节展开阅读！