线性代数是数学与工程学的核心基础之一，主要研究向量、矩阵、线性变换及方程组等概念。以下是关键知识点梳理：
基础概念 📚
- 向量：具有大小和方向的量，如
[1, 2, 3]（中文：向量_概念） - 矩阵：由数构成的矩形数组，用于表示线性变换（中文：矩阵_运算）
- 行列式：衡量矩阵缩放因子，用于解线性方程组（英文：determinant_calculations）
- 特征值与特征向量：揭示矩阵本质变换的尺度和方向（英文：eigenvalues_and_eigenvectors）
应用场景 🧠
- 💡 计算机图形学：3D模型变换依赖矩阵运算（中文：计算机图形学_应用）
- 💡 机器学习：数据降维与神经网络参数优化（英文：machine_learning_tutorial）
- 💡 物理学：量子力学与力学系统建模（中文：物理学_案例）
学习资源 📚
- 深入理解矩阵乘法（本站教程）
- MIT线性代数公开课（外部权威资源）
- 可视化线性代数工具（互动练习）