📌 1. 矩阵分解进阶 🧮
- **QR分解**：适用于数值稳定性分析，推荐参考 [矩阵分解教程](/learn/resources/linear_algebra_tutorial)
- **奇异值分解 (SVD)**：在推荐系统中广泛应用，[深入解析SVD](/learn/resources/svd_application)
- **LU分解**：用于求解线性方程组的高效方法，[LU分解实战](/learn/resources/lu_decomposition)
📌 2. 特征值与特征向量 🔍
- 特征值分解是主成分分析 (PCA) 的核心，[PCA案例分析](/learn/resources/pca_case)
- 在动力系统中用于稳定性判断，[动力系统应用](/learn/resources/dynamics_system)
- 特征向量与本征空间的概念延伸，[本征空间详解](/learn/resources/eigenspace)
📌 3. 张量与高阶张量分析 🌀
- 张量在深度学习中的应用，[深度学习基础](/learn/resources/deep_learning_intro)
- 高阶张量分解技术，[分解算法对比](/learn/resources/tensor_decomposition)
- 张量网络与量子计算关联，[量子计算入门](/learn/resources/quantum_computing)
📌 4. 线性代数在机器学习中的进阶应用 🤖
- 优化问题中的梯度下降法，[优化算法详解](/learn/resources/optimization_methods)
- 矩阵微积分在神经网络中的应用，[神经网络数学](/learn/resources/neural_network_math)
- 线性代数与图论的交叉领域，[图论基础](/learn/resources/graph_theory)
📌 5. 扩展阅读建议 📚