线性代数是数学与计算机科学的核心基础，涉及向量、矩阵、线性变换等概念。以下是关键知识点概览：
📌 1. 向量基础
- 定义：向量是具有大小和方向的量，可表示为有序数组（如
[3, 4]） - 运算：支持加法（
[1,2] + [3,4] = [4,6]）、数乘（2*[1,2] = [2,4]） - 📌 图片：向量示意图
📌 2. 矩阵运算
- 矩阵乘法：
A * B的结果维度由行数×列数决定 - 行列式：用于判断矩阵可逆性，计算公式为
|A| = ad - bc（2x2矩阵） - 📌 图片：矩阵乘法示例
📌 3. 线性变换
- 几何意义：旋转、缩放、投影等操作均可用矩阵表示
- 应用：计算机图形学中用于图像变换（如3D建模）
- 📌 图片：线性变换可视化
📚 扩展学习
- 深入矩阵分解：探索SVD和LU分解的应用
- 线性代数在机器学习中的应用：从特征矩阵到模型训练
💡 小贴士：理解线性代数时，建议结合几何直观与代数运算同步学习！