矩阵是线性代数的核心工具，广泛应用于计算机图形学、人工智能、物理学等领域。🎉
以下是关键知识点梳理：
📌 1. 矩阵基础概念
- 定义：由数字组成的矩形数组，行数和列数决定其维度（如 3x3 矩阵）
- 表示：用方括号包裹，元素间用空格分隔
示例：
$$ \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \ 4 & 5 & 6 \ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix} $$ - 运算：加法、减法、乘法（注意：矩阵乘法不满足交换律）
📌 2. 矩阵应用领域
- 计算机图形学：通过变换矩阵实现3D模型旋转/缩放
- 机器学习：用于数据表示和特征提取（如权重矩阵）
- 物理学：描述量子态和力学系统
📌 3. 进阶学习建议
想要深入理解矩阵的几何意义？可以阅读我们的线性代数基础教程来巩固核心概念。
对于矩阵的高级应用，推荐探索矩阵分解技术专题。
📌 提示：矩阵运算中，转置操作会将行变列（如
A^T），逆矩阵满足A * A⁻¹ = I的性质。