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【线性代数】基础概念（含英文术语）
【线性代数】基础概念（含英文术语） 线性代数，简单来说，就是研究线性关系的一种数学分支。它就像盖房子，要先确定房子的形状和尺寸，而线性代数就是研究这些“形状”和“尺寸”的关键工具。 它的核心是向量、矩阵和线性变换。 向量，想象一下，你用箭头表示一个方向和大小。在线性代数中，向量不仅仅是箭头，更是一种多维数据，用来表示点、方向、速度等等。 英文里我们常称之为 “vector”，它就像一个“信息包”，能携带大量关于一个物体的属性。 矩阵，你可以把它想象成一个表格，里面充满了数字。 矩阵的用途非常广泛，例如，可以用矩阵来表示线性变换，或者用来进行数据运算。 英文里，矩阵被称为 “matrix”， 是线性代数里最常用的概念之一。 线性变换，是矩阵最核心的应用之一。 线性变换指的是对向量进行的一种线性操作，比如旋转、缩放、剪切等。 就像你把一个图像放大或旋转，本质上就是线性变换。 英文里称为 “linear transformation”。 理解线性代数的关键在于掌握其基本概念和运算规则。比如，向量的加法、减法、数乘运算，矩阵的乘法，行列式计算等等。 这些运算规则构成了线性代数的基础，并被广泛应用于科学计算、机器学习、数据分析等领域。 线性代数不仅仅是一堆公式，更是一种解决问题、理解世界的方式。
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线性代数
2025-07-31
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