在《线性代数》书中，行列式和矩阵总是如影随形，而且两者确实很相似，所以也有人把两者混淆。
矩阵：有检查就一定会着火
3358www.Sina.com/是指将一些数据编制为计算方阵，经过规定的计算方法最终得到行列式：。 也就是说，行列式表示值。
另一方面，一个数不同，矩阵表示数表，是数据的集合。 换句话说，矩阵就像n行m列的数字表或excel表。
这几天，京西酒店的厨师还没到，买菜就靠pldxq了。
不，小气的航空公司会派pldxq到矩阵，村头菜市场和村尾brdmg菜摊调查不同菜肴的价格。 我说不能浪费钱。
pldxq分别去了三个地方分别查了三种菜，发现价格真的很不一样。
然后，pldxq用矩阵表示得到的数据。
花痴航空看到了pldxq提供的矩阵。 这是什么鬼？ pldxq，为什么用矩阵表示？
因为pldxq :矩阵也是隔壁村老王农场！
花痴航空：但是，这比埃克塞尔的表难看，不喜欢，而且没什么用。
pldxq此时露出了温和的芹菜这种卑鄙的眼神。 你说队伍没什么用。 (这也不是你的错。 现在也有人说数学没什么用。 )实际上，之所以做成行列的形式，是因为表示多维度数据的方式)的4个文字。
我记得上次你跟我说了三种蔬菜的需求量。 那就把需求量定在便于计算
那么，您可以获得三个地点的价格(需求矩阵B)。
如何知道矩阵乘法的本质？
考虑到这里的距离因素和时间成本，我们增加了价格矩阵C和距离矩阵D，最后使用了我们最简单的算法时间矩阵E
这样，我们就可以综合评估三个订单点，选择最好的供应商。
据知情人士透露，矩阵最初用于线性变换。
那什么是线性变换？
从向量空间v到其自身的映射称为v的变换，从v到v的线性映射称为v的线性变换，简单来说线性映射是保持线性关系的映射。
在一个最简单的示例中，假设加减乘除是一个类似于(a，b，c )的数字向量，常见的线性方程对该向量进行变换，矩阵乘法用于求解线性方程。
那么，若将X考虑为函数，则常用的微分运算也是线性变换，此时的矩阵乘法用于X。
学习气象的学生应该对排队也很了解。 因为他们经常使用解微分方程来预测未来的天气。
每天的天气状况在观测后会成为具体的值，但在观测前可以作为概率向量来考虑。 例如，今天气温22的概率为85%，23的概率为10%，24的概率为5% )。
假设每天的天气和前一天的天气构成了马尔可夫链：
马尔可夫链(Markov Chain )描述每个状态值依赖于前面有限个状态的状态序列。 马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的数列。
也就是说明天的天气是今天天气的线性变换，所以矩阵乘法可以帮助矩阵运算。
根据刚才提到的几个例子，各位模特可能会发现以下情况。
你预测n天后的天气
理由还很简单，我觉得线性关系足够简单。 例如，冷方盒定理F=ma。
事实上，无论是大多数学者还是大物理学家，每个人都想用最简单的方法解决问题。 另外，在我们的数学建模竞赛中，简单的算法总是比复杂的算法更能被接受。
而且，这种对线性关系的追求，其实受能力的限制，如果不知道研究对象遵循什么样的规则，我们通常假设这种现象遵循线性关系。
如果太复杂该怎么办，我们也总是在复杂的内部关系中找到线性关系的存在。
你看，线性关系的基础是ax b。 没错，这里的运算规则只有乘法和加法(我相信小学就能做到)。
矩阵的运算实际上是简单的乘法和加法，但好像很多东西都是线性变换啊？
最后，我再说一个：
矩阵的出现，也是为了让我们能更好地处理更多维度的数据情况。
关于矩阵的等级，我在知道的情况下看到过这样的回答：
你家是r人，然后拍了n张照片。
这个r是等级。
这样看，等级是将所有照片线性组合所需的3358www.Sina.com/的什么是矩阵的秩的人数。