线性代数 | 原创，AI翻译
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奇异值分解可以用于图像压缩。
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矩阵的行列式表示矩阵应用于形状时区域的变化程度。
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特征值由方程\[ \det(\lambda I - A) = 0 \]给出。
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NumPy的
linalg包可用于研究和求解线性代数问题。 -
理解矩阵时，在n维空间中使用线性代数变换。
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矩阵是按行和列排列的数字组。
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方程\[ Ax = B \]有解当\[ \text{rank}(A) = \text{rank}([A B]) \]时。 -
矩阵的行列式是其** zebra 形式**中线性无关行（或列）的数目。
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rank 概念的用途是告诉我们在线性变换中保留信息的行数。相比之下，零空间（维数）计数被映射到零的行数。
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数组与矩阵的区别在于数组没有固有方向，而矩阵有。
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矩阵与向量的区别在于向量是一维数字列，具有方向。
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矩阵乘法遵循固定规则：第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。2×3矩阵乘以3×4矩阵得出2×4矩阵。在结果矩阵中，位置(i, j)的值是矩阵A的第i行和矩阵B的第j列的点积。
- 矩阵的行列式有意义：如果不等于0，则矩阵可逆。