线性代数 | 要义

线性代数 | 要义 / 本质（增篇 2）注：本文为 “线性代数 | 要义 / 本质” 相关重排增版。如有内容异常，请看原文。点积（Dot Product）适用于 n n n 维向量。设 n n n 维向量 u ⃗ = [ u 1 u 2 … u n ] \vec{u} = \begin{bmatrix} u_1 \\ u_2 \\ \dots \\ u_n \end{bmatrix} u = u1u2…un 与 v ⃗ = [ v 1 v 2 … v n ] \vec{v} = \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \d

线性代数 | 要义 / 本质（增篇 1）注：本文为 “线性代数 | 要义 / 本质” 相关重排增版。如有内容异常，请看原文。向量是空间中运动关系的数学表示，正负号用于标识运动方向。例如，二维向量 [ 1 − 2 ] \begin{bmatrix} 1 \\ -2 \end{bmatrix} [1−2] 表示在二维坐标系内，从当前位置沿 x x x 轴正方向移动 1 1 1 个单位，再沿 y y y 轴负方向移动 2 2 2 个单位。该定义可自然推广至 n n n 维空间。

线性代数 | 要义 / 本质（下篇）注：本文为 “线性代数 | 要义 / 本质” 相关合辑。略排未全校，如有内容异常，请看原文。The purpose of computation is insight, not numbers - Richard Hamming 计算的目的不在于数字本身，而在于洞察其背后的意义 ——理查德·汉明（没错，是发明汉明码的那个人）

线性代数 | 要义 / 本质（上篇）注：本文为 “线性代数 | 要义 / 本质” 相关合辑。英文引文，机翻未校。中文引文，略排未全校。如有内容异常，请看原文。

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