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本期精华：矩阵作为多维数据组织工具，通过行列运算规则（加减乘/转置）支撑表格优化、图形处理及工程计算，构成机器学习与AI算法基石，掌握其维度逻辑可系统性解决复杂关系建模与批量运算难题。
相关技术：矩阵
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矩阵如同一个数字方阵，用行和列组织数据（图1：3×2矩阵示例，标出行列编号与元素位置）。例如：
超市商品库存表（行=商品，列=门店）
城市温度记录表（行=日期，列=时段）
批量处理数据关系
简化多维运算步骤
构建数学模型的基础
黄金原则：仅同尺寸矩阵可加减，对应位置元素直接运算
核心条件：前矩阵列数=后矩阵行数
结果维度：保留前矩阵行数+后矩阵列数
生活案例：计算多店铺商品总成本（行=商品，列=成本项）
（图4：行列互换示意图）将矩阵顺时针旋转90度，常用于数据透视
客户画像矩阵（行=用户ID，列=特征值）
生产参数矩阵（行=产品型号，列=工艺参数）
（图5：像素矩阵示意图）每个像素对应矩阵元素值，调整数值实现：
图片亮度调节
滤镜效果生成
建筑结构受力分析
电路网络参数计算
特征数据集构建
神经网络权重存储
先掌握维度概念再学运算
从2×2小矩阵开始练习
重点理解乘法规则
手绘练习：坐标纸+彩色标记
免费工具：Excel表格模拟运算
特殊矩阵类型（单位矩阵/对称矩阵）
矩阵的秩与行列式
线性方程组求解
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