n階行列式
定義：nXn矩陣，det(aij)? ? 排列? 逆序數(shù)? ? (-1)ta1p1a2p2...anpn
定理：一個排列中任意兩個元素對換，排列改變奇偶性
特例：上下三角形式行列式 ——一半數(shù)值為0? ? 對角行列式
性質(zhì)：
1、行列式與它的轉(zhuǎn)置行列式相等
2、對換行列式的兩行（列），行列式變號
3、如果行列式有兩行（列）完全相同苦酱，則此行列式等于0
概念：余子式? 代數(shù)余子式
參考：https://blog.csdn.net/myan/article/details/647511
線性代數(shù)的本質(zhì)
https://charlesliuyx.github.io/2017/10/06/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%E7%9A%84%E6%9C%AC%E8%B4%A8/
理解矩陣
https://blog.csdn.net/myan/article/details/647511
向量組概念
有矩陣K 使 B=AK? 等價? 方程AX=B有解? 等價于 R(B)<=R(A)
向量組A線性相關，則向量組A中至少有一個向量能由其余m-1個向量線性表示
R(A)<m則線性相關? R(A)=m則線性無關
向量空間
設V為向量空間给猾，如果r個向量a1...ar屬于V疫萤，滿足 1.a1...ar線性無關;V中任一向量都可以由a1...ar線性表示 那么向量組a1...ar為向量空間的基，r為向量空間V的維數(shù) V為r維向量空間
V是基所生成的向量空間 V是n維向量的集合
如果在向量空間V中取定一個基a1...ar 那么V中任一向量x可唯一表示為：x=$1a1...+$rar 則數(shù)組 $1...$r為向量x 在基中的坐標? e為自然基
標準正交基來表示一個向量的坐標敢伸。單位向量且兩兩正交
特征向量&特征值
https://blog.csdn.net/woainishifu/article/details/76418176
https://www.cnblogs.com/jiahuaking/p/3843071.html
特征值與特征向量關鍵點在于特征扯饶，是變換矩陣A的特征，基于圖像維度理解，圖像由像素組成可理解為一個矩陣A尾序，A可以通過特征值與特征向量組成的矩陣完整表示 P-1^P 钓丰，但有時候為了存儲，比對效率考慮我們只提取特征值最大的前100來表示整個圖像每币；? 另一方面也可理解為携丁，特征向量V在變換矩陣A作用下，在原向量基下為發(fā)生旋轉(zhuǎn)兰怠，僅僅進行了拉伸梦鉴，拉伸大小為特征值
算法相關：方差、協(xié)方差
https://blog.csdn.net/hearthougan/article/details/77859173
https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/52397990/
