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线性代数｜矩阵｜空间｜运动
线性代数，被称为“第二代数学模型”，理解它的人不多，甚至许多大学生学过该课程后也是一头雾水。今天我们从一个特别的角度，去“真正理解”，线性代数到底是在讲什么。
什么是“线性空间”
这是线性代数中最基本的概念，简要地讲，线性空间就是其中的所有对象，都可以表达成“向量”的形式。
例如，我们生活的三维的欧式空间里，只要给出三维坐标，那么任一点都可以表示为三维向量(x,y,z)的形式。
这就是一个“线性空间”。
什么是“矩阵”
矩阵就是在这个空间中，对象所要经历的“量子运动”，之所以不是普通的运动，就是因为这种运动不是“连续的”，不是可以微积分求极限之类的，而是一种“突变”一种“跃迁”，从线性空间的某一位置瞬间运动到另一个位置，矩阵就是表示这种运动的！
怎么表示呢？相乘啊！只要将表示这个运动的矩阵与表示这个对象的向量相乘，就完成了量子运动！是不是很神奇？
回头来再看“线性空间”
其实，想要构造一个“线性空间”很容易了，你只需要该空间中的一个对象（向量），然后与所有可能的矩阵相乘，你就得到了一个线性空间了。
这里，你会发现，使用一系列不同的（量子运动）矩阵，对同一个对象（向量）进行操作，将会提到相同的结果，好，这一系列矩阵就是教科书中的“相似矩阵”，有没有恍然大悟的感觉呢？
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