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線性代數｜矩陣｜空間｜運動
線性代數，被稱為“第二代數學模型”，理解它的人不多，甚至許多大學生學過該課程後也是一頭霧水。今天我們從一個特別的角度，去“真正理解”，線性代數到底是在講什麼。
什麼是“線性空間”
這是線性代數中最基本的概念，簡要地講，線性空間就是其中的所有對象，都可以表達成“向量”的形式。
例如，我們生活的三維的歐式空間裡，只要給出三維座標，那麼任一點都可以表示為三維向量(x,y,z)的形式。
這就是一個“線性空間”。
什麼是“矩陣”
矩陣就是在這個空間中，對象所要經歷的“量子運動”，之所以不是普通的運動，就是因為這種運動不是“連續的”，不是可以微積分求極限之類的，而是一種“突變”一種“躍遷”，從線性空間的某一位置瞬間運動到另一個位置，矩陣就是表示這種運動的！
怎麼表示呢？相乘啊！只要將表示這個運動的矩陣與表示這個對象的向量相乘，就完成了量子運動！是不是很神奇？
回頭來再看“線性空間”
其實，想要構造一個“線性空間”很容易了，你只需要該空間中的一個對象（向量），然後與所有可能的矩陣相乘，你就得到了一個線性空間了。
這裡，你會發現，使用一系列不同的（量子運動）矩陣，對同一個對象（向量）進行操作，將會提到相同的結果，好，這一系列矩陣就是教科書中的“相似矩陣”，有沒有恍然大悟的感覺呢？
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