矩阵-线性相关 在线性代数里，矢量空间的一组元素中，若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示，则称为线性无关或线性独立 [1] (linearly independent)，反之称为线性相关(linearly dependent)。 理解：经过高斯消元后的矩阵若有无限解则为线性相关，反之线性无关 矩阵-秩 对于一个矩阵，高斯消元后存在非0行向量的数量 矩阵-乘法 矩阵A矩阵B,则矩阵A的列数等于B的行数。生成的新矩阵行数为A的行数，列数为B的列数， 【1 1 1】【1 1 1】T=3. 点积 A=[1,1,1];B=[2,1,1];A.B=[2,1,1];; 向量正交： A=[1,1,0];B=[-1,1,0]; 如果 sum(A.B)=0;则向量A与B正交。 空间正交； 若内积空间中两向量的内积为0，则它们正交。类似地，若内积空间中的向量v与子空间A中的每个向量都正交，那么这个向量和子空间A正交。若内积空间的子空间A和B满足一者中的每个向量都与另一者正交，那么它们互为正交子空间。 矩阵的逆 逆矩阵的前提必须是个方阵。矩阵A的逆矩阵B满足，AB=BA=eye(n); 矩阵奇异、非奇异 对于方阵A，若A为满秩则该方阵为非奇异矩阵，反之为奇异矩阵。方阵A奇异与可求逆为充分必要关系。 单位矩阵与其他相乘等于其他 A为n维方阵。eye(n)A=A;Aeye(n)=A; 矩阵的除法 A/B=A*B^-1；
