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线性代数
凯莱-哈密顿定理：矩阵满足其自身“特征方程”的奇妙性质
奇异值分解 (SVD)：将任意矩阵分解为旋转和缩放，应用于数据压缩与AI
行列式的几何意义：不仅仅是计算公式，更是“空间体积的缩放率”与“方向的反转”
最小二乘法：用线性代数寻找散点数据的“最佳拟合直线”
格拉姆-施密特正交化：将扭曲的基向量重新排列为整齐的相互垂直向量的算法
特征值与特征向量：矩阵变换中“方向不变”的特殊向量及其应用
