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问题一：矩阵乘法的几何意义 题目模糊
问题二：矩阵的乘法意义 矩阵的乘法的用处有很多， 如求解齐次方程根的问题。 矩阵乘法在计算机算法中的用法也有很多， 说白了， 就是一种数学模型， 有时能通过构造与之相乘的矩阵， 使加法变成乘法 如：F(n)=F（n-1）+F（n-2） 。 F（1）=1=F（2）， 构造 2*2的矩阵 A{1， 1
1， 0}
{F（n），F（n-1)} ={ F(1), F(2)} * A^(n-2);
问题三：什么形式的矩阵可以相乘，什么形式的矩阵才有意义？ 左矩阵的列数和右矩阵的行数相等，两矩阵即可正常相乘。
不知道你所谓的《有意义》有什么含义。就纯数学的意义而论，就算是一个单独的零构成的《一阶零矩阵》，也不能说它无意义，而m×n的零矩阵也是有意义的。
问题四：请看例6，为什么AB无意义，如何判断矩阵相乘是否有意义 A是2*3的矩阵，2行3列，B是2*2的矩阵，2行2列。两个矩阵相乘需要前者的列数与后者的行数相等才能进行，这里3不等于2。
如何解决两个矩阵相乘的逆问题？
思索很久，终于明白了。
矩阵是一个线性变换
，就是对一个向量进行拉伸和变换，是通过矩阵的变换基完成的。如果以矩阵的行向量作为变换基。例如，x轴变换基负责对向量的x维度数据(x,0)进行变换，y轴变换基负责对y维度向量（0，y）进行变换，那么假如变换基是单位向量,那么长度不变，如果不是，那肯定变了。理解难点：其实任何一个向量(x,y)都可以表示为(x,0)+(0,y)。所以所谓的线性变换，本质上就是利用矩阵的变换基对各个向量分量进行变换
求乘积的逆矩阵的规律是，每个矩阵都要写出逆矩阵，但乘积的次序完全颠倒，具体见下图：
矩阵相乘，其几何意义就是两个线性变换的复合，比如A矩阵表示旋转变换，B矩阵表示伸长变换，AB就是伸长加旋转的总变换：同时伸长和旋转。
矩阵分解将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。
简介
将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。
在线性代数中，相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。相似关系是两个矩阵之间的一种等价关系。两个n×n矩阵A与B为相似矩阵当且仅当存在一个n×n的可逆矩阵P。
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