在《线性代数》书里，行列式和**矩阵一直如影随形，并且2个的确看起来很类似，因此也常常有些人搞混二者。
**矩阵：有勾特火
尽管这一时期很看长相（**矩阵有勾，的确较为火一点），但是名模君并不是那么浅薄，名模君還是很注重内函。
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行列式：就是指将一些数据信息创建成测算矩阵，历经要求的计算方式最后获得一个数。也就是说，行列式意味着的是一个值。
而**矩阵则不一样，**矩阵表明的是一个数表，是一个数据信息的结合体。也就是说，**矩阵更酷似于一张n行m列的数据报表，或是Excel表。
近期近几天，京西宾馆的大厨师还没有及时，购置蔬菜水果的事儿還是落在了我的的身上。
这并不，省吃俭用（斤斤计较）的刘强西就派我到村口农贸市场、村尾王大妈菜摊和邻居村老孙大农场去调查不一样菜肴的价钱，说成不可以胡*花钱一分钱。。。
我各自去三个地区各自调查了三种菜肴，发现价格真有不一样。。。
而以后我便将获得的数据信息用**矩阵表明出去。
刘强西见到我出示的**矩阵：哎呀我去，我，你为啥用**矩阵来表明呀？！
我：由于**矩阵也是一种表明多层次数据信息的方法呀！
刘强西：但这一比Excel表不好看，讨厌，并且没有什么用。
我这时外露嗤之以鼻的目光：刘boss，你居然说**矩阵没有什么用（这一都不怪你，就是目前也有人说数学课没有什么用），实际上往往制成**矩阵的方式，就为了更好地四个字：便于测算。
我还记得上一次你要告诉我过三种蔬菜水果的需要量，那大家将需要量制成要求**矩阵B：
那大家就可以获得三个地区的价钱（价钱**矩阵C）：
假如这时大家再考虑到间距要素和经济成本，那也就是提升间距**矩阵D和時间**矩阵E，最终再用上大家非常简单的运算法则：乘除法。
那那样的话，大家就可以对三个购菜肴开展综合性评定，挑选出最好是的经销商了。
刘强西：我愈来愈聪慧了，讲的很有些道理。
我：我一直都很聪慧。
据知情人人员曝料，**矩阵最初是用以线性变换。
那什么叫线性变换？
向量空间V到其本身的投射称之为V的转换，V到V的线性映射称之为V的线性变换，简而言之，线性映射便是维持线性相关的投射。
名模君，咱能好好地得发言吗？
行行行，就来！从非常简单的事例而言，假定X是(a, b, c)那样的数据空间向量，那麼大家常常讲的线性微分方程便是针对这一空间向量做转换，而矩阵乘法便是用于接线性微分方程的。
那在我们把X当做涵数，大家常讲的求微分计算也是一种线性变换，而这时的矩阵乘法则是被用于解微分方程。
学过气候的同学们应当对**矩阵也很掌握，由于她们常常会用矩阵计算来对将来的气温开展预测分析。
每一天的天气情况在观察后便会是一个实际值，而在观察到以前，我们可以把它想像成一个几率的空间向量（例如今天的气温22°C的几率是85%，23°C的几率是10%，24°C的几率是5%）。
之后呢，假定每一天的气温和前一天的气温组成马尔可夫链：
马尔可夫链（Markov Chain），叙述了一种情况编码序列，其每一个状态值在于前边比较有限个情况。马尔可夫链是具备马尔可夫特性的随机变量的一个数列。
换句话说明天的天气是今天的天气的线性变换，因此矩阵的乘法能够协助你预测分析n天之后的气温。
从刚刚讲的好多个事例，诸位模友很有可能会发觉：
仿佛很多东西全是线性变换啊？
缘故还简易，认为线性相关充足简易，就例如牛顿定理F=ma。
实际上，不论是大一位数学家還是大科学家，每一个人都期待用非常简单的方法去解决困难，也有在大家的数学模型比赛中，一种简洁明了的优化算法一直会比各种各样繁杂优化算法更非常容易令人接纳。
而这类针对线性相关的追求完美，实际上也是工作能力所限定，在我们不清楚所科学研究的目标听从哪些标准的情况下，大家一般会假定这一状况是听从线性相关（不由于其他，還是由于简易）。
假如太繁杂了的该怎么办，大家也一直会在繁杂的內部关联里边找到线性相关的存有。
你看看，线性相关的基本便是ax b，没有错，这儿的计算标准就仅有加法和加减法（坚信中小学便会了）。
矩阵的运算实际上便是简易的加法和加减法，而**矩阵的发生，也是为了更好地使我们能能够更好地解决更多层次的数据信息状况。