问：矩阵在现实生活中的应用
- 答：矩阵的应用是很多的。尤其是在程序处理方面。在世界上存在的，都是离散的，那些理想的才是连续的~而矩阵可以很好地诠释世界上的各种东西~例如我们经常处理的图片，我们平时的数据等等。
- 答：矩阵就在我们生活中，知道怎么用矩阵做事，事半功倍
- 答：矩阵实际上是一种线性变换.矩阵分解相当于原来的线性变换可以由两次（或多次）线性变换来表示.例如A=[111α=(x234y123]z)则Aα=(x+y+z2x+3y+4zx+2y+3z)即矩阵实质上是一种线性变换算符.A=[11[10-123*012]12]这里以及下面为了表示方便,引入符号*表示矩阵乘法,遵循矩阵乘法规则.则Aα=[11[10-1(x23*012]*y12]z)=[11(x-z23*y+2z)12]=(x+y+z2x+3y+4zx+2y+3z)即矩阵分解实质上是将原来的线性变换等效为两次线性变换（或多次线性变换,如果分解后矩阵可以继续分解）
- 答：随着现代科学的发展，数学中的矩阵也有更广泛而深入的应用，下面列举几项矩阵在现实生活中的应用：
（1）矩阵在经济生活中的应用
可“活用”行列式求花费总和最少等类似的问题；
可“借用”特征值和特征向量预测若干年后的污染水平等问题。
（2）在人口流动问题方面的应用
这是矩阵高次幂的应用，比如预测未来的人口数数、人口的发展趋势。
（3）矩阵在密码学中的应用
可用可逆矩阵及其逆矩阵对需发送的秘密消息加密和译密。
（4）矩阵在文献管理中的应用
比如现代搜索中往往包括几百万个文件和成千的关键词，但可以利用矩阵和向量的稀疏性，节省计算机的存储空间和搜索时间。 - 答：矩阵在许多领域都应用广泛。有些时候用到矩阵是因为其表达方式紧凑，例如在博弈论和经济学中，会用收益矩阵来表示两个博弈对象在各种决策方式下的收益。文本挖掘和索引典汇编的时候，比如在TF-IDF方法中，也会用到文件项矩阵来追踪特定词汇在多个文件中的出现频率。
早期的密码技术如希尔密码也用到矩阵。
然而，矩阵的线性性质使这类密码相对容易破解。
计算机图像处理也会用到矩阵来表示处理对象，并且用放射旋转矩阵来计算对象的变换，实现三维对象在特定二维屏幕上的投影。
多项式环上的矩阵在控制论中有重要作用。
化学中也有矩阵的应用，特别在使用量子理论讨论分子键和光谱的时候。具体例子有解罗特汉方程时用重叠矩阵和福柯矩阵来得到哈特里－福克方法中的分子轨道。 - 答：随着现代科学的发展，数学中的矩阵也有更广泛而深入的应用，下面列举几项矩阵在现实生活中的应用：
矩阵在经济生活中的应用
可“活用”行列式求花费总和最少等类似的问题；
可“借用”特征值和特征向量预测若干年后的污染水平等问题。
在人口流动问题方面的应用
这是矩阵高次幂的应用，比如预测未来的人口数数、人口的发展趋势。
矩阵在密码学中的应用
可用可逆矩阵及其逆矩阵对需发送的秘密消息加密和译密。
矩阵在文献管理中的应用
比如现代搜索中往往包括几百万个文件和成千的关键词，但可以利用矩阵和向量的稀疏性，节省计算机的存储空间和搜索时间。
问：矩阵在数字图像处理中研究到什么地步了？
- 答：矩阵应用在数字图像处理中，可以得到像素点一世界坐标点之间的对应关系为：光学三角法知识点总结 光学三角测量法是一种最常用的一种光学三维测量技术，以传统的三角测量为基础，通过待测点相对于光学光学基准线偏移产生的角度变化计算该点的深度信息。根据具体的照明方式的不同，三角法可以分为被动三角法和主动三角法。 双目立体视觉双目立体视觉属于被动三维测量技术，优点在于其适应性强，可以在多种条件下灵活测量物体三维信息。但是被动三维测量技术需要大量相关匹配运算和较复杂的空间几何参数的标定等，测量精度低，常用于对三维目标的识别、理解，以及用于位置、形态分析。尤其在无法采用结构光照明的时候优势凸显。主动三维测量 主动三维测量采用结构照明方式，能快速、高精度地获取物体表面三维信息，因而获得了广泛的研究和应用。根据三维面形对结构光调制方式的不同，主动三角法可分为时间调制飞行时间法和空间调制结构光：直接三角法、光栅投射法等两大类。 光学三角法属于主动视觉测量方法，由于该方法具有结构简单、测试速度快、实时处理能力强、使用灵活方便等优点，在长度、距离以及三维形貌测量中有着广泛的应用。按照入射光线与被测表面法线的光学，单点式光学三角法可分为直射式和斜射式两种。
问：矩阵分析在计算机应用中有何应用？
- 答：例如，计算机处理图形几何变换时，用到变换矩阵，
即对图形的旋转，拉伸缩放，平移，都可以写成一个变换矩阵
这样就能通过矩阵的运算，达到快速实现复杂图形变换的坐标显示。 - 答：矩阵分析在计算机中的应用非常多，是一种方便的计算工具，可以以简单的形式表达复杂的公式，比如：数字图像处理、计算机图形学、计算机几何学、人工智能、网络通信、以及一般的算法设计和分析等。
矩阵分析与应用将矩阵的分析分为梯度分析、奇异值分析、特征分析、子空间分析与投影分析五大部分。
主要内容包括矩阵与线性方程组、特殊矩阵、Toeplitz矩阵、矩阵的变换与分解、梯度分析与最优化、奇异值分析、总体最小二乘方法、特征分析、子空间分析、投影分析。
