1，縮放操作
觀察下面的矩陣乘法
如果我們用[2 5]代表點（2，5），我們發現其乘以乙個矩陣後變成了[4，5]，與之對應的點是（4，5），這相當與其x座標變成了原來的兩倍。
同理：經過矩陣乘法後點（2，5）的y座標變成了原來的兩倍（2，10）。
我們可以總結出這樣的結論：
可以將矩陣的第二和第三個元素設定為0並用矩陣中m11和m22來進行縮放操作，其中m11是對x座標進行縮放，m22是對y座標進行縮放
2，旋轉操作
觀察下面的矩陣乘法：
向量（-5，2）相當於是向量（2，5）按照順時針方向旋轉了90度。
但這裡並沒有總結出向縮放一樣的簡單結論，但我們可以知道，我們可以使用如下的2x2矩陣：
來對點進行線性變換（旋轉，縮放。注意：平移變換不是線性變換），即將點對應的矩陣乘以該線性變換矩陣便可。
3，平移操作
在矩陣加法中：
我們可以發現點（3，5）實際是在點（2，5）的基礎上想x方向平移1乙個單位。
同理，點（2，6）實際是在點（2，5）的基礎上想y方向平移1乙個單位。
我們可以得到如下結論：
我們可以使用點對應的矩陣加上如下的矩陣
來實現平移操作，其中offsetx實現了x軸方向上的平移，offsety實現了y方向上的平移。
4，幾種操作的融合
如果僅僅是簡單的單一操作（僅旋轉或僅平移等）我們就沒有必要在這裡進行討論了。現在我們需要將幾種幾何變換揉合在一起，比如平移物件的同時旋轉物件等，我們可以將矩陣乘法與加法揉合在一起進行混合運算。比如向量（2，3）先進行縮放和旋轉後再分別在x與y軸方向上平移了5個與6個單位
上面的這種變換稱為仿射變換（affine transformation）
注意：這種幾何變換在操作的先後順序上是需要注意的，不同的操作次序可以帶來不同的結果，比如上面的例子，如果我們先進行平移操作後進行縮放與旋轉將得到如下結果：
其實我們更希望將仿射變換中的幾個矩陣儲存到乙個矩陣中來，一種較好的方式是將變換用到的2x2矩陣變成3x3矩陣，這也就是為什麼我們wpf中的變換矩陣是3x3的。
在如下矩陣中：
其中m11，m12，m21，m22就來自於線性變換矩陣，用於指示旋轉縮放等線性變換；x, y來自與平移矩陣，用於指示平移變換。
由於最右邊一列始終是001，所以wpf中的matrixtransform類的建構函式僅僅需要指定6個引數。
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