矩陣的本質是運動的描述。
矩陣是線性空間裡躍遷的描述。
所謂變換，其實就是空間裡從乙個點（元素/物件）到另乙個點（元素/物件）的躍遷。
矩陣是線性空間裡的變換的描述。
把基看成是線性空間裡的座標系就可以了。
矩陣是線性空間中的線性變換的乙個描述。在乙個線性空間中，只要我們選定一組基，那麼對於任何乙個線性變換，都能夠用乙個確定的矩陣來加以描述。
同樣的，對於乙個線性變換，只要你選定一組基，那麼就可以找到乙個矩陣來描述這個線性變換。換一組基，就得到乙個不同的矩陣。所有這些矩陣都是這同乙個線性變換的描述，但又都不是線性變換本身。
若矩陣a與b是同乙個線性變換的兩個不同的描述（之所以會不同，是因為選定了不同的基，也就是選定了不同的座標系），則一定能找到乙個非奇異矩陣p，使得a、b之間滿足這樣的關係：
a = p-1bp
所謂相似矩陣，就是同乙個線性變換的不同的描述矩陣。
出處：
理解矩陣乘法
大多數人在高中，或者大學低年級，都上過一門課 線性代數 這門課其實是教矩陣。剛學的時候，還蠻簡單的，矩陣加法就是相同位置的數字加一下。矩陣減法也類似。矩陣乘以乙個常數，就是所有位置都乘以這個數。但是，等到矩陣乘以矩陣的時候，一切就不一樣了。這個結果是怎麼算出來的？教科書告訴你，計算規則是，第乙個矩陣...
理解矩陣乘法
大多數人在高中，或者大學低年級，都上過一門課 線性代數 這門課其實是教矩陣。剛學的時候，還蠻簡單的，矩陣加法就是相同位置的數字加一下。矩陣減法也類似。矩陣乘以乙個常數，就是所有位置都乘以這個數。但是，等到矩陣乘以矩陣的時候，一切就不一樣了。這個結果是怎麼算出來的？教科書告訴你，計算規則是，第乙個矩陣...
變換矩陣理解
今天就來理解這個表示。這個表示一般有兩種叫法 假設b代表body，c代表camera 相機座標系到載體座標系的變化。本質意思是如果有乙個點的座標是在camera座標系中表示的，如果我們要將其在body座標系中表示。可以左乘這個變換矩陣。camera pose respect with body。wi...