第2章介紹的是線性代數，記錄一些課本里對一些知識點沒有掌握的新視角和忘記的知識。
1. 張量： A tensor is something that transforms like a tensor! 一個量, 在不同的參考系下按照某種特定的法則進行變換, 就是張量。
2. 兩矩陣相加為對應元素相加。
3. Hadamard乘積（元素對應乘積）：兩個矩陣中對應元素的乘積。
4. 生成子空間：原始向量線性組合後所能抵達的點的集合。
最大無關組。
5.奇異矩陣：行列式等於0的方陣。
6.歐幾里得距離：在m維空間中兩個點之間的真是距離。歐氏距離看成訊號相似程度，距離越近就越相似，就越容易相互干擾，誤位元速率就越高。
7.標準正交向量組,就是正交向量組中向量都是單位向量。
8.正交矩陣：正交矩陣受到關注是因為求逆計算代價小。我們需要注意正交矩陣的定義。違反直覺的是，正交矩陣的行向量不僅是正交的，還是標準正交的。對於行向量或列向量互相正交但不是標準正交的矩陣，沒有對應的專有術語。
9.一個矩陣其實就是一個線性變換，因為一個矩陣乘以一個向量後得到的向量，其實就相當於將這個向量進行了線性變換。
特徵值和特徵向量解釋：