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在數學跟打算機科學中，n維向量是一個非常重要的不雅點，它平日用來表示一個有n個元素的數組。而矩陣，則是一個由數字構成的矩形陣列，可能用來表示線性方程組、變更等。那麼，n維向量畢竟怎樣與矩陣關聯起來呢？
簡而言之，n維向量可能被看作是一個特其余矩陣——一個只有一行的矩陣，或許一個只有一列的矩陣。這種表示方法讓向量在處理線性代數成績時變得非常機動跟富強。
具體來說，一個n維向量可能表示為：[x1, x2, x3, ..., xn]，這裡的每一個元素xi代表向量在某一維度上的值。當我們把這個向量寫成矩陣的情勢時，它就是一個1xn的矩陣，即：
[[x1], [x2], [x3], ..., [xn]]
或許，假如我們按照列向量的情勢，它就是一個nx1的矩陣：
[[x1, x2, x3, ..., xn]]
在很多線性代數的操縱中，我們會將向量與矩陣結合利用。比方，在線性變更中，一個n維向量可能左乘一個n×n的矩陣，掉掉落一個新的n維向量。這個過程現實上代表了一種多少何上的變更，如扭轉、縮放或拉伸。
經由過程矩陣乘法，我們可能將n維空間的點映射到另一個n維空間，這是打算機圖形學、呆板進修等範疇的基本。在呆板進修中，n維向量常被用來表示特徵，而矩陣乘法則成為了模型練習中權重更新的基本。
總結一下，n維向量與矩陣的關係密弗成分。向量可能看作是特其余矩陣，而矩陣則為向量的操縱供給了豐富的可能性。懂得跟控制這種關係，對深刻發掘線性代數的利用至關重要。