数学では、マトリクス（行列）からなる第1のマトリックス係数と方程式の定数から複雑又は実数のセットに従って配置矩形アレイです。英国の数学者によって、19世紀の概念ケリーは最初に提案されました。
行列はで応用数学と統計分析でも、共通の上位代数では一般的なツールです。 物理学では、マトリックス回路では、力学、光学、量子物理学は、アプリケーションを持っている、コンピュータサイエンス、3次元アニメーションは、マトリックスによって必要とされるであろう。行列演算は、数値解析の分野における重要な問題です。マトリックス組成物中に単純マトリクスマトリクスは、理論と実践的なアプリケーションの演算を簡略化することができます。いくつかは広く使用されていると、このような疎な行列と準対角行列として行列の特別な形態は、高速動作のための特定のアルゴリズムがあります。天体物理学、量子力学の分野では、無限次元の行列が存在するであろう、行列は一般化です。AIのアプリケーションマトリックスもかなり広いです！
何世紀以来の問題であり、効率的なアルゴリズムの行列計算を、開発する主な枝の数値解析は、研究の成長分野です。マトリックス分解アプローチは、理論的・実践的な計算を簡素化します。特定のマトリックス構造に合わせて（例えば、スパース行列および近対角行列のような）アルゴリズムは、有限要素法および他の計算の計算をスピードアップします。無限行列惑星の理論と原子理論的に起こります。簡単な例は、行列演算子のテイラー級数の無限行列導関数を表します。
行列の歴史
研究マトリックス、およびラテン広場魔方陣の長い歴史先史時代の年が研究されてきました。
数学では、マトリクス（行列）からなる第1のマトリックス係数と方程式の定数から複雑又は実数のセットに従って配置矩形アレイです。この概念は、最初の英国の数学者ケリー19世紀によって提案されました。線形方程式を解くためのツールとして、行列も短い歴史ではありません。第1のプレハンに書き込まれた「九章算術」、線形方程式は、行列を拡張された分離係数を表します。除去工程では、非ゼロの実数、及び他の運用技術による行の使用は、基本変換行列に対応し、行の別の行から差し引きます。それは、既存の行列と正式に同じであるが、一度に標準線形方程式として処理することが、しかし、私は、今日マトリックス概念を理解していませんでした。
正式に数学の研究の対象として、マトリックスが開発決定を勉強した後、表示されます。論理的には、決定に先立って、マトリックスの概念が、実際の歴史の中でちょうど反対。日本の数学者関とシャオ（1683）と微積分の発見者の1 ゴットフリート・ライプニッツ（1693）がほぼ同時に独立した決定論を確立しました。その後、漸進的発達の線形方程式を解くためのツールとして決定基。1750年、ガブリエルクレイマーはクラメルの公式を発見しました。
行列の概念は徐々に、19世紀に形成されています。ヨルダンの排除- 1800年代、ゴス、ヨルダンのウィリアムはガウスを設立しました。1844年、ドイツの数学フェルディナント・ゴットホルト・マックス・アイゼンシュタイン（F.Eisenstein）は、「形質転換」（行列）とその製品について議論しました。1850年、英国の数学者ジェームス・ジョセフ・シルベスター（ジェームス・ジョセフ・シルベスター）ワード行列の最初の使用。
英国数学家阿瑟·凯利被公认为矩阵论的奠基人。他开始将矩阵作为独立的数学对象研究时，许多与矩阵有关的性质已经在行列式的研究中被发现了，这也使得凯利认为矩阵的引进是十分自然的。他说：“我决然不是通过四元数而获得矩阵概念的；它或是直接从行列式的概念而来，或是作为一个表达线性方程组的方便方法而来的。”他从1858年开始，发表了《矩阵论的研究报告》等一系列关于矩阵的专门论文，研究了矩阵的运算律、矩阵的逆以及转置和特征多项式方程。凯利还提出了凯莱-哈密尔顿定理，并验证了3×3矩阵的情况，又说进一步的证明是不必要的。哈密尔顿证明了4×4矩阵的情况，而一般情况下的证明是德国数学家弗罗贝尼乌斯（F.G.Frohenius）于1898年给出的 。
1854年时法国数学家埃尔米特（C.Hermite）使用了“正交矩阵”这一术语，但他的正式定义直到1878年才由费罗贝尼乌斯发表。1879年，费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。至此，矩阵的体系基本上建立起来了。
无限维矩阵的研究始于1884年。庞加莱在两篇不严谨地使用了无限维矩阵和行列式理论的文章后开始了对这一方面的专门研究。1906年，希尔伯特引入无限二次型（相当于无限维矩阵）对积分方程进行研究，极大地促进了无限维矩阵的研究。在此基础上，施密茨、赫林格和特普利茨发展出算子理论，而无限维矩阵成为了研究函数空间算子的有力工具 。
矩阵的概念最早在1922年见于中文。1922年，程廷熙在一篇介绍文章中将矩阵译为“纵横阵”。1925年，科学名词审查会算学名词审查组在《科学》第十卷第四期刊登的审定名词表中，矩阵被翻译为“矩阵式”，方块矩阵翻译为“方阵式”，而各类矩阵如“正交矩阵”、“伴随矩阵”中的“矩阵”则被翻译为“方阵”。1935年，中国数学会审查后，中华民国教育部审定的《数学名词》（并“通令全国各院校一律遵用，以昭划一”）中，“矩阵”作为译名首次出现。1938年，曹惠群在接受科学名词审查会委托就数学名词加以校订的《算学名词汇编》中，认为应当的译名是“长方阵”。中华人民共和国成立后编订的《数学名词》中，则将译名定为“（矩）阵”。1993年，中国自然科学名词审定委员会公布的《数学名词》中，“矩阵”被定为正式译名，并沿用至今。
学习AI离不开矩阵
矩阵对基本的一种数学算法，这些算法对AI意义重大！那么数学和AI的关系是什么呢？AI的本质就是计算机科学的一部分，它也需要借助大部分计算机的各种技术！当然，也需要用到软件，软件是由逻辑语言写成的，而任何逻辑语言都是离不开算法的，所以说，想要学好AI，那么一定要熟悉各种数学算法，其中就包括最常用到的矩阵！
如何学习矩阵
很多人在学习矩阵理论时，经常会感到非常吃力，觉得矩阵理论的逻辑符号十分繁琐，运算方法不易理解，定义定理很难掌握，最后导致学习的效率不高、效果不好。比如，实际中经常用到的是非负矩阵及其特征值和特征向量的性质，在教学的过程中，发现学生经常出现问题，经常搞混非负矩阵的分类以及它们的特征值的性质。出现的问题有：非负方阵是否有正特征值，如果有的话，是否惟一；是否有正的特征向量，如果有的话，是否惟一，等等。
其实，矩阵学习的第一步就是追根溯源，找到它的发展历史，在了解它的发展历史之后，我们学习矩阵来才会事倍功半！