我暂时没有好的组织学习方法，所以从简单出发，本文从问题出发的组织方式，类似于一个FQA。

线性代数常见函数

线性对象处理的核心对象是矩阵，矩阵的表示及其运算极其重要。

1. 如何表示各种矩阵？

矩阵的各种运算包括，加法，减法，乘法，逆，幂，求行列式，求秩，LU分解等等

基本运算
向量外积是什么鬼? “%o%” or “outer(x,y)” 运算结果不对？？？
1. 所谓数组(或向量)a和b的外积,指的是a的每一个元素和b的每一个元素搭配在一起相乘得到的新元素.
2. 我们传统意义上的外积（叉积）呢？如何翻译？
row(), col(), lower.tri(), upper.tri(), diag()函数,矩阵的trace
各种分解
1. 奇异值分解
2. 特征值分解
  - 求矩阵的逆用solve()
  - 解线性方程组 solve(A,b)
  - 求矩阵的特征值分解, \(A = P \Lambda P^{-1}\) 而不是书本上的\(A = P ^{-1} \Lambda P\)
3. QR分解，将矩阵分解成酉矩阵和上三角阵的乘积
4. Cholesky分解，对于半正定矩阵A，可以分解为一个\(LL^T\),L为下三角矩阵。类似于矩阵的平方根。
5. LU分解，L和U分别是下三角阵和上三角阵。本质是高斯消元法的一种表达形式，实质上是将矩阵通过初等变化变成一个上三角阵，起变化矩阵就是一个单位下三角阵。

FDA的主要处理方法就是主成分分析，所以关于这个方法我需要特别注意。