前文回顾了行列式的内容，这些内容为后续学习矩阵提供了基础。矩阵，作为线性代数中的核心概念，是由一系列有序的数构成的数表。
当我们谈论矩阵的定义时，我们指的是一个m行n列的数表，简单地表示为mn的矩阵。这个矩阵包括了m个行向量和n个列向量。
矩阵的运算特性不多，但以下几点尤为重要：
1. 矩阵的加法满足结合律和交换律。
2. 矩阵乘法不具有交换律。当我们将一个mn的矩阵与另一个nk的矩阵相乘时，结果是一个mk的矩阵。这背后的原理涉及到向量的线性变换。当我们把矩阵B看作是一系列列向量的集合时，矩阵乘法可以理解为这些列向量所代表的线性变换作用于A矩阵中的向量。
接下来，我们深入探讨逆矩阵的概念。要明确逆矩阵的定义：对于一个方阵A，如果存在一个矩阵B，使得A与B的乘积为单位矩阵I，那么B就是A的逆矩阵。为了计算逆矩阵，我们需要用到代数余子式以及伴随矩阵的概念。伴随矩阵是一个与原始矩阵同阶的方阵。一个重要的定理是：对于一个方阵A，存在AA=|A|I的关系，其中A是A的伴随矩阵。这为求逆矩阵提供了方便。需要注意的是，只有非奇异矩阵（即行列式不为0的矩阵）才有逆矩阵。奇异矩阵（行列式为0的矩阵）没有逆矩阵。
在实际应用中，我们可以使用Python的numpy库来计算逆矩阵。只需调用np.linalg.inv方法即可。但在使用前，我们需要先计算矩阵的行列式，以确定其是否为奇异矩阵。对于行列式的计算，可以回顾之前的相关内容。为了深入理解线性代数中的矩阵概念，我们需要掌握矩阵的基本运算性质、伴随矩阵与逆矩阵的关系以及在实际中的应用。
