意义解读1：
矩阵的本质是运动的描述。（对矩阵的一种新颖独到的解释，其中有提到矩阵逆的物理解释）
向量刻画对象，矩阵刻画对象运动。
相似矩阵：同一只猪的不同角度（基）的照片（选取不同基对同一线性变换的描述）
矩阵的相似变换：把一只猪从丑的角度变换成美的角度（把矩阵由丑变美）
矩阵描述了一个坐标系：如果一组向量是彼此线性无关的话，那么它们就可以成为度量这个线性空间的一组基，从而事实上成为一个坐标系体系，其中每一个向量都躺在一根坐标轴上，并且成为那根坐标轴上的基本度量单位（长度1）。
运动（准确地说，是对象的变换）等价于坐标系变换-->运动是相对的
Ma = b的意思是： “有一个向量，它在坐标系M的度量下得到的度量结果向量为a，那么它在坐标系I的度量下，这个向量的度量结果是b。”M是对a的一个环境声明，在M坐标系里量出来的向量a，跟在I坐标系里量出来的向量b，其实根本就是一个向量啊！
意义解读2：
我们为什么需要矩阵的逆：（从加减乘除的运算角度来解释）
因为矩阵没有被除的概念，矩阵的逆正好是被我们用来解决除法的问题.
例如我们知道矩阵A和矩阵B，并且想要找到矩阵X。
XA = B
那最好的方法就是直接除以A（得到X = B / A），但事实上我们不能直接除以矩阵A。
但是我们却可以在公式两边都乘以A-1
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