前言

线性代数研究「可以相加、可以伸缩」的对象，以及保持这两种运算的映射。它是几何、微积分、概率统计乃至机器学习共用的语言。

怎样读这本书#

每一章都按同样的顺序展开：先给一幅图，再给定义，最后给例子。第一次读时可以跳过证明，但不要跳过例子。

先画图

遇到新定义，先在平面 里把它画出来。大多数命题在二维里看懂了，推广到 只是记号问题。

记号#

本书把向量写成列的形式¹，例如

与丛书其他各本的关系#

极限的严格定义见《微积分》的 极限。期望的线性性（见 随机变量 › 期望的线性性）本质上说的是：期望是一个线性映射。

准备好了就从 向量 开始。