（1）矩阵
矩阵仿佛是一幅由细小方格构成的画作，每个方格都绘有不同的颜色或图案。例如，一个17x11的矩阵即是17行11列的画面，其中每个小格子都呈现出独特的色彩或图案。
（2）矩阵的秩
秩可以看作是画中“独特颜色的数量”。如果画面中充满了多种独立的颜色，秩就会较高；反之，如果颜色仅是几种基本色的混合，秩则会较低。比如，秩为4的矩阵画，意味着画面主要由四种独立的颜色构成。
（3）特征向量和特征值
特征向量代表画中的颜色，如白色、黑色、浅黑和灰色；这些颜色在画面变形、旋转或扭曲时不会发生变化。特征值则是这些颜色的出现次数，例如白色67次、黑色47次、浅黑3次、灰色39次。
（4）逆矩阵
逆矩阵类似于画的“反向模板”。将逆矩阵叠加在原画上，会发现原画消失了，只剩下一个“空白画布”。这是因为矩阵与其逆矩阵相乘得到单位矩阵，就像彻底擦除了画作。
（5）转置矩阵
转置矩阵可以视为将画“旋转90度”的效果。将画竖起或横过来看，画中的每个小格子的相对位置会发生变化，但内容保持不变。
（6）共轭矩阵
共轭矩阵就像是为画加上了一个“色彩反转滤镜”。当画中的每种颜色都有复数部分时，共轭矩阵会将这些复数部分反转，给画带来微妙的色彩变化。
（7）伴随矩阵
伴随矩阵就像是画中每个小格子的“守护者”。当某个小格子的颜色发生变化时，伴随矩阵会调整其他格子的颜色，以确保整体画面的和谐。
（8）正交矩阵
正交矩阵可以比作由“精确网格”组成的画作。每个格子的边直且角度为90度，不论如何旋转或翻转，网格的形状始终保持不变。正交矩阵的特点是其行向量和列向量互相正交，并且每个向量的长度为1，这使得其在信号处理和图像处理上具有极大的应用价值。
（9）对称矩阵
对称矩阵就如同一幅“对称的画”。若从中间对折，画的两边将完全重合。画中所有的图案和颜色在对称轴的两侧都保持一致。
（10）增广矩阵
增广矩阵可以理解为在画的边缘加上了一条“注释栏”。这条注释栏提供了额外的信息或细节，帮助你更全面地理解画作的内容。
（11）相似矩阵
相似矩阵犹如一幅画的不同角度视图。虽然每个人看到的景象各异，但实际上它们代表的是同一个事物。
这类似于小学二年级课文《画杨桃》，我们看的是同一个杨桃，但因为视角不同，看到的杨桃形状也会有所不同。“你看到的杨桃”和“我看到的杨桃”是“相似”的。同一个“杨桃”，在不同基下的矩阵也称为相似矩阵。
（12）合同矩阵
合同矩阵就像对画作进行“重新裁剪和调整”。尽管画的具体形状和布局有所改变，整体的色调和主题却保持不变。就像把一幅长方形的画裁成心形，画的核心内容和感觉依旧如初。
（13）正定矩阵
正定矩阵是一种特殊的方阵，其所有特征值都是正数。这意味着当你用这个矩阵对一个向量进行“变形”时，向量的长度不会变成零或负数，反而会变得更长或保持不变。