Matrics as Linear Transformations
标题 矩阵如同线性变换
所谓线性变换其实就是向量之间的函数的一种花哨的说法：将向量作为函数输入与输出
所谓矩阵就是用于描述这种变换的一种手段
变换之前的向量依靠基向量 i,j 来定位，每个向量都可用基向量唯一定位
该向量[x,y]就隐含了它与基向量之间的关系
当我们需要在空间中做向量的移动（也就是将一个向量的终点变换到其他位置）我们只需要知道基向量变换后得位置（i j的落脚点）
他们的位置可以用一个2x2的矩阵来描述：
其中第一列向量为i轴变换后的落脚点，第二列为j轴变换后的落脚点
由于变换之后的向量与基向量的相对关系并未改变，所以我们能轻易的获取变换后的向量坐标，通过:
原向量坐标*TransformedBase
将这个式子分解开来理解会更清晰：原向量的X坐标乘上变换后的i方向向量 加上 原向量的Y坐标乘上变换后的j方向向量 即可得到变换后的向量 这个做法在任何时候都是成立的