矩阵思维是什么意思？

矩阵思维，顾名思义，就是一种像矩阵一样去思考问题的方式。你想啊，矩阵是什么？它是一张网，一个二维的结构，里面有行有列，每个位置上的数字（或者说是信息）都有其特定的位置和相互关系。矩阵思维就是把我们面对的复杂问题，拆解成这样一张网，然后在这个网格里分析、归纳、提炼，最终找到解决问题的关键点。

那具体是怎么个“拆解”法呢？

1. 维度拆解：抓住核心的“行”与“列”

你想解决一个问题，但总觉得它乱七八糟，没个头绪，对不对？这时候，矩阵思维就派上用场了。我们首先要做的，就是把问题“降维”，找到最关键的几个维度。

打个比方： 你想提高销售额。这个问题有很多影响因素：产品好不好？价格合不合适？营销做得够不够？服务体验如何？客户够不够多？
这时候，我们可以把“产品”、“价格”、“营销”、“服务”、“客户”这些看作是“列”。
然后，我们可以针对不同的“目标群体”（比如年轻消费者、高端商务人士）或者“销售渠道”（线上、线下、代理商）来划分“行”。
这样一来，你就有了一个“销售维度矩阵”。你就能看到，对于“年轻消费者”来说，“线上渠道”的“营销”和“产品”可能更重要；而对于“高端商务人士”来说，“线下渠道”的“服务”和“产品定位”才是关键。

关键在于： 选取的维度一定要抓住问题的核心，能够有效地将问题结构化，并且这些维度之间最好是相对独立但又相互关联的。别贪多，两三个核心维度往往比十几个杂乱的维度更有分析价值。

2. 关联分析：发现隐藏的“交集”与“趋势”

矩阵的精髓在于它能展示元素之间的关系。矩阵思维也是如此。一旦你把问题拆解成了一个个维度，接下来就是要看这些维度在不同的“交集”处表现如何。

继续上面的例子： 在“年轻消费者”和“线上渠道”这个交集处，你可能会发现“短视频营销”效果很好，但“内容更新速度”跟不上；在“高端商务人士”和“线下渠道”这个交集处，你发现“一对一服务”很受欢迎，但“获客成本”过高。
深度挖掘： 每一个交集点，都是一个小的分析单元。你可以针对这些单元，去分析“为什么会出现这种情况？”“这种现象背后的根本原因是什么？”“哪些因素是可控的，哪些是不可控的？”
寻找规律： 通过观察不同交集点的表现，你可能会发现一些规律性的东西。比如，某个产品特点在所有目标群体中都表现突出，那这就是一个核心优势；或者，某种营销方式在所有渠道都效果不佳，那就可以考虑放弃。

3. 战略布局：在“格子上”寻找最优解

将问题摊开在矩阵里，就像在棋盘上摆兵布阵一样，你能更清晰地看到整个局势，从而做出更明智的决策。

决策依据： 矩阵分析的结果，就是你决策的重要依据。你不会再凭感觉拍脑袋，而是基于数据和分析，知道哪里的问题最突出，哪里的机会最大。
资源配置： 比如，如果发现“线上渠道”对“年轻消费者”的销售增长贡献最大，那么你就可以考虑将更多的营销预算和人力资源倾斜到这里。
风险规避： 同时，你也可能发现某些“交集”存在潜在的风险，比如某个渠道对某种产品存在严重的投诉问题，那你就需要提前采取措施来规避。

矩阵思维的应用场景非常广泛，远不止商业领域：

个人成长： 你可以按照“技能”、“兴趣”、“职业发展”、“生活平衡”等维度，制作一个个人发展矩阵，看看自己在不同方面的投入和产出，从而调整自己的学习和生活重心。
项目管理： 像“任务责任”、“成本收益”、“风险应对措施”等，都可以用矩阵的方式来梳理，让项目更清晰、更可控。
人际关系： 比如“付出获得”、“理解支持”、“沟通共鸣”等，用矩阵的眼光去看待自己与他人的关系，也能帮助我们更好地处理人际互动。

总而言之，矩阵思维的核心在于：

结构化思维： 把复杂的问题分解成清晰的维度和单元。
关联性分析： 关注不同维度之间的相互作用和影响。
系统性思考： 从全局出发，找到最优的解决方案和资源配置。

它不是一个简单的工具，更是一种思考的模式、一种看问题的角度。当你习惯了用矩阵的眼光去审视事物，你会发现，很多原本杂乱无章的问题，都会变得条理清晰，迎刃而解。 它让你跳出零散的视角，看到更宏观、更深层的联系，从而做出更有效、更有策略性的判断。

网友意见

是个贬义词, 它毒害了巨量的大脑

线性空间与插好了标准正交基的线性空间, 可不是一回事儿:

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我鲨了你! !

师门内战之物理人的捞仔矩阵思维:

• 老板『你那个 tilde 是啥? 』
• 师弟 A『是旋量空间的转置. 』
• 老板『那你为啥不直接写转置? 这看着多别扭啊. 』
• 师弟 A『转置符号留给色空间的转置用了. 』
• 我『对, 必须要这样做区分. 』
• 老板、师兄 A『啥意思啊? 』

我走到白板前, 执起了笔.

• 我『你们平时写的那种旋量空间的转置跟厄米共轭里的就转置不是一回事. 』
• 师兄 B『厄米共轭不就是转置加共轭? 』
• 我『可以看看下面这俩例子. 』

(1). 对双线性协变量做荷共轭变换:


其中 , 这里忽略了费米子场交换产生的无穷大.
(2). 对双线性协变量做厄米共轭:

• 我『既然都是转置引起的位置对调, 那为啥上面的出个负号下面的却没有呢? 』
• 师兄 A『上面的真的会有负号出来吗? 』
• 我『 的 C 宇称总不能是负的吧? 』
• 老板『那下面的应该也要添一个负号, 你把 写出来看看. 』
• 小老板『这个是厄米的吗? 』

• 老板『噢, 那下面这个确实不能有负号出来··· 』
• 师兄 A『这··· 』
• 我『其实这个转置本身就是不存在的, 你写成分量的形式就全清楚了. 』

• 师兄 B『哇, 那平时计算还真得小心一点儿了. 』
• 师兄 A『这种特殊情况见一个记一个就好了, 没必要扣这么细. 』
• 我『主要就是转置是一个线性空间里的矩阵上的操作, 但单说转置不指明是哪个空间上的转置就会造成这些问题, 后面的厄米共轭是作用在 Hilbert 空间上的, 情况完全不同. 』
• 小老板『那把场算符展开成产生湮灭算符应该就能看清楚了吧? 』
• 师兄 C『是的, 这个转置是作用在旋量系数上的, 不是产生湮灭算符上的. 』
• 我『所以我说要分清楚讨论的空间, 因为从 到 或许并没有调转两个场算符的位置, 而只是写出了算符式 在 Hilbert 空间中的伴随式 所以不会有反对易负号. 』
• 师弟 A『嗯, 所以我觉得就旋量空间和色空间的转置要分开标记. 』
• 师兄 A『没必要的. 』
• 我『那平时你们写的夸克传播子 是记作 还是记作 呢? 前者说明这个转置只是旋量空间的转置, 而后者会连同色空间一起转置. 』
• 师兄 A『传播子是旋量空间的矩阵吗? 』
• 我『那当然是. 』
• 师兄 A『噢, 那确实是. 』
• 师兄 D『你听得懂他们在讲什么吗? 』
• 师兄 A『听不懂, 我反正是搞不懂这个, 先去吃饭了. 』

师兄 A 是个脾气很好的人, 平时很能处, 但是一谈到这些数学细节就会上头. 他认为很多东西记住就行了, 谈得太细太 general 太偏数学就纯粹是浪费精力. 他选择离开是对的, 因为从这个气氛来看再讨论下去可能会发展成世仇.

老板^[1]的脾气也特别好, 责任感强, 物理水平也高, 属实是领域里的牛人. 但他其实也比较讨厌这些话题, 他认为只要能算对且把握住物理图像上的 insight 就足够了, 所以很不喜欢看到我再进一步追求数学形式上的统一, 就是说虽然每次我提出来以后他还是忍不住要帮我分析一阵儿, 但完事儿后通常还是会频繁或强烈地暗示我别看数学、别纠结场论了.

搞得我现在学点儿偏数学的东西还得背地里偷偷学, 因为在他们看来, 搞这些东西可能比打电动还过分: 打电动起码还能放松一下, 搞这些属于是即耗费精力又对物理无实际用途. 幸好学院里有其他喜欢讨论这些东西的教授^[2]愿意跟我谈这些.

但我一开始是理解不了为啥会这么上头的, 为啥讨论起来像是在谈论什么禁忌一般?

• 我『所以我说矩阵是一个很糟糕的记号, 最初旋量就不应该被记作列矩阵, 如果要这么做的话也一定要记清楚这个简写意味着什么. 其实这也并不是什么旋量空间, 就纯粹是一个为了利用矩阵乘法来简化计算过程的简记形式罢了. 』
• 同届同学『肯定要写成矩阵. 』
• 我『矩阵根本表意不清, 很多时候写成矩阵只会导致对易关系混乱. 』
• 同届同学『必须写成矩阵. 』
• 我『那三个指标的你怎么写成矩阵? 』
• 同届同学『三个指标的就是一个立体的矩阵··· 』
• 我『这根本不具有可操作性, 而且矩阵符号本身就会损失一些张量积的信息. 』
• 同届同学『那只是因为你是三维生物, 四维生物就觉得很自然. 』
• 我『这根本不具有可推广性, 有指标运算为啥放着不用一定要开这种倒车? 』
• 同届同学『那是因为张量的表示必须是矩阵, 多少个指标就多少维. 』
• 我『这些概念根本就不需要表示, 表示也不一定要写成矩阵! 』
• 同届同学『数学上确实不需要, 但我们是物理系的··· 』
• 我『!!』我鲨辣你!

我以前是理解不了为啥有的师兄谈到这些东西会那么上头的, 而现在我也快跟本来还很能处的同届老哥发展成世仇了··· 所以你看物理史时, 无论中外, 总能听说某几位物理大家互相鄙视对吧? 过火点甚至能吵到老死不相往来的程度. 但究其原因, 就算这段世仇是源于『Christoffel 符号究竟是不是一个张量』这类问题, 现在看来我也是不会感到很惊讶的.

吵归吵, 吵完去食堂打包还得是一起去, disagreement 不会跟出会议室.

物理人, 是这样的.

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矩阵到底是啥?

矩阵就是线性代数的一个表示对吧? 在物理人这边还真就比这广义···

物理人算数: 人有多大胆, 文章多高产.

这边常有一堆人不吊细节, 说真的我不知道, 我是真的不知道他们怎么能对这样的计算抱有信心.

比如矩阵, 在物理系很多时候写出矩阵来并没有考虑到线性变换之类的问题, 我们写出矩阵, 就只是因为你这个量, 它有俩同类指标···

一个张量, 一个多身份张量, 一个跨越时空脚踏五六个空间身批七八个指标的张量, 我们只要隐去其中俩位于同一空间的指标, 它就便乘了矩阵··· 就这么, 直爽.

什么? 三个指标的立体矩阵? 二十八维的方块儿矩阵?
我给你一拳!

但这只是计算的简洁形式罢了, 这只是让计算过程可以少些几个指标罢了. 结果有些人还真就当它们天生就是矩阵了, 然后遇到一堆说不清道不明的东西··· 我是说, 物理系这边几乎所有的定义与结论都是分量形式给出的, 你想不通了还不赶紧退回分量去看看?

比如说当年那个矢量算符对易子里的是什么运算的问题, 就下面这个:

那请问 里的是 是啥运算? 内积? 并矢?

首先肯定不是内积, 因为
但写成并矢的话···


似乎右边的那个矩阵是并矢的转置啊···
所以是
那还确实是··· 而且这仅仅只是这个人造三维空间的转置^[3], 是一个毫无意义的转置.

这是因为最初定义的正则对易关系就是『分量』定义的:

还记得吗?
所以嗯抹掉指标写成矩阵就是
你实际上正则量子化里设定好的对易关系不都是对分量设定的吗?

所以, 就这么个情况, 请回到定义去谈论这些问题球球了.

另一方面矩阵诱发了指标运算, 这是件好事, 大大地方便了我们的日常. 但它同时也让一大堆人不分张量与张量的分量. 我是说, 张量和张量的分量他们敢不作区分.

如果我儿子将来指着矩阵元跟我说这就是矩阵本身,
不说引导出家庭暴力吧, 至少这个父子我想是做不成了.

---

我讨厌矩阵, 它是一个丑陋的怪物

• 我们对矩阵的感情是深刻的, 每个人都与矩阵有过那样一段刻骨铭心的过去, 但有的人始终畏惧, 更多人则是留恋不已, 而我们真正应该做的却是 move on.
• 在线性代数这门课上我们第一次见到矩阵, 它的运算是如此之骇人, 竟还不满足乘法的交换律.
• 但没过多久, 我们习惯了矩阵的运算, 尝到了许多的甜头, 我们对不满足交换律的乘法早已习以为常, 甚至还有些庆幸它具有结合律.
• 经过了量子力学的洗礼, 我们熟悉了矩阵元的概念与求和表述的矩阵运算后彻底地爱上了这个怪物. 这时的矩阵在我们心中已经与数字的地位对等了, 在我们的心中它就是新的真实.
• 我们学完张量指标运算之后, 心中是那么清楚, 张量就是多重线性映射, 你为什么要称其为矩阵!
• 矩阵根本就不具备可推广性, 一个张量有三个指标所以它的矩阵是个立方体? 我一拳就给你.
• Lie 群? 我说群结构流形, 你便茫然; 我说矩阵的集合, 你便安心; 你说确实如此, 我则心中苦涩.
• Dirac gamma 矩阵是矩阵? 且竟然只有 个? Clifford 代数竟然是矩阵? Grassmann 代数竟然是矩阵? 旋量场竟然是矩阵? 为什么? 为什么要是矩阵?
• gamma 矩阵是 个矩阵? 那请问 是什么? Dirac 代数、Clifford 代数、Grassmann 代数都是线性代数好吗? 线性代数就是线性空间好吗? Dirac 代数是一个十六维的线性空间好吗?
• 一个 Lie 群有那么多忠实表示, 凭啥取你说的那个基础表示作为定义? 这个表示究竟有何特殊之处? 我取其它的忠实表示不一样能推导出所有的结论吗? 我不取表示不一样能推导吗?
• 一个代数为何一定要找到一个矩阵表示才敢开始用? 一个代数有那么多等价的表示, 它们的代数运算是完全同构的, 凭什么就要选你用的这个呢? 又为何一定要选了才开始算呢?
• 一个群只有群乘法, 你给它整个定义表示, 那凭空多出来的矩阵加法与数乘是怎么回事? 为什么定义中要容忍有这么多赘余的垃圾信息?

矩阵就像坐标系, 算的时候可以人为选^[4]一套搬出来用, 算完了, 请拆卸! 你还想给它放在定义里? !

---

形而上者谓之道, 形而下者谓之器, 凡有所相, 皆是虚妄

『矩阵』即一切不自然, 一切分裂行为, 人为择取中心等等的源头和开端.
-------- 克里希那樹提

• 参理之初, 看代数是代数, 看数列是数列;
• 理有悟时, 看代数是矩阵, 看矩阵是数列;
• 理中彻悟, 看代数仍是代数, 看数列仍是数列.

只希望施主能放下矩执, 行出这片幻象.

参考

1. ^ 他不喜欢我们叫他老板, 因为在他心里我们都是师生关系, 所以我们都是背地里开玩笑才叫他老板的.
2. ^ 是教数学物理方法的, 笑了.
3. ^ 而不能引起 Hilbert 空间的转置.
4. ^ 人为选择的东西都是丑陋的, 因为不自然.

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