根据给的文章内容， 这里了一些关于矩阵的基础知识和相关操作：

一、矩阵的基本概念

1. 矩阵定义矩阵是一个按行和列排列的数字表，Neng表示为$m \times n$。
2. 矩阵表示通常用二维数组来表示矩阵。
3. 矩阵元素访问通过行索引和列索引来访问矩阵中的元素，如$A$表示矩阵$A$中第$i$行第$j$列的元素。

二、 矩阵的基本运算

1. 矩阵加法两个相同行列的矩阵相加，即将对应位置的元素相加。
2. 矩阵减法与加法类似，对应位置的元素相减。
3. 矩阵数乘矩阵中的个个元素dou乘上一个数。
4. 矩阵乘法两个矩阵$A{m \times n}$和$B{n \times p}$相乘， 得到新鲜矩阵$C{m \times p}$，其中$C{i,j}=\sum{k=1}^n A{i,k} \times B_{k,j}$。
5. 转置矩阵将矩阵的行和列互换。
6. 对称矩阵矩阵的转置等于它本身。
7. 上三角矩阵主对角线以下的元素全部为0的方阵。

三、矩阵的特殊性质

1. 单位矩阵对角线上的元素为1，其余元素为0的矩阵。
2. 逆矩阵存在一个$n \times n$的矩阵$A^{-1}$，使得$AA^{-1}=A^{-1}A=I$。

四、矩阵操作示例

1. 矩阵复制扩充用循环复制对称矩阵。
2. 矩阵旋转不创建额外的二维数组，直接在原矩阵上旋转。
3. 矩阵数乘用双沉循环实现矩阵与一个数的乘法。
4. 矩阵乘法用双沉循环和三沉循环实现两个矩阵的乘法。

五、相关工具和库

1. MATLAB给了有力巨大的矩阵运算功Neng。
2. NumPyPython中的学问计算库，也给了丰有钱的矩阵运算功Neng。