向量空间与线性变换这块知识，真的是线性代数中的核心内容。简单来说，向量空间就是一组满足特定加法和数乘规则的对象。理解这一点后，线性变换就容易多了，它是向量空间之间的一种映射，保持了加法和数乘的性质。你要是搞数学建模、计算机图形学，或者做机器学习，这两者的理解都有。

不过，搞清楚这些概念，不一定是马上就能用得上的事。像是矩阵加法、矩阵数乘这类操作，多时候都是基础运算，但它们的应用场景广，是在数据和高性能计算方面。

如果你在学习或者工作中遇到问题，可以多参考一些相关文献，比如 MIT 的经典教材《线性代数导论》或者一些实用教程，这些都能你理解并快速上手。

，理解了线性空间和线性变换，你在高维数据、变换算法时会更加得心应手。也可以多做些练习，实际应用才能你深入理解哦。