1 先考虑矩阵和向量相乘的情况：
在矩阵学习的博文中，提到
这样，对于Ax=y，其中，A是m＊n的矩阵，x是n维向量，y是m维向量。讨论三种情况：
（1）m=n，
x->y的映射是从n维到n维（伸缩旋转等）
（2）m<n，
x->y的映射是从高维n到低维m（投影等）
（3）m>n
x->y的映射是从低维n'到高维n（这在核方法中提到，企图使数据在高维中线性分割等）
2 矩阵和矩阵相乘
矩阵相乘，A＊B，其中，A是m＊n矩阵，B是n＊p矩阵，可以将B视为p个n维向量，A独自分别和这p个向量相乘。
3 左逆
来源：CSDN
作者：一动不动的葱头
链接：https://blog.csdn.net/Wanggcong/article/details/43538613