화살표, 다항식, 소리, 사진에서 덧셈과 스칼라배를 정의할 수 있다. 이 두 연산의 공통 성질을 공리, 기저, 차원으로 설명한다.
어느 벡터도 나머지의 일차결합이 아닌 상태가 일차독립. 평면에서 독립인 방향은 최대 2개. 세 벡터에는 반드시 생기는 중복.
차원은 독립적인 좌표의 수이다. 평면의 위치에는 두 수, RGB 색에는 세 수가 필요하다. 대상을 빠짐없이 나타내는 데 필요한 독립 정보의 개수.
기저행렬 $P=(b_1\ b_2)$에 대해 $v=P[v]_B$이므로 $[v]_B=P^{-1}v$이다. Unit 2에서는 선형사상을 기저에 따라 행렬로 기록한다.
이 유사도 측정은 검색 엔진과 언어 모델의 어텐션에도 쓰인다. 두 기술은 내적으로 단어들의 관련도를 측정한다. 연결 탐구 8에서 직접 확인해 보자.
이 단원의 스칼라는 실수 $\mathbb{R}$ 였지만, 공리는 스칼라가 "사칙연산이 되는 수 체계(체, field)"이기만 하면 작동한다. 스칼라를 $\{0, 1\}$ 두 개뿐인 세계 $\mathbb{F}_2$ 로 바꾸면? — 연결 탐구 1의 Lights Out 퍼즐 전체가 벡터공간이 된다.
함수 전체의 모임도 벡터공간이다(함수끼리 더하고 상수배할 수 있으니까). 단, 이 공간은 무한차원 — 그 위의 선형대수가 푸리에 해석, 양자역학의 무대다. 대학 수학의 절반은 "무한차원에서도 이 단원이 통하는가"라는 질문이다.