在数学领域，正交矩阵和Gram-Schmidt正交化方法是解决线性代数问题的两个重要工具。首先，我们来了解一下正交矩阵是什么。简单来说，一个正交矩阵是一个方阵，其列向量和行向量都是单位向量，并且彼此之间相互正交。这意味着，如果我们将这些向量看作是从原点出发的箭头，那么任意两个不同的箭头之间的夹角都是90度。

接下来，我们来看看Gram-Schmidt正交化方法是如何工作的。当给定一组线性无关的向量时，我们可以使用这个方法将其转换成一组标准正交向量。具体来说，这个过程会逐步将原始向量转换为新的向量，这些新向量不仅相互正交，而且每个向量的长度都为1。这样，我们就可以得到一组理想的正交基，这在很多应用中都是非常有用的，比如在信号处理或机器学习等领域。🌈

通过理解这两个概念，我们可以更好地掌握如何在线性代数中处理向量空间，以及如何有效地进行各种计算。📚