在Cesium和其他三维开发中中经常用到矩阵变换。比如将一个物体移动、缩放、平移都可以用变换矩阵来计算。
再比如将三维场景中的物体转换为屏幕上显示的二维图形，需要用到透视投影（perspective projection）矩阵。
变换（tansformation）是一个函数，实现将一个空间坐标映射为另一个空间坐标，矩阵（matrix）是这种计算的一种方式，在三维开发中用途广泛。
一、向量
1.1、向量的基本概念
向量又称为矢量（vector），表示既有大小又有方向的量。在物理学中，力，速度，位移等都可以用向量来表示。
向量通常用一个有向线段表示。
1.2、向量的加法
向量的加法运算符合平行四边形法则。
设向量a（x1，y1，z1）b（x2，y2，z2），则
a+b =（x1+x2，y1+y2，z1+z2）
1.3、向量的长度
向量的大小，也就是向量的长度（magnitude），也称为模，是一个标量。
设向量a（x，y），则向量a的长度记为|a|，公式如下，三维向量的公式同理。
1.4、归一化向量
向量的归一化就是把向量的长度变为1，方向保持不变。公式为：
向量v称为u的归一化（normalization）向量。
1.5、向量的点积和投影
向量的点积（dot product）又称为数量积（scalar product）或内积（inner product）。
向量的点积是一个标量，也就是一个数值。
设向量a，b，向量a和向量b的夹角，0≤θ≤π，则向量的点积公式如下：
设向量a（x1，y1，z1）b（x2，y2，z2），则
a·b=x1*x2+y1*y2+z1*z2
如果a·b=0，则成a和b是正交的。
|OB1| =|b|cosθ ，|OB1| 称为b在向量a 方向上的投影。
投影向量如下，很容易推导。
1.6、向量叉积
向量的叉积（cross product），又称外积（outer product）
设向量a和b的叉积为n，则n与a和b都正交，向量a,b和n构成一个右手坐标系（right-handed coordinate system）
叉积n的长度为：
设向量a（xa，ya，za）b（xb，yb，zb），则
二、矩阵
2.1、矩阵的基本概念
由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵（引用百度百科）。记作：
这m×n 个数称为矩阵A的元素，简称为元，数aij位于矩阵A的第i行第j列。
（1）矩阵的加法
同型矩阵之间才可以进行相加。减法同理，就是对应元素相减。
（2）单位矩阵
一个矩阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1。除此以外全都为0，称为单位矩阵，通常记为E。
任何矩阵与单位矩阵相乘都等于本身。
（3）矩阵的转置
把矩阵A的行和列互相交换所产生的矩阵称为A的转置矩阵这一过程称为矩阵的转置。
、
（4）逆矩阵
设A是一个n阶矩阵，若存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E ，则称方阵A可逆，并称方阵B是A的逆矩阵，B=A-1
（5）矩阵乘法
两个矩阵相乘在三维变换中极为重要。
两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义。
比如一个4×4矩阵和4×1矩阵相乘得到的是一个4×1矩阵。
在三维开发中经常用到矩阵和矢量相乘，点和向量都可以用一个列矩阵来表示。
比如将一个空间中的点P(x,y,z)左乘一个3?3的矩阵得到新的坐标P1(x‘,y‘,z‘)。
2.2、平移变换
平移（translation）变换是把空间中一个点沿着给定的方向移动固定的距离，设位移向量d，点P移动后P1，则 P1=P+d;
如果用齐次坐标（homogeneous coordinate）表示点和向量（齐次坐标的概念请自行查阅资料学习），
设点P(x,y,z,1)，点P1(x‘,y‘,z‘,1)，向量d=(tx,ty,tz,0)，则
x‘=x+tx
y‘=y+ty
z‘=z+tz
表示成矩阵形式如下：
平移变换矩阵即为：
2.3、旋转
计算点p绕着z轴旋转θ角后的p‘的坐标，r为OP的长度。
x=rcosA
y=rsinA
x‘=rcos(A+θ)
y‘=rsin(A+θ)
利用两角和的三角函数公式可得到
x‘=xcosθ - ysinθ
y‘=xsinθ + ycosθ
z‘=z
用矩阵表示，绕Z轴旋转的变换矩阵为：
绕X轴旋转的变换矩阵为：
绕Y轴变换的矩阵
2.4、缩放
假设在X轴，Y轴，Z轴上的缩放因子分别为Sx，Sy，S
2.6、模型视图投影矩阵
这个以后再说
三、Cesium中的坐标系
Cesium中的地球默认采用的是WGS84坐标系。
四、Cesium中的矩阵变换
五、相关示例