2. Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan:
  - Regresi Linear: Digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel input dan output, dan matriks digunakan untuk menyelesaikan persamaan regresi.
  - Jaringan Saraf Tiruan: Matriks dan vektor digunakan untuk menyimpan bobot dan bias, serta untuk operasi propagasi maju dan balik dalam pelatihan model.
3. Pemrosesan Gambar dan Penglihatan Komputer:
  - Filter Gambar: Operasi konvolusi menggunakan matriks untuk menerapkan berbagai filter pada gambar, seperti deteksi tepi, penghalusan, dan pengaburan.
  - Transformasi Gambar: Transformasi seperti rotasi, pergeseran, dan skala pada gambar menggunakan matriks transformasi.
4. Sistem Rekomendasi:
  - Faktorisasi Matriks: Teknik seperti Singular Value Decomposition (SVD) dan Alternating Least Squares (ALS) digunakan untuk merekomendasikan produk kepada pengguna berdasarkan data preferensi sebelumnya.
5. Kriptografi :
  - Algoritma Enkripsi:  Beberapa algoritma enkripsi menggunakan operasi matriks untuk mengamankan data, seperti Advanced Encryption Standard (AES).
6. Simulasi dan Pemodelan:
