矩阵是一种线性结构，而非非线性结构。
在计算机科学中，数据结构可以分为线性结构和非线性结构两种类型。线性结构中的元素之间存在明确的线性关系，形成了一种有序的结构，例如数组、链表、栈和队列等。而非线性结构中的元素之间没有明确的线性关系，形成了复杂的结构，例如树和图等。
矩阵是一种二维数组，每个元素通过行和列的坐标进行索引。矩阵中的元素排列有序，按照行和列的顺序排列。因此，矩阵中的元素存在明确的线性关系，可以通过一维数组的方式进行存储和访问。例如，使用行序优先或列序优先的方式，将二维矩阵映射到一维数组中。
另外矩阵在线性代数和数学领域也有广泛的应用，并且在矩阵运算和矩阵变换中具有线性特性。线性代数中的线性映射、线性变换以及矩阵乘法等操作都是基于矩阵的线性特性进行定义和计算的。
矩阵的作用
1、线性代数和数学应用：矩阵是线性代数的基础工具之一，可以进行矩阵运算、矩阵变换和线性方程组求解等操作。在数学中，矩阵广泛应用于线性方程组、特征值与特征向量、行列式、向量空间等领域。通过矩阵的运算与分析，可以解决各种数学问题，为数学理论的研究和实际问题的求解提供重要方法。
2、计算机科学与数据处理：矩阵在计算机科学中具有重要作用，尤其在图像处理、模式识别、计算机图形学和机器学习等领域。在图像处理中，图像可以表示为像素矩阵，通过对矩阵的操作可以实现图像的处理和分析。在模式识别和机器学习中，矩阵可用来表示数据集和特征向量，进行数据降维、特征选择和分类等任务。
3、工程与物理应用：矩阵在工程学科和物理学科中也被广泛应用。在工程中，矩阵常用于描述电路的网络、结构力学和控制系统等。例如，在结构力学中，可以将结构的刚度与质量分布表示为矩阵，进而进行结构分析和优化设计。在物理学中，矩阵可用于描述量子力学中的量子态、哈密顿量以及量子测量等。