均值为0.5，方差为1.44，正态分布的5行6列矩阵

在统计学中，正态分布，也称为高斯分布，是一种非常重要的连续概率分布。如果一个随机变量X服从均值为μ（mu），方差为σ²（sigma-squared）的正态分布，可以记为X~N(μ,σ²)。均值μ决定了分布的位置，方差σ²决定了分布的离散程度，也就是分布的“宽度”。

对于你提到的均值为0.5，方差为1.44的正态分布，首先需要明确方差的定义是σ²，而不是σ。因此，这里的σ（标准差）是方差的平方根，即√1.44 = 1.2。

正态分布具有许多重要的性质，其中包括：
1. 正态分布是对称的，其图形为钟形曲线，曲线关于μ对称。
2. 正态分布的均值、中位数和众数都是相同的，即都等于μ。
3. 曲线的形状完全由均值μ和方差σ²决定。

然而，要注意的是，你询问的是生成一个5行6列的矩阵，这个矩阵的元素服从上述正态分布。在计算机中，我们可以使用编程语言的随机数生成器来生成这样的矩阵。例如，在Python中，我们可以使用NumPy库中的`np.random.normal`函数来生成正态分布的随机数数组。

以下是Python代码示例：

import numpy as np

# 均值和标准差
mean = 0.5
std_dev = np.sqrt(1.44)  # 计算标准差

# 生成一个5行6列的矩阵
matrix = np.random.normal(mean, std_dev, (5, 6))

print(matrix)

这段代码将会输出一个5行6列的矩阵，矩阵中的每个元素都是从均值为0.5，标准差为1.2的正态分布中随机抽取得来的。