专为程序员设计的线性代数课程

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课程名称:  专为程序员设计的线性代数课程

课程简介:


这个课程既介绍了线性代数的原理，又结合了编程。如果没有Python语言基础，完全可以只听课程中的数学原理部分内容；如果有较好的JAVA基础，相信也可以做到在听懂课程中的Python代码逻辑的基础上，使用Java实现一个属于自己的小型线性代数库。


----------------------课程目录------------------------------


第1章
1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》导学
1-2 课程学习的更多补充说明
1-3 线性代数与机器学习
1-4 课程使用环境搭建
第2章 一切从向量开始
向量，是线性代数研究的基本元素。在这一章，我们将引入向量。什么是向量？我们为什么要引入向量？进而，我们将使用不同的视角看待向量，定义向量的基本运算，体会数学研究过程中，从底层开始，一点一点向上搭建数学大厦的过程：）...
2-1 什么是向量.
2-2 向量的更多术语和表示法
2-3 实现属于我们自己的向量
2-4 向量的两个基本运算.
2-5 实现向量的基本运算.
2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立.
2-7 零向量.
2-8 实现零向量
2-9 一切从向量开始
第3章 向量的高级话题
在这一章，我们将重点介绍向量的两个高级运算：规范化和点乘。对于点乘运算，我们将深入理解其背后的几何含义，并且结合诸多应用，理解点乘这个看起来奇怪的运算，背后的意义，以及在诸多领域的应用
3-1 规范化和单位向量.
3-2 实现向量规范化
3-3 向量的点乘与几何意义.
3-4 向量点乘的直观理解
3-5 实现向量的点乘操作
3-6 向量点乘的应用.
3-7 Numpy 中向量的基本使用
第4章 矩阵不只是 m*n 个数字
向量是对数的拓展，矩阵则是对向量的拓展。虽说线性代数研究的基本元素是向量，但其实大家更常看见矩阵！在这一章，我们将深入矩阵，不仅学习什么是矩阵，矩阵的运算等基础内容，更将从用更深刻的视角看待矩阵：矩阵也可以看做是对一个系统的描绘；以及，矩阵也可以被看做是向量的函数！...
4-1 什么是矩阵
4-2 实现属于我们自己的矩阵类
4-3 矩阵的基本运算和基本性质
4-4 实现矩阵的基本运算
4-5 把矩阵看作是对系统的描述
4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数
4-7 矩阵和矩阵的乘法
4-8 实现矩阵的乘法
4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂
4-10 矩阵的转置
4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵
第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
在我们学习了矩阵之后，就已经可以将线性代数的知识应用在诸多领域了！在这一章，我们将把线性代数具体应用在图形学中！同时，我们将继续学习和矩阵相关的诸多概念，如单位矩阵和矩阵的逆。最重要的是：我们将揭示看待矩阵的一个重要视角：把矩阵看作是空间！ ...
5-1 更多变换矩阵
5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用
5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用
5-4 从缩放变换到单位矩阵
5-5 矩阵的逆
5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆
5-7 矩阵的逆的性质
5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间
5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角
第6章 线性系统
线性系统听起来很高大上，但是它的本质就是线性方程组！这个看似简单的形式，其实也隐藏着不小的学问，同时在各个领域都被大量使用。在这一章，我们将看到当引入矩阵，向量这些概念以后，求解线性方程组是多么的容易。...
6-1 线性系统与消元法
6-2 高斯消元法
6-3 高斯-约旦消元法
6-4 实现高斯-约旦消元法
6-5 行最简形式和线性方程组解的结构
6-6 直观理解线性方程组解的结构
6-7 更一般化的高斯-约旦消元法
6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法
6-9 齐次线性方程组
第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性
在上一章，我们详细的学习了线性系统的求解。在这一章，我们就将看到线性系统的一个重要的应用——求解矩阵的逆。千万不要小瞧矩阵的逆，一个矩阵是否可逆，和诸多线性代数领域的高级概念相关。在这一章，我们也将一窥一二。同时，我们还会学习初等矩阵的概念，同时，涉足我们在这个课程中将向大家介绍的第一个矩阵分解算法...
7-1 线性系统与矩阵的逆
7-2 实现求解矩阵的逆
7-3 初等矩阵
7-4 从初等矩阵到矩阵的逆
7-5 为什么矩阵的逆这么重要
7-6 矩阵的LU分解
7-7 实现矩阵的LU分解
7-8 非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解
7-9 矩阵的PLUP分解和再看矩阵的乘法
第8章 线性相关，线性无关与生成空间
空间，或许是线性代数世界里最重要的概念了。在这一章，我们将带领大家逐渐理解，听起来高大上又抽象的空间，到底是什么意思？我们为什么要研究空间？空间又和我们之前探讨的向量，矩阵，线性系统，等等等等，有什么关系。 ...
8-1 线性组合
8-2 线性相关和线性无关
8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关
8-4 直观理解线性相关和线性无关
8-5 生成空间
8-6 空间的基
8-7 空间的基的更多性质
8-8 本章小结：形成自己的知识图谱
第9章 向量空间，维度，和四大子空间
在之前的线性代数的学习中，我们一直在使用诸如2维空间，3维空间，n维空间这样的说法，但到底什么是空间，什么是维度，我们却没有给出严格的定义。在这一章，我们就将严谨的来探讨，到底什么是空间，什么是维度，进而，引申出更多线性代数领域的核心概念。 ...
9-1 空间，向量空间和欧几里得空间
9-2 广义向量空间




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