来自MIT Gilbert Strang教授的矩阵经典图解,收藏!

85岁MIT教授Gilbert Strang《线性代数》2020视频课,不怕学不会的线代

本笔记试着用直观的方式把《线性代数》中介绍的重要概念表达出来本课程旨在从矩阵分解的角度促进对向量/矩阵计算和算法的理解。它们包括列行(CR)、高斯消去(LU)、Gram-Schmidt正交化(QR)、特征值与对角化(QΛQT)和奇异值分解(UΣV T)。

https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra

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线性代数(Linear Algebra)是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题;因而,线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中;通过解析几何,线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型,使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。 - 题图来自「维基百科」。
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