压缩包一共两个文件夹,一个是线性代数 pdf 书 , 一个是线性代数答案 pdf
2022-09-14 21:31:27 6.31MB 线性代数 第五版 同济大学 答案
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Linear algebra is relatively easy for students during the early stages of the course, when the material is presented in a familiar, concrete setting. But when abstract concepts are introduced, students often hit a brick wall. Instructors seem to agree that certain concepts (such as linear independence, spanning, subspace, vector space, and linear transformations), are not easily understood, and require time to assimilate. Since they are fundamental to the study of linear algebra, students' understanding of these concepts is vital to their mastery of the subject. David Lay introduces these concepts early in a familiar, concrete R n setting, develops them gradually, and returns to them again and again throughout the text so that when discussed in the abstract, these concepts are more accessible.
2022-09-13 15:48:16 21.83MB 线性代数
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线性代数作为最为抽象的一门课,从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。接触图形编程或机器学习等领域之后,会发现线性代数的应用无处不在,希望这本书可以帮助到广大程序员朋友们。
2022-09-11 09:13:22 137.7MB 数学 工具书
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中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 2.4节 我将从基本事实开始。矩阵是一个数字或“元素”的矩形数组。当 A 是 m 行 n 列时,它是一个“m×n” 矩阵。若矩阵形状相同,则它们可以相加。它们可以乘上任意常数 c。以下是关于 3 × 2 矩阵的 A + B 与 2A 的例子:  1 2 3 4 0 0  +  2 2 4 4 9 9  与 2  1 2 3 4 0 0  =  2 4 6 8 0 0 。 矩阵加法完全就像向量加法一样——每次算一个元素。我们甚至可将列向量视为一个仅有一列的矩阵 (如此 n = 1)。矩阵 −A 来源于乘以 c = −1(反转所有符号)。A 加上 −A 得零矩阵,此时所有元素为 0。所有这些都只是常识。 行 i、列 j 的元素被称为 aij 或 A(i, j)。沿第一行的 n 个元素为 a11, a12, . . . , a1n。矩阵的左下角 元素是 am1 且右下角元素是 amn。行号 i 从 1 到 m。列号从 j 从 1 到
2022-09-06 17:05:18 682KB 线性代数 数学
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线性代数应该这样学Liner Algebra Done Right 中文 pdf 这个是中文扫描版 是学习线性代数的上好参考材料
2022-09-05 18:43:31 14.06MB 线性代数 PDF
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总所周知,北航高代期末的考纲为赵迪老师的备课本,这是笔者在上课时获得的一手资料,十分滴珍贵,系每个修高代的大一生的宝藏
2022-09-04 19:05:34 65.17MB 线性代数 北航
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大学线性代数课程笔记,方便自己未来查询,也希望能帮助大家!
2022-08-31 09:04:00 43.59MB 线性代数 数学
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代码文件请看我的博客栏目C++小项目【项目二】
2022-08-29 18:22:35 17.06MB c++ qt
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英文原版MIT线性代数大神 吉尔·伯特 先生所著的有关线性代数的书,这可写的比国内的教材好太多了~
2022-08-28 01:41:46 2.61MB 线性代数 Linear Algebra Gilbert
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中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 2.3节 本节给出了矩阵乘法的第一个例子。自然地,我们从包含许多 0 的矩阵开始。我们的目标是理解 矩阵的所作所为。E 作用于一个向量 b 或一个矩阵 A 来产生一个新向量 Eb 或一个新矩阵 EA。 我们的第一个例子将是“消元矩阵”。它们执行消元步骤。第 j 个方程乘以 lij 然后从第 i 个方程中 减去它。(这从方程 i 中消去 xj。)我们需要许多这样的简单矩阵 Eij,它针对主对角线下每个要消去的 非零元素。 幸运的是我们不会在后面的章节见到所有这些矩阵。它们是开始接触时的好例子,但它们太多了。 它们可以组合成一个一次做所有步骤的总体矩阵 E。最简洁的方式是将它们的逆 (Eij )−1 组合成一个 总体矩阵 L = E−1。以下是下一页的打算。 1. 弄清每一个步骤怎么就是一次矩阵乘法的? 2. 将所有这些步骤 Eij 整合成一个消元矩阵 E。 3. 弄清每个 Eij 是如何由它的逆矩阵 Eij −1 逆转的? 4. 将所有这些逆 Eij −1(按正确顺序)整合成
2022-08-27 22:05:10 176KB 线性代数 数学
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