一、视频课程作者up主:@unidentified2015 二、本讲内容: 第3讲 用几何向量的例子概述线性映射的主要研究内容:运算与整体结构、核(零空间)与像(值域)、坐标化(矩阵表示)、矩阵相抵与相似、不变子空间、特征值与特征向量、零化多项式与最小多项式、Jordan标准型与有理标准型、对偶映射(伴随算子) 三、课程简介: 随着时代的发展,代数学的研究内容发生了转变。现在的代数研究方向已经从解代数方程转换为研究代数结构了,也就是抽象代数(近世代数)。为此我们这个课程决定打破传统,不从解线性方程组的视角讲线性代数,而是从代数结构的角度让大家重新理解线性代数。课程主要但不限于以ppt形式展示,结合精美图像、动画等现代技术,精准可视化相关概念。尽可能多的分享作者自身理解。 四、主要参考资料: 《线性代数五讲》龚昇、《高等代数》丘维声、《线性代数应该这样学》Sheldon Axler、《代数》Michael Artin 五、课程大纲: --上半场-- ①线性空间(坐标化(基与维数)、子空间及其运算、同构、商空间、对偶空间) ②线性映射(运算与整体结构、核(零空间)与像(值域)、坐标化(矩阵表示)、矩阵相抵与相似、不变子空间、特征值与特征向量、零化多项式与最小多项式、Jordan标准型,有理标准型、对偶映射(伴随算子)) --下半场-- ①给空间引入度量(双线性函数、对称、斜对称、正交性、二次型、合同、各种空间、度量空间、赋范线性空间、(实/复)内积空间、正交空间、辛空间) ②与度量有关的线性映射(各种变换(算子)、正交投影、正规变换、正交变换、对称变换、酉变换、Hermite变换、辛变换、最小二乘、广义逆、极分解与奇异值分解、多重线性映射(张量))
目前只能简单讲一下零基础到N2的学习方向了,实际上我目前的状态就是每天刷一些日语视频,一边听一边把一些常用的单词记一下,偶尔自己跟读一下,不需要非常刻意的天天拿着书本学!大概接近n2,不是为了考试,都可以这样,比较轻松,虽然效率一般般,容易坚持! ----------------------- 有水友群,主页
美国现在是降息有问题,不降息也有问题,关税战,更是屡屡不顺,越南抵制,印度骑脸,只有欧盟,大概会老老实实的交银子!
要把景观政治留给白左,把真正的行动和作物深埋于海地 这片本不贫瘠的土壤。
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