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《线性代数应该这样学(Linear Algebra Done Right)》自制教程&习题选讲
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课程目录
1·绪论
2·1A: R
3·1A习题
4·1B:向量空间的定义
5·1B习题
6·1C(1):子空间的定义
7·1C(2):子空间的和与直和
8·1C习题
9·2A(1):张成空间与多项式
10·2A(2):线性无关与线性相关
11·2A习题
12·2B:基
13·2B习题
14·2C:维数
15·(习题)专题1:子空间的运算、基与维数
16·(习题)专题2:子空间、基与维数
17·3A(1):线性映射的定义
18·3A(2):L(V,W)上的运算与线性映射的乘积
19·3A习题
20·3B(1):零空间与值域的定义
21·3B(2):线性映射基本定理
22·3B习题(1)
23·3B习题(2)
24·3C:线性映射的矩阵
25·3C习题:14
26·3D(1):逆的定义与性质
27·3D(2):矩阵同构
28·3D(3):算子的定义与可逆算子
29·专题3 同构的构造与应用
30·3D习题(1)
31·3D习题(2)
32·3D习题(3)
33·3E(1):向量空间的乘积
34·专题4 运算的再认识
35·3E(2):向量空间的商的定义
36·3E(3):与商空间有关的线性映射
37·3E习题
38·3F介绍与实用知识归纳
39·3F(1):线性泛函与对偶
40·3F(2):对偶映射与零化子
41·3F(3):对偶映射的矩阵与矩阵的秩
42·(习题)专题5:自然同构
43·3F习题(2
44·第4章简介与实用知识归纳
45·第4章(1):复数与多项式的基本性质
46·第4章(2):复、实空间上多项式的分解
47·5A(1):不变子空间的定义
48·5A(2):特征值与特征向量的初等性质
49·5A习题(1)
50·5A习题(2)
51·5A习题(3)
52·5B(1):特征值的存在性
53·5B(2):上三角矩阵的基本性质
54·5B(3):化简矩阵(1)——复空间算子与上三角矩阵
55·5B习题
56·5C:可对角化与对角矩阵
57·(习题)专题6 可对角化算子与线性递归方程
58·5C习题
59·6A(1):理解内积
60·6A(2):范数与正交
61·6A(3):重要的不等式与等式
62·6A习题
63·6B(1):规范正交基的定义
64·6B(2):格拉姆-施密特过程
65·6B(3):内积空间上算子的矩阵与线性泛函
66·6B习题(1):4
67·6B习题(2):10
68·6B习题(3):11
69·6B习题(4):12
70·6B习题(5):13
71·6B习题(6):14
72·6C(1):正交补的定义
73·6C(2):正交投影
74·6C(3):极小化问题
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课程概述
:《线性代数应该这样学(Linear Algebra Done Right)》自制教程&习题选讲是一门深入讲解线性代数核心概念与理论的系统化课程,专为数学、计算机科学、物理等专业学生及自学者设计。课程以著名教材《Linear Algebra Done Right》为基础,结合详细的章节解析与精选习题讲解,帮助学习者从基础到高阶逐步掌握线性代数的精髓。课程内容涵盖向量空间、线性映射、内积空间、特征值与特征向量、谱定理等多个核心主题,注重逻辑推导与抽象思维训练,是提升数学素养与解决实际问题能力的重要工具。
课程总节数
:本课程共包含114节教学内容,涵盖从绪论到附录的完整知识体系,每节课均配有详细讲解与典型例题分析,确保学习者能够全面理解每个知识点的核心思想和应用方法。
整体课程时长
:课程总时长约20小时,平均每节课约10-15分钟,适合碎片化学习与系统复习相结合,满足不同学习节奏的需求。
学习后能力提升价值
:通过本课程的学习,学员将具备扎实的线性代数理论基础,能够熟练运用向量空间、线性变换、内积结构等工具解决复杂的数学问题,同时培养严谨的逻辑推理能力和抽象思维能力,为后续学习高等数学、数值分析、机器学习等课程打下坚实基础。
明确学习目标
:本课程旨在帮助学习者掌握线性代数的基本概念与核心定理,理解线性映射、矩阵表示、基与维数等关键内容,并通过大量习题练习强化计算与证明能力,最终实现对线性代数系统的全面掌握。
精准适用人群
:本课程适用于已修完线性代数/高等代数I与高等数学(上)/数学分析I的学生,以及希望系统提升线性代数理论水平的自学者,尤其适合计划从事数学、计算机科学、工程、物理等领域的学习者。
完整课程大纲
:课程目录覆盖了向量空间、子空间、线性无关、基与维数、线性映射、零空间与值域、矩阵表示、逆算子、对偶空间、内积空间、正交投影、伴随算子、谱定理、Jordan标准型、迹与行列式等多个核心章节,结合习题讲解与专题拓展,构建完整的知识网络。此外,课程还包含多组专题练习与选学内容,如同构构造、商空间、复化算子等,进一步拓宽学习者的视野。
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