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18.06:线性代数

Gilbert Strang 教授的经典线性代数课,从方程组的图像和消元法出发,走过矩阵运算、向量空间、四个基本子空间、正交性、特征值,直到奇异值分解与线性变换。

怎样用少数结构性操作,判断一个线性系统能否解、解有多少,以及它会怎样变换空间?

麻省理工学院Prof. Gilbert Strang2010 年春季34 讲官方课程 ↗

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方程组的几何图像

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课程地图

  1. 1方程与消元第 1–5 讲

    方程组背后是什么几何?

  2. 2空间与基第 6–12 讲

    解空间怎样被少量向量刻画?

  3. 3正交与投影第 13–16 讲

    没有精确解时怎样逼近?

  4. 4行列式与谱第 17–24 讲

    变换怎样缩放空间与方向?

  5. 5分解与应用第 25–34 讲

    换一个基能看见什么结构?

三种学习方式

学习

读讲义,理解原理与机制。
把矩阵看成列空间、零空间与线性变换,而不只是数字表格。

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思考

做推演与自测,检验理解。
沿 pivot、自由变量与正交投影追踪状态如何变化。

进入推演

实践

用工作簿与实验验证方法。
用维数、秩、特征向量或 SVD 检查计算是否保留不变量。

查看实践

课程讲义

方程与消元

方程组背后是什么几何?

  1. 01方程组的几何图像讲义
  2. 02矩阵消元法讲义
  3. 03矩阵运算与逆矩阵讲义
  4. 04LU 与 LDU 分解讲义
  5. 05转置、置换与向量空间讲义

空间与基

解空间怎样被少量向量刻画?

  1. 06向量空间与子空间讲义
  2. 07零空间:解 Ax = 0讲义
  3. 08长方阵的 PA = LU 与 Ax = b讲义
  4. 09行最简形、线性无关与基讲义
  5. 10基与维数讲义
  6. 11四个基本子空间讲义
  7. 12图与网络的应用讲义

正交与投影

没有精确解时怎样逼近?

  1. 13正交性讲义
  2. 14投影与子空间讲义
  3. 15最小二乘逼近讲义
  4. 16Gram-Schmidt 正交化与 A = QR讲义

行列式与谱

变换怎样缩放空间与方向?

  1. 17行列式的性质讲义
  2. 18行列式的计算公式讲义
  3. 19行列式的应用讲义
  4. 20特征值与特征向量讲义
  5. 21对角化讲义
  6. 22Markov 矩阵与微分方程讲义
  7. 23对称矩阵讲义
  8. 24正定矩阵讲义

分解与应用

换一个基能看见什么结构?

  1. 25工程中的矩阵(弹簧与质量)讲义
  2. 26相似矩阵讲义
  3. 27奇异值分解 (SVD)讲义
  4. 28Fourier 级数、FFT 与复矩阵讲义
  5. 29线性变换讲义
  6. 30基的选择与矩阵表示讲义
  7. 31线性规划讲义
  8. 32第一次阶段复习讲义
  9. 33第二次阶段复习讲义
  10. 34课程总复习与期末准备讲义

思考 · 推演与自测

推演与概念检查已编排在各讲中。

从第一讲的练习开始 →

实践 · 工作簿与实验

把理解落到可检查的推导、测试与实现证据。

  1. 01第一章至第三章测验工作簿
  2. 02第四章至第六章测验工作簿
  3. 03综合测验工作簿
  4. 04期末测验工作簿