浅谈线性代数在化学理论中的应用
线性代数是最有趣最有价值的大学数学课程
线性加速度法求解常微分 方程组
在物理模拟中，线性加速度法 是一种常用的求解常微分方程 组的方法，通过建立线性方程 组并求解，得到物理量的时间 演化。
边界元法求解偏微分方程 组
在物理模拟中，边界元法是一 种常用的求解偏微分方程组的 方法，通过将偏微分方程转化 为边界上的积分方程并求解， 得到物理量的数值解。
如何更好地学习和掌握线性代数
建立良好的数学基础
在学习线性代数之前，应先掌握基本 的数学概念和运算方法，如代数、几 何和三角学等。
掌握基本运算方法
线性代数涉及到大量的运算，如矩阵的加 法、乘法、转置等。掌握这些运算方法对 于理解和应用线性代数的概念非常重要。
理解基本概念
线性代数中有很多抽象的概念，如向量、矩 阵、线性变换等。要深入理解这些概念，需 要通过实例和练习来加深理解和记忆。
学习线性代数有助于培养严密 的逻辑思维和推理能力，提高 分析和解决问题的能力。
02
线性代数的有趣之处
矩阵的神奇变换
矩阵的加法、减法
矩阵的加法、减法运算与普通数字的加法、减法类 似，通过对应位置的元素相加或相减得到结果。
矩阵的乘法
矩阵的乘法需要满足特定的规则，即第一个矩阵的 列数等于第二个矩阵的行数。通过对应位置的元素 相乘并求和，得到结果矩阵的元素。
线性代数是最有趣最有价值的 大学数学课程
目
CONTENCT
录
• 引言 • 线性代数的有趣之处 • 线性代数的价值所在 • 线性代数的实际应用案例 • 结论
01
引言
线性代数的定义
线性代数是一门研究线性方程组、向量空间和矩阵等数学对象的 学科。
它提供了一种系统化的方法来研究线性关系，广泛应用于数学、 物理、工程和计算机科学等领域。
自然科学中的数学原理
自然科学中的数学原理自然科学是指研究自然界现象和规律的科学领域，而数学是一门研究数量、结构、空间以及变化等概念的科学。
自然科学中的数学原理是指应用数学方法和理论来解释、描述和预测自然界现象和规律的原则和定律。
以下是一些常见的自然科学中的数学原理。
1.微积分：微积分是数学中的一个重要分支，广泛应用于物理学、化学、生物学等自然科学领域。
微积分通过研究函数的变化率和积分来描述和解释自然界的变化和积累过程。
例如，牛顿第二定律描述了物体的运动状态与施加在物体上的力之间的关系，使用微积分方法可以推导出物体的速度和加速度随时间的变化规律。
2.线性代数：线性代数是研究向量空间和线性变换的数学分支。
在自然科学中，线性代数被广泛应用于描述和解决各种线性关系和线性变化的问题。
例如，物理学中常常使用矩阵来描述和求解多变量的线性方程组，化学中使用线性代数理论来描述化学反应的平衡和转化过程。
3.概率论和统计学：概率论和统计学是研究随机事件和数据分析的数学分支，在自然科学中具有广泛的应用。
概率论用于描述和解释随机事件发生的可能性和规律性。
统计学则用于收集、分析和解释实验数据以及从中得出结论。
在物理学中，概率论与统计学广泛地被用于量子力学的研究；在生物学和医学领域，统计学用于分析和解释实验数据以及进行生物统计学和流行病学研究。
4.偏微分方程：偏微分方程是微积分的一个分支，用于研究多元函数的变化和分布规律。
在自然科学中，偏微分方程广泛应用于描述和解决各类波动、扩散、传热和流体运动等问题。
例如，热传导方程可以描述热量在物体中的传导过程；波动方程用于描述声波和光波的传播。
5.群论：群论是研究对象之间的对称性和变换的数学分支。
在自然科学中，群论被广泛应用于描述和解释物质和场在空间和时间上的对称性。
例如，物理学中的粒子物理学研究中应用了群论来描述基本粒子的对称性。
以上只是自然科学中的一些数学原理的简要介绍，实际上，数学在自然科学中的应用非常广泛，几乎涉及到各个领域。
线性代数理论在化学反应工程中应用的教学方法探讨
［ 关键词］ 学反 应工程； 化 线性代数 ； 关键组分 ； 关键 反应； 多重化 学反应
Ｓｔ ｄｙ ａ ｓ ｕ ｓｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｉ ｇ Ｍ ｅ ｈｏ ｆＬｉ ａ ｕ ｎｄ Ｄｉｃ ｓ ｉ ｎ ｏ ｅ ｃ ｌ ａ ｔｏ ｇｉ ｅ ｒｎ ｇ ｂ ａ Ａｐ ｌ ｎ Ｃｈ ｍｉａ ｅ Ｒｅ ｃ ｉ ｎ Ｅｎ ｎ ｅ ｉ ｇ
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Ｋｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ：Ｃｈ ｍｉａ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｅ ｃ ｉ ｎ；Ｌｉ ｅ ｒ ａｇ ｂ ａ ｅ ｃ ｌｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｒ ａ ｔ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｒ ；Ｃｒｔ ａ ｏ ｏ ｅ ｔ ；Ｃｒｔ ａ ｅ ｃ ｉ ｎ ；Ｍ ｕ — ｉ ｃ ｌ ｍｐ ｎ ｎ ｓ ｉ ｃ ｉｉ ｌ ａ ｔ ｓ ｃ ｒ ｏ ｌ
＊基 金 项 目 ： 于 卓 越 工 程 师 培 养 的化 学 工 程 专 业 主 干课 程 的 教 学 改 革 与 实 践 体 系 的 构 建 ， 北 省 教 学 研 究 项 目， 目 基 湖 项
编 号 ：０ １ １ 。 ２ １０ ２
５ Ｏ
线 性 代 数 理 论 在 化 学 反 应 工 程 中应 用 的 教 学 方 法 探讨
ａ２ ２ １ ＋ ｚ … ＋ ａ … ＋ 口１Ｘ ＝ ０ １ ＋ ｚ ｎ
讲 授“ 多重化 学反应 的关 键组分 和关 键反 应” 节 一
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ａ２ ７４ … ＋ ｎ … ＋ “２ｚ 一 ０ ｚ ， － ３ ２ ２ ＋ ｚ
培养 出化 工 、 材料 等 行 业 领 域优 秀 的卓 越 工 程 师 人才 ， 对化 学 反应 工 程 课 程进 行 教 学 方 法 的 改革
浅谈线性代数方法在解决高等数学问题中的应用
浅谈线性代数方法在解决高等数学问题中的应用线性代数是一门研究线性空间、线性变换以及线性方程组的数学分支。
它是现代科学、工程技术和计算机科学领域中最基本的数学工具之一。
在高等数学中，线性代数方法广泛应用于解决各种数学问题。
本文将探讨其中的几个应用。
1. 高斯消元法高斯消元法是一种用于解线性方程组的方法。
这种方法的基本思想是将线性方程组中的未知量通过消元的方式逐步求出，最终得到每个未知量的值。
高斯消元法常常用于解决从物理、化学等领域中抽象出的线性代数问题，如电路分析、稳态化学反应等。
此外，高斯消元法还可以用于解决三角函数、指数函数等的方程式。
2. 矩阵分解矩阵分解是一种将一个矩阵分解成两个或多个较简单矩阵的方法。
这种方法广泛应用于各种数学问题中。
在高等数学中，矩阵分解有助于解决线性方程组、矩阵方程等问题。
例如，矩阵的LU分解可用于求解线性方程组，特别是当计算机计算的精度不足时。
此外，矩阵的特征值分解和奇异值分解可以应用于解决许多数学问题，如求解差分方程、求解积分方程等问题。
3. 矩阵的逆和伴随矩阵的逆和伴随也是线性代数方法在高等数学中的应用之一。
矩阵的逆是指如果一个矩阵 A 与其逆矩阵 B 相乘得到单位矩阵，那么 B 就是 A 的逆矩阵。
这个概念可用于解决线性方程组、矩阵方程等问题。
伴随矩阵是另一种与矩阵 A 相关的矩阵，它通常用于求解线性方程组的解。
伴随矩阵的求法比较繁琐，但是可以用矩阵分解的方法来计算。
4. 线性变换线性变换是指一个向量空间（如 Rn）中的每个向量都与另一个向量一一对应的线性函数。
线性变换有许多重要应用，比如计算机图形学、统计学、地理信息系统（GIS）等。
在高等数学中，线性变换可以用于解决几何问题。
例如，利用线性变换，可以将一个向量从极坐标系（或任何其他坐标系）映射到笛卡尔坐标系上，从而得到它在二维平面上的位置。
综上所述，线性代数方法在解决高等数学问题中有着广泛的应用。
无论是解决线性方程组、矩阵方程，还是求解特征值和特征向量，线性代数方法都提供了有力的工具。
行列式实际应用案例
行列式实际应用案例行列式是线性代数中的一个重要概念，它在数学中有着广泛的应用。
然而，除了在数学理论中的抽象运用外，行列式在现实生活中也有着许多实际应用案例。
在本文中，我们将介绍一些行列式在实际中的应用案例，以便更好地理解行列式的重要性和实用性。
首先，行列式在工程领域中有着重要的应用。
在工程设计中，经常需要求解多元线性方程组，而行列式可以用来判断线性方程组的解的情况。
通过计算行列式的值，可以确定方程组是否有唯一解、无解或者有无穷多解，这对于工程设计师来说是非常重要的信息。
比如，在建筑设计中，需要确定柱子和横梁的受力情况，就可以通过求解线性方程组来得到所需的信息。
其次，行列式在经济学中也有着重要的应用。
在经济学中，经常需要进行投资组合的优化，而行列式可以用来计算投资组合的收益和风险。
通过构建投资组合的收益-风险矩阵，可以得到一个n阶方阵，其行列式的值可以用来评估投资组合的风险和收益的关系，从而帮助投资者做出更加明智的投资决策。
此外，行列式在计算机图形学中也有着重要的应用。
在计算机图形学中，经常需要进行三维空间的变换和投影，而行列式可以用来表示和计算这些变换的矩阵。
通过计算变换矩阵的行列式，可以判断变换是否可逆，从而确定变换的性质和效果。
这对于计算机图形学的研究和应用具有重要的意义。
最后，行列式在生物学和化学中也有着一些应用。
在生物学和化学中，经常需要进行分子结构的分析和计算，而行列式可以用来表示和计算分子的结构和性质。
通过计算分子的行列式，可以得到分子的能量、稳定性和反应性等重要信息，这对于生物学和化学的研究具有重要的意义。
综上所述，行列式在实际生活中有着许多重要的应用案例，涉及到工程、经济、计算机图形学、生物学和化学等多个领域。
通过对这些应用案例的了解和掌握，我们可以更好地理解行列式的重要性和实用性，从而更好地应用行列式解决实际问题。
希望本文能够帮助读者更好地理解行列式的实际应用，以及行列式在不同领域中的重要作用。
浅谈线性代数在化学理论中的应用
浅谈线性代数在化学理论中的应用大学新生经历过紧张的高考之后，有轻松、有不甘、有无奈、有喜悦、有好奇之心，从祖国的四面八方来到同一所大学。
他们面对的是一种全新的学习和生活，是人生的一个新转折点。
每个学生因为入学的心态、环境、适应能力有所不同，适应大学的时间周期有长有短，也会有小部分新生一时间很难适应大学生活。
在这一时期，由于心理的不完全成熟，学生遇到的问题和矛盾处理的不好，很可能对未来几年大学学业造成不良影响。
学校和老师有义务帮助大学新生尽快的融入大学的学习和生活，更好的在大学里求知深造，成才成长。
一般形式上的新生入学教育通常持续一周左右，从学校的机构功能，学科建设，安全教育，到日常衣食住行的准备等都作出了详尽的课程安排。
在运用新生入学教育课程以及大学军训这种方式初步培养大学新生的集体生活能力和集体意识后，通过班级日志这样一种沟通手段，建立起师生间的长期联系，这在新生适应性教育中发挥着重要作用。
一、大学新生的不适应现状1.生活上的不能适应环境。
大部分学生是第一次离家住校，第一次开始集体生活，这些学生在学习之余不知道如何和室友相处，如何更好的开展生活。
大部分学生在生活自理能力和安全意识上都较为薄弱。
另外有一部分学生，因为生活习惯和地域差异，不能很好的适应新的环境，思乡心切，也对未来的`学习造成了一定的影响。
学生个体的性格差异也可能导致宿舍的摩擦，不及时处理容易引发更大的矛盾。
大学是集体生活，学习和社交生活是融合在一起的。
每个新生都渴望尽快的融入开放自主的大学生活，大学新生在人际交往不顺利的时候，最容易产生孤独、空虚的负面情绪，陷入自我封闭的状态。
2.自学上的不能适应环境。
大学的教学突然从中学的填鸭式教学改为自主性学习，老师不仅仅是传授知识，更重要的是传授学习的方法。
课程上的设置没有中学时期的密度大，学生有大量的时间在课外消化知识，这对大学新生在时间管理上提出了更高的要求。
如何合理分配课余时间去做更多有价值的事情，是每个大学新生都必须面对的难题。
浅谈线性代数的心得体会
浅谈线性代数的心得体会线性代数是代数学的一个分支，“代数”这一个词在我国出现较晚，在清代时才传入中国，当时被人们译成“阿尔热巴拉”，直到1859年，清代著名的数学家、翻译家李善兰才将它翻译成为“代数学”，一直沿用至今。
线性代数是一门对理工科学生极其重要数学学科。
线性代数主要处理的是线性关系的问题，随着数学的发展，线性代数的含义也不断的扩大。
它的理论不仅渗透到了数学的许多分支中，而且在理论物理、理论化学、工程技术、国民经济、生物技术、航天、航海等领域中都有着广泛的应用。
同时，该课程对于培养学生的逻辑推理和抽象思维能力、空间直观和想象能力具有重要的作用。
通过线性代数的学习，能使学生获得应用科学中常用的矩阵、线性方程组等理论及其有关基本知识，并具有较熟练的矩阵运算能力和用矩阵方法解决一些实际问题的能力。
线代课本的前言上就说：“在现代社会，除了算术以外，线性代数是应用最广泛的数学学科了。
”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少，课本上涉及最多的只能算解线性方程组了，但这只是线性代数很初级的应用。
我自己对线性代数的应用了解的也不多。
但是，线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用。
没有应用到的内容很容易忘，就像现代一样，我现在高数还基本记得。
因为高数在很多课程中都有广泛的应用，比如在开设的大学物理课中。
所以，如果有时间的话，要尽可能地到网上或图书馆了解线性代数在各方面的应用。
如：《线性代数》（居余马等编，清华大学出版社）上就有线性代数在“人口模型”、“马尔可夫链”、“投入产出数学模型”、“图的邻接矩阵”等方面的应用。
也可以试着用线性代数的方法和知识证明以前学过的定理或高数中的定理，如老的高中解析几何课本上的转轴公式，它就可以用线性代数中的过渡矩阵来证明。
线性代数被不少同学称为“天书”，足见这门课给同学们造成的困难。
在这门课的学习过程中，很多同学遇到了上课听不懂，一上课就想睡觉，公式定理理解不了，知道了知识但不会做题，记不住等问题。
数学在化学研究中的应用
数学在化学研究中的应用数学和化学是两个看似截然不同的学科，一个注重逻辑和推理，一个注重实验和分析。
然而，当这两个学科相结合时，数学在化学研究中发挥着重要的作用。
本文将探讨数学在化学研究中的应用。
一、统计学在化学实验中的应用在进行化学实验时，往往需要进行大量的数据采集和分析。
统计学正是帮助化学家们处理这些数据的重要工具之一。
通过合理地应用统计学方法，可以从大量的实验数据中提取出有用的信息。
例如，通过对气体反应速率与温度之间的关系进行统计分析，可以找到适宜的反应温度范围，并预测反应速率的趋势。
二、微积分在反应动力学研究中的应用反应动力学研究是化学研究中的一个重要领域。
微积分作为数学中的一个分支，为化学家们提供了处理反应速率和反应机理的工具。
通过微积分的方法，可以对反应速率进行数学建模，并求解反应速率方程的解析解或数值解。
这些解析解或数值解可以帮助研究人员理解和预测不同反应条件下的反应动力学行为。
三、线性代数在化学结构研究中的应用化学结构研究是化学中的一个核心领域。
线性代数是数学中研究向量空间和线性变换的分支，对于处理和分析化学结构数据非常有用。
通过线性代数的方法，可以将化学结构表示为矩阵形式，然后利用矩阵运算进行结构的计算和推导。
例如，通过计算化学物质的特征值和特征向量，可以得到有关分子的信息，如分子的对称性和振动模式等。
四、随机过程在化学模拟中的应用化学模拟是一种利用数学和计算机模拟化学反应过程的方法。
随机过程是数学中研究随机变量随时间变化的概率模型。
在化学模拟中，随机过程的方法被广泛应用于描述和预测化学反应的动力学行为。
通过建立适当的随机过程模型，可以模拟化学反应的不确定性和随机性，帮助研究人员理解和预测反应的发生概率和时间。
五、优化理论在化学工艺中的应用化学工艺是将化学原理应用于实际工业生产的过程。
优化理论是数学中研究如何找到使目标函数取得极值的方法。
在化学工艺中，优化理论可以帮助工艺工程师们确定最佳的工艺参数，以实现最大产量、最低成本或最高质量。
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2014年第30期应用科技科技创新与应用
浅谈线性代数在化学理论中的应用
徐克龙
（西华大学数学与计算机学院，四川成都611930）
1线性代数与线性关系[1][2]
线性代数是数学的一个部分，线性代数处理的是线性关系的问题。
线性代数是理工科、专科学生必修的一门重要基础课，它既是学习计算数学、微分方程、离散数学的基础，也在工程技术和自然科学中被广泛应用。
代数英文是Algebra，起源于阿拉伯语。
它的原意是“结合在一起”，代数能够把原来很多不相关的没有联系的事物结合在一起，从而进行抽象。
抽象是为了更好地解决问题，同时也是为了能让我们更好的工作，能大大提高我们的工作效率，我们可以通过学习线性代数来把很多问题归为一种问题解决，线性代数中的行列式、矩阵和向量尤为重要，在以下讨论的量子化学中也应用到行列式和矩阵的知识。
随着数学的发展，线性代数的含义也不断的扩大。
它的理论不仅渗透到了数学的许多分支中，而且在理论化学、工程技术、航天、生物技术、理论物理、航海等领域中都有着广泛的应用。
线性代数在很多领域都得到了广泛的应用，这又是因为什么呢？原因可以归结为以下几点。
1.1大千世界的许多现象是成线性变化的。
例如牛顿第二定律，物体的加速速度同它所受到的力成正比，这就是一个线性方程。
量子化学中物质的波粒二象性的薜定谔方程，也是线性方程组。
1.2我们在研究单个变量的关系时，也必须由此联想到多个变量之间的关系。
因而大多数的实际问题都可以用线性关系来解决，这也是线性代数被广泛应用的原因。
1.3线性代数从具体概念到抽象的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于提高科学智能是很有用的。
2物理化学中的量子化学[3][4]
量子化学是物理化学中的一部分，量子化学可分基础研究和应用研究两大类，基础研究主要是寻求量子化学中的自身规律，建立量子化学的多体方法和计算方法等，多体方法包括化学键理论、密度矩阵理论和传播子理论，以及多级微扰理论、群论和图论在量子化学中的应用等。
应用研究是利用量子化学方法处理化学问题，用量子化学的结果解释化学现象。
量子化学的计算方法主要分为：（1）分子轨道法；（2）价键法。
分子轨道法，它是原子轨道对分子的推广，即在物理模型中，假定分子中的每个电子在所有原子核和电子所产生的平均势场中运动，即每个电子可由一个单电子函数来表示它的运动状态，并称这个单电子函数为分子轨道，而整个分子的运动状态则由分子所有的电子的分子轨道组成（乘积的线性组合），这就是分子轨道法名称的由来。
量子力学有五个基本假设：
假设一：对于一个微观体系，它的状态和由该状态所决定的各种物理性质可用波函数
Ψ（x,y,z，t）表示。
Ψ是体系的状态函数，是体系中所有粒子坐标的函数，也是时间函数。
假设二：对于一个微观体系的每个可观测的物理量，都对应着一个线性自轭算符。
假设三：若某一物理量A的算符B作用于某一状态函数Ψ，等于某一常数a乘以Ψ，即BΨ=aΨ。
那么对Ψ所描述的这个微观体系的状态，物理量A具有确定的数值a。
a称为物理量算符B的本征值，Ψ称为本征波函数。
假设四：若Ψ1，Ψ2，Ψ3，...Ψn为某一微观体系的可能状态，则由他们的线性组合所得的Ψ也是该体系可能存在的状态。
假设五：在同一原子轨道或分子轨道上，最多只能容纳俩个电子，这两个电子的自旋状态必须相反。
或者说，两个自旋相同的电子不能占据同一轨道。
这一假设在量子力学中通常表达为：描述多电子体系轨道运动和自旋运动的全波函数，对任意两粒子的全部坐标（空间坐标和自旋坐标）进行交换，一定得反对称的波函数。
在以上的量子力学中五个假设中也用到了线性代数的相关知识，假设二中有线性自轭算符，而在假设三中自轭算符的第二项重要性质就是归一性，在假设四中态叠加原理中也有线性组合系数。
在以上我们所讨论的几个方面中我们了解了什么是线性代数，线性代数被广泛应用的原因，物理化学中的量子力学。
虽然不能全面的，精确地解释线性代数和化学的联系。
但从他们各自的解释中我们也不难看出线性代数在量子力学中的应用，量子化学是建立在线性Hilbert空间的理论基础上的，没有很好的线性代数的基础，不可能很好的掌握量子化学。
当我刚刚接触物理化学的第一节课时，对物理化学的印象是特别抽象难懂，但经过几节课的学习后发现，线性代数对学习这门物理化学的帮助也是很大的，特别是在下面的一节中更多的用到了线性代数的知识，下面就让我们一起看一下。
在利用变分法解Schrodinger方程时，利用了线性变分法求出线性组合系数，进而得到波函数，此外在解方程的时候也应用到了对称矩阵的知识，利用学到的线性代数中的行列式的知识，得到了久期方程组以及久期行列式，在原子轨道线性组合为分子轨道中，久期方程是指关于组合系数的线性齐次方程组。
该方程组有不全为零的解的条件是由系数所构成的行列式等于零，此行列式称为久期行列式。
久期方程是对任意线性齐次方程组而言的。
任意线性齐次方程组有根的条件是其系数行列式为零。
这说明几个方程不是线性无关的，即至少有一组线性相关的解组。
一般用久期方程判断方程组有无根的性质来确定某方程组的系数。
3线性代数在化学方程式系数配平中的作用
从配平化学方程式的线性代数法介绍可知,用线性代数法配平化学反应方程式时,只需求出齐次线性方程组的一个基础解系.这种方法简单、易行,然而,此方法并不是对所有反应方程式的配平都适用。
在化学方程的配平中，以前我们进常用的方法氧化值法，电子法，离子电子法、观察法等，这些方法都有他们的局限性，他们只对简单的化学方程式的配平有效，他们只是专门针对某一个特定的化学反应，因而不具有普遍性，但利用线性代数的方法解决化学方程式系数配平的问题就简单方便了，由此我们有一次看出了线性代数对化学产生了重要影响，线性代数与化学俩者之间联系密切，相互关联，相互作用。
4结束语
线性代数对化学产生重要的影响，线性代数与化学之间密不可分，相互联系，相互作用。
线性代数中的行列式、矩阵运算、初等变换与线性方程组、向量的线性相关性、矩阵的对角化及二次型能与化学产生联系。
现在所学的物理化学很抽象，特别难理解，但是结合线性代数和微积分来理解，就能更加深入了解这些化学理论知识的意义。
参考文献
[1]同济大学数学系．工程数学-线性代数（第5版）[M]．北京：高等教育出版社，2007.
[2]王萼芳，石生明．高等代数（第3版）[M]．北京：高等教育出版社，2003.
[3]夏少武，夏树伟．量子化学基础[M]．北京：科学出版社，2010.
[4]天津大学物理化学教研室．物理化学[M]．北京：高等教育出版社，2009.
摘要：线性代数与化学理论有着很多的联系。
量子化学就是建立在线性Hilbert空间的理论基础上的，没有很好的线性代数的基础，不可能很好的掌握量子化学。
而如今新药的研发和化学都离不开量子化学的计算。
随着化学科技和信息技术的发展，线性代数对化学的影响越来越多，应用也越来越来广泛。
对线性代数的基本意义和在化学涉及的常见理论进行了简述，并通过例子来具体说明线性代数在化学理论中的应用，对进一步了解抽象的线性代数很有意义。
关键词：线性代数；化学；量子
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