线性代数 - 有什么用&怎样学好

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线性代数在经济领域的应用分析

线性代数在经济领域的应用分析

线性代数在经济领域的应用分析线性代数是一门研究线性方程组、线性变换和线性空间等概念的数学学科,在经济学领域有着广泛的应用。

本文将从几个方面分析线性代数在经济领域的应用。

线性代数在经济学中广泛应用于经济模型的建立和求解。

经济学研究经济现象的规律性,通常使用数学模型来描述和分析经济系统。

而线性代数是描述和求解线性模型的重要工具。

经济学家常常使用线性回归模型来描述经济变量之间的关系,通过估计回归系数来研究变量之间的影响关系。

线性代数提供了求解回归模型的方法,如最小二乘法,使得经济学者能够准确地估计模型参数和进行经济政策的预测和评估。

线性代数在经济学中还广泛应用于投资组合和资产定价的领域。

投资组合理论是研究资产组合行为和资产组合优化的重要理论之一。

线性代数提供了计算投资组合权重的方法,使得投资者能够通过对不同资产收益率的线性组合来构建最优的投资组合。

资产定价模型如资本资产定价模型(CAPM)和套利定价理论(APT)等也是线性模型,线性代数在计算模型参数和预测价格等方面有着重要的应用。

线性代数在供需分析和优化问题中也有着重要的应用。

供需分析是研究市场价格和交易量之间关系的重要方法。

线性代数提供了描述供需关系和计算均衡价格的数学工具,如供求曲线和均衡价计算等。

在经济中的许多问题中,经济学家常常需要通过优化模型来选择最佳决策。

线性代数提供了优化模型和方法,如线性规划和二次规划等,使得经济学家能够在各种限制条件下做出最佳决策。

线性代数在经济学中的应用还包括经济系统的稳定性分析和经济网络分析等。

经济系统中的稳定性分析是研究经济系统中各种因素之间相互作用的稳定性问题。

线性代数提供了研究稳定性的工具,如特征值和特征向量等,使得经济学家能够分析和预测经济系统的稳定性。

经济网络分析是研究经济系统中各个经济主体之间网络关系的重要方法。

线性代数提供了描述和计算网络关系的数学工具,如矩阵和图论等,使得经济学家能够分析和优化经济网络结构,推测市场的发展和变化等。

线性代数的应用与发展

线性代数的应用与发展

线性代数的应用与发展线性代数是数学的一个重要分支,它广泛应用于物理、工程学、计算机科学等各个领域。

它的应用范围越来越广泛,同时也在不断的发展中。

本文将主要介绍一些线性代数的应用和近年来的发展。

一、机器学习机器学习是近年来颇为热门的一个领域,而线性代数则是机器学习中不可或缺的基础。

机器学习通常需要处理大量的数据,而线性代数提供了处理高维数据的方法。

比如,在监督学习中,训练数据通常表示为一个矩阵,而线性代数提供了各种矩阵操作,如矩阵乘法、矩阵求逆、矩阵转置等,这些操作在机器学习中都扮演着重要的角色。

二、信号处理信号处理是一种将信号转换为有用信息的技术,它涉及到许多线性代数的概念和方法。

在信号处理中,缺的概念有:向量、矩阵、线性变换等。

例如,在数字信号处理中,经常需要对信号进行傅里叶变换,而傅里叶变换本身就是一种线性变换,可以用矩阵来表示。

除此之外,线性代数还提供了许多其他的工具,如奇异值分解、广义逆运算等,用于解决信号处理过程中遇到的各种问题。

三、控制工程控制工程是一种设计和分析控制系统的学科,同样也需要广泛使用线性代数的知识。

在控制系统设计中,通常需要建立一个数学模型来描述被控对象的行为,这个模型通常是由微分方程或差分方程组成的,其中线性方程组就是一个重要的例子。

通过使用线性代数的理论,可以对这些方程进行求解和分析,得到控制系统的稳定性、性能等相关指标。

四、应用举例除了上述三个领域之外,线性代数在各个领域都有广泛的应用。

例如,在计算机图形学中,线性代数用于描述和操作3D物体的变换。

又如,在金融学中,线性代数用于建立投资组合模型,分析不同证券的风险和收益等。

总之,线性代数是一门广泛应用于各种学科领域的数学学科。

五、发展趋势近年来,随着数据科学、机器学习、人工智能等领域的发展,对线性代数的研究也日益加深。

一些新的分支和发展方向正在涌现。

例如,在非线性代数中,研究非线性系统的性质和特点;在随机线性代数中,研究包含随机矩阵的线性代数问题等等。

线性代数的作用

线性代数的作用

线性代数的作用
线性代数是数学的一个主要分支,它的作用广泛而高效。

它通过处理高维空间中向量空间的研究来实现科学问题的解决。

它是一类重要的数学工具,对自然科学,社会科学,工程技术,经济学以及行政管理等都有着深刻的影响。

线性代数的正式含义是研究向量空间和线性变换之间的关系的数学学科。

它广泛用于分析向量空间的属性,包括线性无关性、维数、空间的基矢量、可加性、线性组合、正交性、完备性、对偶空间和黎曼空间等。

它是分析向量空间中各种数学模型的有效工具,用于解决物理、化学、经济学等学科的许多问题。

由于线性代数的丰富多元性,无论是研究几何图形还是解决线性规划、最优化等计算模型,都可以使用线性代数方法。

线性代数不仅用于理论研究,还在不断的实际应用中发挥重要作用。

例如,它可以帮助解决机器学习、优化和控制等科学问题。

线性代数的另一重要作用是分析多元函数中的属性。

它可以帮助我们计算多元函数的局部极大值和极小值、最优化问题的解决、代数几何图形的应用以及多项式的近似。

它对分析数据也很重要,可以帮助我们比较数据,发现数据间的规律,以期得出有意义的结论。

线性代数已经成为一种基本的数学技能,它在计算机科学、物理学、工程学、经济学、心理学、生物学等科学技术领域都有广泛的应用。

它对许多现代科技领域,如模式识别、对象跟踪、图像处理、数据挖掘、机器学习以及机器人控制等都有重要的作用。

总之,线性代数是一门研究向量空间和线性变换的学科,涉及分析几何形状,直线和平面,解决线性规划,最优化等问题,以及分析多元函数和比较数据等。

线性代数对于诸多科学领域有着重要的作用,因此它被称为二十一世纪最重要的数学研究之一。

学习线性代数的作用

学习线性代数的作用

学习线性代数的作用1、如果你想顺利地拿到学位,线性代数的学分对你有帮助;2、如果你想继续深造,考研,必须学好线代;3、如果你想提高自己的能力,不被现代科技发展潮流所抛弃,也必须学好。

瑞典的L.戈丁说过,没有掌握线代的人简直就是文盲;4、如果毕业后想找个好工作,也必须学好线代,因为线性代数的应用领域几乎可以涵盖所有的工程技术领域;建筑工程,奥运场馆鸟巢的受力分析需要线代的工具;石油勘探,勘探设备获得的大量数据所满足的几千个方程组需要线代知识来解决;飞行器设计,研究飞机表面的气流的过程包含反复求解大型的线性方程组,在这个求解的过程中,有两个矩阵运算的技巧:对稀疏矩阵进行分块处理和进行LU分解;餐饮业,对于构造一份有营养的减肥食谱也需要解线性方程组;在工程分析中十分有效的有限元方法,其基础就是求解线性方程组。

马尔科夫链神通广大,在许多学科如生物学、商业、化学、工程学及物理学等领域中被用来做数学模型,实际上马尔科夫链是由一个随机变量矩阵所决定的一个概率向量序列;光电及射频工程行业:电磁场、光波导分析都是向量场的分析,比如光调制器分析研制需要张量矩阵,手机信号处理等等也离不开矩阵运算。

在数学行业,如果想当个数学家,线代在数学中无疑是很重要的;如果到美国打工的话你可以找到最好的职业。

5、想当管理决策者:要会运筹学,运筹学的一个重要分支是线性规划.许多重要的管理决策是在线性规划模型的基础上做出的.线性规划的知识就是线代的知识.比如,航空运输业就使用线性规划来调度航班,监视飞行及机场的维护运作等;又如,一个大商场的老板,线性规划可以帮助合理的安排各种商品的进货,以达到最大利润;6、哈佛大学教授列昂惕夫(Wassily Leontief),1949年用计算机计算出了由美国统计局的25万条经济数据所组成的42个未知数的42个方程的方程组,他打开了研究经济数学模型的新时代的大门。

这些模型通常都是线性的,它们用线性方程组来描述,被称为列昂惕夫“投入 产出”模型。

线性代数在日常生活中的应用

线性代数在日常生活中的应用

线性代数在日常生活中的应用
线性代数是数学中一门重要的分支,它研究向量空间和线性变换。

它在很多领域中都有广泛的应用,其中一些日常生活中的应用包括:
1.机器学习: 线性代数在机器学习中有着重要作用。

比如矩阵分解,特征值分解和奇异值分解等都是机器学习中常用的技巧。

2.图像处理: 在图像处理中,线性代数经常被用来表示图像的尺度、旋转和平移变换。

它还被用来处理图像的压缩和去噪。

3.数值分析: 线性代数在数值分析中被用来解决线性方程组。

矩阵乘法和矩阵分解是常用的求解方法。

4.统计学: 线性代数在统计学中被用来处理多元数据。

例如主成分分析就是使用线性代数方法来对高维数据进行降维处理。

5.游戏开发: 线性代数在游戏开发中被用来表示三维空间中的对象的位置和运动。

矩阵乘法用来进行平移、旋转、缩放变换。

6.工程学: 线性代数在工程学中被用来解决结构力学中的问题。

矩阵乘法可以用来计算结构的应力和应变。

矩阵分解技术可以用来对结构进行有限元分析,求解结构在不同荷载下的反应。

7.财务: 线性代数在财务中被用来处理股票收益率的数据。

矩阵乘法可以用来计算资产配置的最优解,帮助投资者制定最佳的投资策略。

8.电子商务: 线性代数在电子商务中被用来处理用户行为数据。

主成分分析可以用来对用户进行分类和聚类,有助于更好的推荐商品和广告。

线性代数是一门重要的数学学科,其理论和方法被广泛应用于许多不同领域。

线性代数在日常生活中随处可见,从机器学习到图像处理、从游戏开发到工程学, 帮助人们解决各种复杂的问题。

线性代数在经济领域的应用分析

线性代数在经济领域的应用分析

线性代数在经济领域的应用分析
线性代数是一门数学学科,它研究线性方程组、向量空间、线性映射和线性变换等。

线性代数在经济领域有广泛的应用,可以用于解决经济学中的各种问题,下面从矩阵、向量、线性模型和最优化等方面进行详细分析。

矩阵是线性代数中的基本概念,它可以用来表示经济数据和经济关系。

在经济学中,矩阵可以用来表示产出表、投入产出表、价格矩阵等。

通过对这些矩阵进行运算,可以得到有关经济的各种指标和相关关系。

向量也是线性代数中的重要概念,在经济学中有广泛的应用。

经济学家常常使用向量来表示市场需求、供给以及消费者的偏好等。

通过对向量进行线性变换和运算,可以得到许多有关经济的重要信息,如市场均衡价格和数量等。

线性模型也是线性代数在经济领域的重要应用之一。

线性模型是通过线性方程组进行经济分析和预测的数学模型。

在经济学中,常常通过线性模型来估计各种经济变量之间的关系以及它们对经济增长、通货膨胀等的影响。

线性模型可以通过最小二乘法求解,得到最优的拟合结果。

最优化是线性代数在经济领域的另一个重要应用。

最优化是通过数学方法来寻找某个函数的最大值或最小值的过程。

在经济学中,最优化常常用来解决资源配置、生产优化以及最优政策制定等问题。

通过线性代数中的最优化理论和方法,可以将经济问题转化为数学问题,并找到经济变量的最优解。

线性代数在经济领域的应用分析

线性代数在经济领域的应用分析线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于各个领域,其中包括经济学。

线性代数在经济学中的应用主要是通过矩阵和向量的运算来描述和解决经济问题,并帮助经济学家分析和预测经济事件。

线性代数在经济学中被广泛用来描述和解决线性方程组。

线性方程组是经济学中非常常见的数学模型,用于描述经济变量之间的线性关系。

一组线性方程组可以用来描述不同产业之间的投入产出关系,从而帮助决策者更好地分配资源。

通过使用线性代数中的矩阵和向量的运算方法,可以方便地求解线性方程组,得到经济模型的解析解。

线性代数还可以用来分析经济系统的平衡状况。

经济系统通常由一组相互依存的方程组成,例如供求关系、市场均衡等。

这些方程通常是非线性的,但可以通过线性化来简化分析。

线性化就是将非线性方程在某个点展开成线性方程,从而方便进行近似计算。

线性代数提供了一种有效的工具,可以通过矩阵和向量的运算来近似求解非线性方程,从而分析经济系统的平衡状态。

线性代数还可以用来分析经济系统的稳定性。

经济系统通常是一个动态系统,随着时间的推移,经济变量会发生变化。

稳定性分析可以帮助我们判断系统是否会向一个平衡点收敛,并且在变动过程中是否会发生剧烈的波动。

线性代数提供了一种分析动态系统稳定性的数学工具,即通过矩阵和向量的特征值分析来判断系统的稳定性。

通过求解特征值和特征向量,可以确定系统的稳定性,帮助经济学家进行预测和政策制定。

线性代数还可以用来分析和解决优化问题。

在经济学中,优化是一种非常常见的问题,例如最大化利润、最小化成本等。

线性代数提供了一种优化方法,即线性规划。

线性规划是一种通过线性代数中的矩阵和向量的运算来解决优化问题的方法。

通过建立数学模型,将优化问题转化为线性规划问题,可以使用线性代数的方法来求解最优解。

线性代数在经济学中的应用非常广泛,可以帮助经济学家描述和解决各种经济问题。

通过使用矩阵和向量的运算方法,可以方便地求解线性方程组、分析经济系统的平衡状况和稳定性、解决优化问题等。

线性代数在日常生活中的应用

线性代数在日常生活中的应用线性代数是数学中的一个分支,研究向量空间和线性映射的理论和方法。

虽然线性代数在数学领域中具有重要的地位,但它的应用不仅限于数学领域,而且在日常生活中也有广泛的应用。

本文将探讨线性代数在日常生活中的几个应用领域。

一、图像处理中的线性代数图像处理是现代生活中常见的应用领域之一。

在图像处理中,线性代数被广泛应用于图像的压缩、增强和恢复等方面。

首先,图像的压缩是通过线性代数中的矩阵运算来实现的。

例如,JPEG压缩算法中使用了离散余弦变换(DCT),将图像分解为一系列频域系数,然后通过量化和编码来实现图像的压缩。

DCT的计算过程涉及到矩阵的乘法和逆变换,这正是线性代数的核心内容。

其次,图像的增强也离不开线性代数的应用。

例如,通过调整图像的对比度和亮度,可以改善图像的视觉效果。

这可以通过线性代数中的矩阵变换来实现,如亮度矩阵和对比度矩阵的线性组合。

最后,图像的恢复是指通过处理失真或受损的图像,使其恢复到原始状态。

在图像恢复中,线性代数的技术可以用于估计和补偿图像中的噪声和失真。

例如,通过最小二乘法来拟合损坏图像中的缺失数据,从而恢复出完整的图像。

二、网络流量优化中的线性代数网络流量优化是指在网络通信中,通过优化数据传输的路径和带宽分配,以实现网络资源的最优利用和性能的最大化。

线性代数在网络流量优化中发挥了重要作用。

首先,线性代数的矩阵运算可以用于表示和计算网络中的连接矩阵。

连接矩阵描述了网络中节点之间的连接关系和传输通道的带宽情况。

通过对连接矩阵进行线性代数运算,可以确定网络中的最优路径和带宽分配,从而实现网络流量的优化。

其次,线性代数的特征值和特征向量可以用于分析网络中的节点和传输通道的稳定性和性能。

例如,通过计算连接矩阵的特征值和特征向量,可以评估网络中的瓶颈节点和瓶颈通道,从而采取相应的措施进行优化。

最后,线性代数的最优化方法可以用于解决网络流量优化中的优化问题。

例如,通过线性规划和凸优化等方法,可以确定网络中的最优路径和带宽分配,以最大化网络资源的利用率和性能的提升。

线性代数的应用

线性代数的应用线性代数是数学的一个分支,研究线性方程组、矩阵、向量空间等概念和性质。

它在许多领域中都有广泛的应用,如计算机图形学、机器学习、物理学等。

本文将介绍线性代数在这些领域中的应用,并探讨其重要性和影响。

1. 计算机图形学中的应用计算机图形学是通过计算机生成和处理图像的学科,它广泛应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域。

在计算机图形学中,线性代数被广泛应用于处理三维空间中的图像和对象。

例如,使用线性变换可以进行图像的平移、旋转、缩放等操作,而这些操作都可以通过矩阵运算来实现。

此外,线性代数还能够用于计算光线的折射、反射等特性,从而实现逼真的光影效果。

2. 机器学习中的应用机器学习是人工智能的一个重要分支,旨在通过对大量数据的学习和分析,使计算机能够具备自主学习和决策的能力。

在线性代数中,矩阵和向量的运算是机器学习算法的核心。

例如,在线性回归中,可以使用矩阵乘法来求解最优拟合直线;在聚类分析中,可以使用向量空间模型来度量文本之间的相似度。

因此,线性代数在机器学习领域中扮演着至关重要的角色。

3. 物理学中的应用物理学是研究物质、能量与宇宙的学科,它的发展离不开数学的支持。

线性代数在物理学中有着广泛的应用。

例如,在量子力学中,哈密顿算子可以用一个厄米矩阵来表示,从而将物理问题转化为矩阵的本征值和本征向量的求解问题;在电磁学中,可以使用向量的叉乘和点乘运算来描述电磁场的性质和行为。

通过线性代数的应用,物理学家们能够更深入地理解和研究宇宙的奥秘。

线性代数的应用不仅仅局限于上述领域,它还被广泛运用于信号处理、金融数学、生物学等众多学科和领域中。

它的重要性在于它提供了一种抽象和统一的数学语言,能够简化和解决许多实际问题。

通过矩阵和向量的运算,我们能够对复杂的数据和系统进行建模、分析和优化,从而推动科学技术的发展和进步。

总结起来,线性代数作为一门重要的数学学科,在计算机图形学、机器学习、物理学等领域中都有着广泛的应用。

线性代数在生活中的应用

线性代数在生活中的应用
1. 在机器学习中,线性代数主要用于预测数据集分析和特征工程。

它可以用于建立联合概率模型,用于预测概率分布,以及结构化机器
学习算法的实现。

2. 线性代数可以用于人工智能的应用,例如深度学习的实施和语音识
别的实施。

它还可以用于控制系统的优化和控制,方式几何中解决二
次关系的数学模型建立和求解,以及移动机器人的自动导航。

3. 线性代数也被广泛应用于光学和信号处理技术中,主要用于图像处
理技术中图像处理系统和颜色变换系统的建立,以及视频、语音和数
字信号下降处理中的矩阵分析和计算。

4. 线性代数也被用于物流供应链管理中,用于供应商评估模型、竞争
力分析、计划优化和路径规划等领域。

线性代数还可用于机器人定位、定向和路径规划、空间集合建模和解算等方面。

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线性代数有什么用--------摘自《线性代数的几何意义》一书线性代数有什么用?线性代数有什么用?这是每一个圈养在象牙塔里,在灌输式教学模式下的“被学习”的学生刚刚开始思考时的第一个问题。

我稍微仔细的整理了一下学习线代的理由,竟然也罗列了不少,不知道能不能说服你:1、如果你想顺利地拿到学位,线性代数的学分对你有帮助;2、如果你想继续深造,考研,必须学好线代。

因为它是必考的数学科目,也是研究生科目《矩阵论》、《泛函分析》的基础。

例如,泛函分析的起点就是无穷多个未知量的无穷多线性方程组理论。

3、如果你想提高自己的科研能力,不被现代科技发展潮流所抛弃,也必须学好,因为瑞典的L.戈丁说过,没有掌握线代的人简直就是文盲。

他在自己的数学名著《数学概观》中说:要是没有线性代数,任何数学和初等教程都讲不下去。

按照现行的国际标准,线性代数是通过公理化来表述的。

它是第二代数学模型,其根源来自于欧几里得几何、解析几何以及线性方程组理论。

…,如果不熟悉线性代数的概念,像线性性质、向量、线性空间、矩阵等等,要去学习自然科学,现在看来就和文盲差不多,甚至可能学习社会科学也是如此。

4、如果毕业后想找个好工作,也必须学好线代:l 想搞数学,当个数学家(我靠,这个还需要列出来,谁不知道线代是数学)。

恭喜你,你的职业未来将是最光明的。

如果到美国打工的话你可以找到最好的职业(参考本节后附的一份小资料)。

l 想搞电子工程,好,电路分析、线性信号系统分析、数字滤波器分析设计等需要线代,因为线代就是研究线性网络的主要工具;进行IC集成电路设计时,对付数百万个集体管的仿真软件就需要依赖线性方程组的方法;想搞光电及射频工程,好,电磁场、光波导分析都是向量场的分析,比如光调制器分析研制需要张量矩阵,手机信号处理等等也离不开矩阵运算。

l 想搞软件工程,好,3D游戏的数学基础就是以图形的矩阵运算为基础;当然,如果你只想玩3D游戏可以不必掌握线代;想搞图像处理,大量的图像数据处理更离不开矩阵这个强大的工具,《阿凡达》中大量的后期电脑制作没有线代的数学工具简直难以想象。

l 想搞经济研究。

好,知道列昂惕夫(Wassily Leontief)吗?哈佛大学教授,1949年用计算机计算出了由美国统计局的25万条经济数据所组成的42个未知数的42个方程的方程组,他打开了研究经济数学模型的新时代的大门。

这些模型通常都是线性的,也就是说,它们是用线性方程组来描述的,被称为列昂惕夫“投入-产出”模型。

列昂惕夫因此获得了1973年的诺贝尔经济学奖。

l 相当领导,好,要会运筹学,运筹学的一个重要议题是线性规划。

许多重要的管理决策是在线性规划模型的基础上做出的。

线性规划的知识就是线代的知识啊。

比如,航空运输业就使用线性规划来调度航班,监视飞行及机场的维护运作等;又如,你作为一个大商场的老板,线性规划可以帮助你合理的安排各种商品的进货,以达到最大利润。

l 对于其他工程领域,没有用不上线代的地方。

如搞建筑工程,那么奥运场馆鸟巢的受力分析需要线代的工具;石油勘探,勘探设备获得的大量数据所满足的几千个方程组需要你的线代知识来解决;飞行器设计,就要研究飞机表面的气流的过程包含反复求解大型的线性方程组,在这个求解的过程中,有两个矩阵运算的技巧:对稀疏矩阵进行分块处理和进行LU分解;作餐饮业,对于构造一份有营养的减肥食谱也需要解线性方程组;知道有限元方法吗?这个工程分析中十分有效的有限元方法,其基础就是求解线性方程组。

知道马尔科夫链吗?这个“链子”神通广大,在许多学科如生物学、商业、化学、工程学及物理学等领域中被用来做数学模型,实际上马尔科夫链是由一个随机变量矩阵所决定的一个概率向量序列,看看,矩阵、向量又出现了。

l 另外,矩阵的特征值和特征向量可以用在研究物理、化学领域的微分方程、连续的或离散的动力系统中,甚至数学生态学家用以在预测原始森林遭到何种程度的砍伐会造成猫头鹰的种群灭亡;大名鼎鼎的最小二乘算法广泛应用在各个工程领域里被用来把实验中得到的大量测量数据来拟合到一个理想的直线或曲线上,最小二乘拟合算法实质就是超定线性方程组的求解;二次型常常出现在线性代数在工程(标准设计及优化)和信号处理(输出的噪声功率)的应用中,他们也常常出现在物理学(例如势能和动能)、微分几何(例如曲面的法曲率)、经济学(例如效用函数)和统计学(例如置信椭圆体)中,某些这类应用实例的数学背景很容易转化为对对称矩阵的研究。

嘿嘿(脸红),说实在的,我也没有足够经验讲清楚线代在各个工程领域中的应用,只能大概人云亦云地讲述以上线代的一些基本应用。

因为你如果要真正的讲清楚线代的一个应用,就必须充分了解所要应用的领域内的知识,最好有实际的工程应用的经验在里面;况且线性代数在各个工程领域中的应用真是太多了,要知道当今成为一个工程通才只是一个传说。

总结一下,线性代数的应用领域几乎可以涵盖所有的工程技术领域。

如果想知道更详细的应用材料,建议看一下《线性代数及应用》,这是美国David C. Lay 教授写的迄今最现代的流行教材。

国内的教材可以看看《线性代数实践及MATLAB入门》,这是西电科大陈怀琛教授写的最实用的新教材。

--------摘自《线性代数的几何意义》,任广千胡翠芳著怎样学好线性代数线性代数的主要内容是研究代数学中线性关系的经典理论。

由于线性关系是变量之间比较简单的一种关系,而线性问题广泛存在于科学技术的各个领域,并且一些非线性问题在一定条件下, 可以转化或近似转化为线性问题,因此线性代数所介绍的思想方法已成为从事科学研究和工程应用工作的必不可少的工具。

尤其在计算机高速发展和日益普及的今天,线性代数作为高等学校工科本科各专业的一门重要的基础理论课,其地位和作用更显得重要。

学好线性代数应该从以下几个方面做起:一、认真听讲,课前预习,课后复习一定要重视上课听讲,不能使线代的学习退化为自学。

上课时,老师的一句话可能使你豁然开朗,也可能改变你的学习方法并因此改变你的一生。

上课时一定要“虚心”,即使老师讲的某个题自己会做也要听一下老师的思路。

课后把上课的内容看一遍再做作业。

作业尽量在上课的当天或第二天做,这样能减少遗忘给做作业造成的困难。

做作业时遇到不会的题可以问别人或参考同学的解答,但一定要真正理解别人的思路,绝对不能不弄清楚别人怎么做就照抄。

大学生应该适当多做些习题。

通过做题可以发现自己哪些部分还没掌握好,然后再带着问题看书。

这样可以使你对所学知识理解得更深刻。

做完题后要想想答案上的方法和自己的方法是怎么想出来的,尤其对于自己不会做的题或某个题答案给出的解法非常好且较难想到,然后将这种思路“存档”,即“做完题后要总结”。

课后复习也不能走马观花,定理的证明自己试着证一下,可以不用写详细的过程,想一下思路即可;但是要知道每节有什么概念、公式、定理、结论;还要想一想这些内容可以用来解决什么问题。

如果你觉得上课跟不上老师的思路那么请预习。

预习也有学问,预习时要“把更多的麻烦留给自己”,即可以简单归纳一下本节的遇到的概念、公式、定理、结论以及解题方法,上课时再特别留意一下老师的讲解,也许你的问题会得到解决。

二、注重对基本概念的理解与把握线性代数的概念很多,重要的有:代数余子式,伴随矩阵,逆矩阵,初等变换与初等矩阵,正交变换与正交矩阵,秩(矩阵、向量组、二次型),等价(矩阵、向量组),线性组合与线性表出,线性相关与线性无关,极大线性无关组,基础解系与通解,解的结构与解空间,特征值与特征向量,相似与相似对角化,二次型的标准形与规范形,正定,合同变换与合同矩阵。

这些基本概念不但要理解,而且还要记住。

学好线性代数不仅要准确把握住概念的内涵,也要注意相关概念之间的区别与联系。

三、正确熟练运用基本方法线性代数中运算法则多,应整理清楚不要混淆,重要的有:行列式(数字型、字母型)的计算,求逆矩阵,求矩阵的秩,求方阵的幂,求向量组的秩与极大线性无关组,线性相关的判定或求参数,求基础解系,求非齐次线性方程组的通解,求特征值与特征向量(定义法,特征多项式基础解系法),判断与求相似对角矩阵,用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵(亦即用正交变换化二次型为标准形)。

这些运算方法,是线性代数解决问题的基本方法,必须熟练掌握,学好线性代数基本运算与基本方法一定要过关。

四、注重知识点的衔接与转换,知识要成网,努力提高综合分析能力线性代数主要研究了三种对象:矩阵、方程组和向量。

这三种对象的理论是密切相关的,大部分问题在这三种理论中都有等价说法。

因此,熟练地从一种理论的叙述转移到另一种去,是学习线性代数时应养成的一种重要习惯和素质。

如果说与实际计算结合最多的是矩阵的观点,那么向量的观点则着眼于从整体性和结构性考虑问题,因而可以更深刻、更透彻地揭示线性代数中各种问题的内在联系和本质属性。

由此可见,只要掌握矩阵、方程组和向量的内在联系,遇到问题就能左右逢源,举一反三,化难为易。

线性代数从内容上看纵横交错,前后联系紧密,环环相扣,相互渗透,因此解题方法灵活多变,学习时应当经常问自己做得对不对?再问做得好不好?只有不断地归纳总结,努力搞清内在联系,使所学知识融会贯通,接口与切入点多了,熟悉了,思路自然就开阔了。

五、注重逻辑性与叙述表述线性代数对于抽象性与逻辑性有较高的要求,通过证明题可以了解考生对数学主要原理、定理的理解与掌握程度,考查考生的抽象思维能力、逻辑推理能力。

复习整理时,应当搞清公式、定理成立的条件,不能张冠李戴,同时还应注意语言的叙述表达应准确、简明。

六、选择适合自己的参考书教师在课堂讲授知识后,学生不仅要消化理解课堂上学习的内容,而且还要大量阅读相关方面的书籍和文献资料。

因此,学好线性代数,光靠课本是不行的,还应该选择一本适合自己的参考书。

由于课堂时间有限,老师在上课时对许多问题不能过多地解释,许多解题方法也只能举少量的例子来说明,通过参考书,你可以弥补这些不足,通过大量的例子可以加深对课堂内容的理解,真正使你所学的知识“活”起来。

总之,学好线性代数,方法很多,只要你有一份付出,就会有一份回报。

高等代数发展史初等代数从最简单的一元一次方程开始,一方面进而讨论二元及三元的一次方程组,另一方面研究二次以上及可以转化为二次的方程组。

沿着这两个方向继续发展,代数在讨论任意多个未知数的一次方程组,也叫线型方程组的同时还研究次数更高的一元方程组。

发展到这个阶段,就叫做高等代数。

高等代数是代数学发展到高级阶段的总称,它包括许多分支。

现在大学里开设的高等代数,一般包括两部分:线性代数初步、多项式代数。

高等代数在初等代数的基础上研究对象进一步的扩充,引进了许多新的概念以及与通常很不相同的量,比如最基本的有集合、向量和向量空间等。

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