结合编程学数学专为程序员设计的线性代数 - 带源码课件

发布时间：2024-12-08

发布者：

冷月姐

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资源介绍

《结合编程学数学：专为程序员设计的线性代数》是一套独特的数学教育资源，它将线性代数的理论与编程实践紧密结合，旨在帮助程序员更好地理解并应用线性代数知识。本资源包含从基础概念到高级应用的全面内容，如向量的基本运算、矩阵的应用、行列式、特征值与特征向量等。课件中不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的实践视频和源码，如高斯-约旦消元法的实现、矩阵的逆的求解等。资源结构清晰，内容丰富，适合程序员和数学爱好者自学或作为辅助教材。

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结合编程学数学专为程序员设计的线性代数 - 带源码课件3.27 GB

第07章初等矩阵和矩阵的可逆性470.16 MB

7-2 实现求解矩阵的逆.mp480.21 MB

7-8 非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解.mp431.91 MB

7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp430.96 MB

7- 线性系统与矩阵的逆.mp445.53 MB

7-9 矩阵的PLUP分解和再看矩阵的乘法.mp453.73 MB

7-7 实现矩阵的LU分解.mp474.10 MB

7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp458.08 MB

7-6 矩阵的LU分解.mp453.17 MB

7-3 初等矩阵.mp442.47 MB

第4章对称矩阵与矩阵的SVD分解181.21 MB

4-6 实践Scipy中的SVD分解.mp439.27 MB

4- 完美的对称矩阵.mp417.19 MB

4-5 奇异值的SVD分解.mp430.09 MB

4-4 奇异值的几何意义.mp423.63 MB

4-7 SVD分解的应用.mp424.31 MB

4-2 正交对角化.mp426.40 MB

4-3 什么是奇异值.mp420.31 MB

第0章正交性，标准正交矩阵和投影251.71 MB

0-2 一维投影.mp416.29 MB

0-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp411.04 MB

0-5 标准正交基的性质.mp416.25 MB

0- 正交基与标准正交基.mp425.26 MB

0-3 高维投影和Gram-Schmidt过程.mp423.73 MB

0-7 实现矩阵的QR分解.mp449.26 MB

0-6 矩阵的QR分解.mp425.66 MB

0-4 实现Gram-Schmidt过程.mp484.23 MB

第03章向量的高级话题402.92 MB

3-5 实现向量的点乘操作.mp435.41 MB

3- 规范化和单位向量.mp426.00 MB

3-3 向量的点乘与几何意义.mp428.67 MB

3-4 向量点乘的直观理解.mp417.61 MB

3-6 向量点乘的应用.mp435.20 MB

3-2 实现向量规范化.mp4143.68 MB

3-7 Numpy中向量的基本使用.mp4116.34 MB

第0章欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》238.10 MB

-4 课程使用环境搭建.mp487.22 MB

-3 线性代数与机器学习.mp444.41 MB

-2 课程学习的更多补充说明.mp435.30 MB

- 《专为程序员设计的线性代数课程》导学.mp471.17 MB

第05章矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题427.27 MB

5- 更多变换矩阵.mp431.93 MB

5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角.mp416.80 MB

5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp432.44 MB

5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp419.86 MB

5-5 矩阵的逆.mp423.59 MB

5-6 实现单位矩阵和Numpy中矩阵的逆.mp467.75 MB

5-7 矩阵的逆的性质.mp426.60 MB

5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间.mp445.94 MB

5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4162.36 MB

第06章线性系统585.00 MB

6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4163.06 MB

6-7 更一般化的高斯-约旦消元法.mp442.68 MB

6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp463.69 MB

6- 线性系统与消元法.mp426.82 MB

6-9 齐次线性方程组.mp418.79 MB

6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4139.34 MB

6-3 高斯-约旦消元法.mp432.04 MB

6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp454.05 MB

6-2 高斯消元法.mp444.52 MB

第3章特征值与特征向量339.63 MB

3-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp429.93 MB

3-8 矩阵对角化.mp423.51 MB

3-6 实践Numpy中求解特征值和特征向量.mp451.03 MB

3-5 “不简单”的特征值.mp423.81 MB

3-2 特征值和特征向量的相关概念.mp423.39 MB

3-4 直观理解特征值与特征向量.mp436.41 MB

3-0 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统.mp419.89 MB

3-3 特征值与特征向量的性质.mp424.68 MB

3-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp473.46 MB

3- 什么是特征值和特征向量.mp433.51 MB

第章坐标转换和线性变换123.02 MB

-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp424.88 MB

-4 线性变换.mp430.28 MB

-3 任意坐标系转换.mp428.63 MB

-2 其他坐标系与标准坐标系的转换.mp416.58 MB

- 空间的基和坐标系.mp422.65 MB

第08章线性相关，线性无关与生成空间311.20 MB

8-2 线性相关和线性无关.mp445.55 MB

8-8 本章小结：形成自己的知识图谱.mp425.42 MB

8-6 空间的基.mp449.16 MB

8- 线性组合.mp430.71 MB

8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp448.17 MB

8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关.mp436.03 MB

8-5 生成空间.mp437.28 MB

8-7 空间的基的更多性质.mp438.88 MB

第09章向量空间，维度，和四大子空间

第5章更广阔的线性代数世界，大家加油！

第04章矩阵不只是m×n个数字

第2章行列式

第02章一切从向量开始

coding-260-master.zip18.91 MB

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