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XuetangX

线性代数

via XuetangX

Overview

线性代数是高等院校理、工科等多个专业的公共基础课,它是一门理论性较强,同时又具广泛应用性的学科。在新工科的背景下,数据科学、5G通信和区块链等前沿科技领域数学问题的不断涌现,线性代数的基础地位及发挥的关键性基础作用更加凸显。线性代数是数据时代的基本语言,它的基本思想、概念、理论和方法不仅本身极具魅力,在新工科背景下还不断得到新的阐释和应用,理解线性代数的相关内容对于学习和掌握理工科类专业课程有着极大帮助。例如网络搜索引擎的设计、飞行器外形设计、大数据处理、计算机图像处理、3D动画、虚拟现实等,处处体现着代数、几何与现实世界的完美融合。

线性代数=线性(Linear)+代数(Algebra),“线性”的含义是指未知量的一次式,线性是我们生活的世界最简单的运行方式,代数的含义是由字母或者符号来研究数及其结构的科学,加法与乘法被看成是代数系统中的一般运算。线性代数的研究对象是线性方程组,线性空间和线性变换,行列式和矩阵是线性代数的两个重要工具。我们的课程将从:行列式、矩阵、向量组的线性相关性、线性方程组、矩阵的特征与与特征向量和二次型等六个方面进行阐述,其中包括从具体概念抽象出来的公理化方法、严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,每一模块的内容,都是对我们数学思维的强化训练和对数学之美的纵深感悟。

课程内容:

(1)基础内容:线性代数基本知识点讲解。

(2)经典例题:线性代数典型例题讲解。 

(3)习题精练:基础练习和高阶拓展。

(4)课程思政:围绕德育为先、价值引领,构建课程思政教学体系。

(5)思维导图:6个思维导图,理解和记忆相关知识。

(6)知识串联:归纳总结综合性题目,讲解串联多个知识点的应用类题目。


Syllabus

  • 第一章 行列式
    • 1.1 排列与逆序数
    • 1.2 n阶行列式
    • 1.3 行列式的性质
    • 1.4 行列式按行(列)展开
    • 1.5 行列式的计算
    • 1.6 克莱姆法则
    • 作业
  • 第二章 矩阵
    • 2.1 矩阵的概念
    • 2.2 矩阵的运算
    • 2.3 矩阵的转置
    • 2.4 方阵的行列式与伴随矩阵
    • 2.5 矩阵的初等变换
    • 2.6 初等矩阵
    • 2.7 逆矩阵
    • 2.8 逆矩阵的运算
    • 2.9 解矩阵方程
    • 2.10 矩阵的秩
    • 2.11 矩阵分块法
    • 作业
  • 第三章 向量及线性方程组
    • 3.1 n维向量
    • 3.2 向量组的线性相关性
    • 3.3 向量组的秩
    • 3.4 向量空间
    • 3.5 齐次线性方程组的解的结构
    • 3.6 解线性方程组
    • 3.7 非齐次线性方程组的解
    • 3.8 向量内积
    • 3.9 向量正交
    • 作业
  • 第四章 矩阵的特征值与特征向量
    • 4.1 方阵的特征值与特征向量
    • 4.2 特征值与特征向量的性质
    • 4.3 相似矩阵及相似对角化
    • 4.4 相似对角化的判定
    • 4.5 实对称矩阵的相似对角化
    • 4.6 实对称矩阵的正交相似对角化
    • 作业
  • 第五章 二次型
    • 5.1 二次型及其标准形
    • 作业
  • 期末考试

    Taught by

    Geely University of China

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