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XuetangX

矩阵分析与应用

via XuetangX

Overview






矩阵论是高等学校理工科研究生的一门重要基础课程,是学习控制理论、电气、力学、光学、信息科学,管理科学与工程、计算机等学科的基础。随着矩阵理论的发展和完善,矩阵理论也在人工智能与大数据处理等学科有着广泛的应用。依据工科研究生先修课程和培养目标,对矩阵理论中的知识结构进行了合理安排。基本内容包括矩阵基础知识、矩阵分解、矩阵分析、矩阵广义逆、线性空间与线性变换、矩阵Kronecker积与矩阵不等式等。在章节中加入了涉及线性系统、线性与非线性控制、图像处理、数据处理、多智能体等应用场景的应用案例,突出矩阵理论的实际价值。

本课程教学目标是使学生掌握矩阵论有关理论与方法,培养研究生的科研思维,为今后从事科学研究奠定基础。本课程注重数学概念的理解与应用,不片面强调数学的严谨性,精选定理证明提高学生科研思维。根据工科类学生特点,注重与专业知识结合,结合具体应用案例,利用矩阵理论方法解决实际工程问题,不断提高学生解决问题的能力。同时积极发挥课程育人功能,在知识讲授过程中,结合具体知识点和实际场景用案例或者潜移默化的方式,激发学生的爱国热情、科学精神、工匠精神,实现真正的传道授业解惑。



Syllabus

  • 第一章 矩阵基础知识
    • 1.1 矩阵的基本概念与运算
    • 1.2 向量
    • 1.3 特殊矩阵
  • 第二章 矩阵分解
    • 2.1 三角分解
    • 2.2 满秩分解
    • 2.3 对角分解
    • 2.4 酉相似分解与奇异值分解
    • 2.5 应用案例
  • 第三章 矩阵分析
    • 3.1 范数
    • 3.2 矩阵序列与矩阵级数
    • 3.3 矩阵函数
    • 3.4 矩阵的微积分
    • 3.5 应用案例
  • 第四章 矩阵的广义逆
    • 4.1 广义逆矩阵
    • 4.2 矩阵的{1}逆
    • 4.3 矩阵的{1,2}逆
    • 4.4 矩阵的{1,3}逆
    • 4.5 矩阵的{1,4}逆
    • 4.6 矩阵的M-P逆
    • 4.7 应用案例
  • 第五章 线性空间与线性变换
    • 5.1 线性空间
    • 5.2 内积空间
    • 5.3 线性变换
    • 5.4 线性变换的最简矩阵表示
  • 第六章 Kronecker积与矩阵不等式
    • 6.1 矩阵的Kronecker积
    • 6.2 线性矩阵不等式
    • 6.3 应用案例
  • 期末考试

    Taught by

    Jiangsu Normal University

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