成为线性代数大师
从线性代数中学习一切,然后用 400 多个练习题测试你的知识
讲师:Krista King
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你将会学到的
- 对一个矩阵的运算,包括求解线性系统和 Gauss-Jordan 消元
- 对两个矩阵的运算,包括矩阵乘法和消去矩阵
- 作为向量的矩阵,包括线性组合和跨度、线性独立性和子空间
- 点积和叉积,包括 Cauchy-Schwarz 和向量三角不等式
- 矩阵向量乘积,包括零空间和列空间,求解 Ax=b
- 变换,包括线性变换、投影和变换的组合
- 逆矩阵,包括可逆矩阵和奇异矩阵,以及使用逆矩阵求解系统
- 行列式,包括上三角矩阵和下三角矩阵,以及克莱默法则
- 转置,包括它们的行列式,以及转置的空(左空)和列(行)空间
- 正交性和基的变化,包括正交补、投影到子空间、最小二乘和基的变化
- 正交基和 Gram-Schmidt,包括正交基的定义,以及使用 Gram-Schmidt 过程转换为正交基
- 特征值和特征向量,包括找到特征值及其关联的特征向量和特征空间,以及三个维度的特征
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本课程包括:
- 15 小时 长的随选视频
- 98 篇文章
- 171 个可下载资源
- 在移动设备和电视上观看
- 结业证书
要求
- 您应该熟悉数学基础知识,例如正数和负数、分数和小数的算术(加法、减法、乘法、除法)。
- 您应该熟悉代数,例如方程求解、绘图和因式分解,以及指数和根。
- 你只需要基础和代数来解决线性代数问题,所以如果你有这个基础,你就会为这门课程做好充分的准备。
说明
如何成为线性代数大师是为了让复杂的数学变得简单:
这门 247 课的课程包括线性代数中所有内容的视频和文本解释,它包括 69 个测验(附有解决方案!)和另外 12 个带有额外练习题的工作簿,以帮助您在此过程中测试您的理解。成为线性代数大师分为以下几个部分:
- 对一个矩阵的运算,包括求解线性系统和 Gauss-Jordan 消元
- 对两个矩阵的运算,包括矩阵乘法和消去矩阵
- 作为向量的矩阵,包括线性组合和跨度、线性独立性和子空间
- 点积和叉积,包括 Cauchy-Schwarz 和向量三角不等式
- 矩阵向量乘积,包括零空间和列空间,求解 Ax=b
- 变换,包括线性变换、投影和变换的组合
- 逆矩阵,包括可逆矩阵和奇异矩阵,以及使用逆矩阵求解系统
- 行列式,包括上三角矩阵和下三角矩阵,以及克莱默法则
- 转置,包括它们的行列式,以及转置的空(左空)和列(行)空间
- 正交性和基的变化,包括正交补、投影到子空间、最小二乘和基的变化
- 正交基和 Gram-Schmidt,包括正交基的定义,以及使用 Gram-Schmidt 过程转换为正交基
- 特征值和特征向量,包括找到特征值及其关联的特征向量和特征空间,以及三个维度的特征
这是您在每个部分中获得的内容:
视频: 当我解决你在课堂上遇到的每一个数学问题时,看着我的肩膀。我们从头开始…你懂了。
笔记:每节课的笔记部分是您找到要记住的最重要内容的地方。这就像书籍的悬崖笔记,但对于数学。通过课程所需的所有知识,以及您不知道的一切。
测验:当您认为自己已经很好地掌握了课程中的某个主题时,您可以通过参加其中一个测验来测试您的知识。如果你通过了,太好了!如果没有,您可以再次查看视频和笔记或在问答部分寻求帮助。
练习册:想要更多练习吗?完成该部分后,您可以通过阅读奖金工作簿来复习所学的所有内容。这些工作簿包含大量额外的练习题,因此它们是巩固您刚刚在该部分中学到的知识的好方法。
以下是一些成为线性代数大师的学生告诉我的:
- “另一个很棒的课程。提供线性代数的学术基础,为应用或基于编程的课程做准备。” – 克里斯托弗 C.
- “我无法用言语感谢 Krista 为这门精彩的课程,我真的不知所措,因为我不得不参加我无法参加的课程的考试,而且我对线性代数一无所知,令人惊讶的是,这门课程正是我所需要的,在看视频之前阅读笔记有助于我自己理解,当我迷路时,视频内容是一个很好的资源,我在测试中得到了 9 分(满分 10 分),所以我强烈推荐参加这门课程,Krista 就是这样一个好老师。” – 艾伦 M。
- “我开始在大学主修数学,在线性代数期间放弃了我的专业。我希望我在大学里有这门课和这个导师。我可能坚持我的专业。” – 埃里克 L。
- “笔记很棒,解释清楚,从头开始。到目前为止很棒。” – 菲尔·T。
- “很清楚,没有跳过任何步骤。如果剩下的课程都是这样,我会毫无问题地通过我的课。” – 布兰登 P。
- “结构非常好,解释清楚,还有很多练习可以巩固知识。” – 阿什法克 C.
您还将获得:
- 终身成为线性代数大师
- 问答部分的友好支持
- Udemy 结业证书可供下载
- 30天退款保证
今天报名!
我等不及你开始掌握线性代数了。
– 克里斯塔 🙂
此课程面向哪些人:
- 当前的线性代数学生,或即将开始线性代数并希望取得成功的学生
- 任何想在离开学校一段时间后为了好玩而学习数学的人
- 任何需要线性代数作为机器学习、深度学习、人工智能、计算机编程、计算机图形和动画、数据分析等先决条件的人。
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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