线性代数知识框架梳理

最新推荐文章于 2025-08-17 00:14:00 发布
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#计算机视觉 #人工智能 #算法

线性代数首先前两章介绍了两个基本的处理线性代数的工具：行列式和矩阵；随后，介绍了线性代数研究的主要内容：方程组和向量组；最后，介绍了线性代数的应用：相似理论和二次型。

下面是线性代数的总体知识框架。
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第一章 行列式

  • 具体型行列式的计算
  • 抽象型行列式的计算
  • 余子式与代数余子式的计算

第二章 矩阵

  • 求AnA^nAn</
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线性代数导引：实数代数运算
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
01-19 1279
线性代数导引：实数代数运算 线性代数作为计算机科学的重要基础，涵盖了实数代数运算、矩阵理论、线性变换等多个核心概念。本文将深入探讨实数代数运算的基本原理和操作方法，旨在帮助读者构建扎实的数学基础，为后续深入学习计算机科学中的复杂主题打下坚实的基础。 1. 背景介绍
我的图书《深入浅出线性代数》
IT人必读的内容
07-27 1103
已经写了8篇连载了，写的其实就是我今年出版的图书《深入浅出线性代数》中的内容。不为别的，就只想让线性代数变得浅显易懂，在数学的严谨和易懂之间找到一个微妙的平衡，让大家都喜欢上数学这门学科。 下面分享图书的封面和前言。 《深入浅出线性代数》 前言： 我从事计算机软件开发、大数据技术的研究十几年了，通过与很多朋友的交流及自身的不断学习发现，做研究、做开发所有的底层实现还是数学，于是我经常回翻攻读本硕博时的数学教材。尽管自认为数学底子尚可，还能看懂满...
线性代数知识框架图.doc
10-15
注：全体 维实向量构成的集合 叫做 维向量空间. 注： √ 关于 ： ①称为 的标准基， 中的自然基，单位坐标向量 ； ② 线性无关； ③ ； ④ ； ⑤任意一个 维向量都可以用 线性表示.
线性代数体系架构
weixin_44225525的博客
04-28 743
【构建思路】 **1.李永乐线性代数+张宇线代+李正元全书** **2.推荐文章**：[https://charlesliuyx.github.io/2017/10/06/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%E7%9A%84%E6%9C%AC%E8%B4%A8/](https://charlesliuyx.github.io/2017/10/06/%E3%80%9
线性代数知识点框架线性代数考研
09-28
线性代数知识点框架（一） 线性代数的学习切入点：线性方程组。换言之，可以把线性代数看作是在研究线性方程组这一对象的过程中建立起来的学科。 线性方程组的特点：方程是未知数的一次齐次式，方程组的数目s和未知数的个数n可以相同，也可以不同。 关于线性方程组的解，有三个问题值得讨论：（1）、方程组是否有解，即解的存在性问题；（2）、方程组如何求解，有多少个解；（3）、方程组有不止一个解时，这些不同的解之间有无内在联系，即解的结构问题。 高斯消元法，最基础和最直接的求解线性方程组的方法，其中涉及到三种对方程的同解变换：（1）、把某个方程的k倍加到另外一个方程上去；（2）、交换某两个方程的位置；（3）、用某个常数k乘以某个方程。我们把这三种变换统称为线性方程组的初等变换。 任意的线性方程组都可以通过初等变换化为阶梯形方程组。 由具体例子可看出，化为阶梯形方程组后，就可以依次解出每个未知数的值，从而求得方程组的解。
线性代数知识点框架
Riess's Blog
05-27 2873
-----------------【1】------------------- 线性代数的学习切入点：线性方程组。换言之，可以把线性代数看作是在研究线性方程组这一对象的过程中建立起来的学科。线性方程组的特点：方程是未知数的一次齐次式，方程组的数目s和未知数的个数n可以相同，也可以不同。关于线性方程组的解，有三个问题值得讨论：（1）、方程组是否有解，即解的存在性问题；（2）、方程组如何求解，
线性代数学习框架
心静如水
02-07 2818
第一章 行列式 1 .1二阶、三阶行列式 1.2  n阶行列式   排列与逆序的定义 p4   n阶行列式的定义 p7    行列式的两个重要特点：其一，行数等于列数（这一点与矩阵不同，矩阵行数与列数可能相等，也可能不相等，若相等，又叫做n阶矩阵或n阶方阵）； 其二，行列式是一个确定的值； 1.3 行列式的性质 p12      转置不变、交换变符号、数k乘以某行等于数k乘此行列式
线性代数资料.rar
02-18
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线性代数知识点整理
11-30
从给定的文件信息中，我们可以...通过以上知识点的梳理，我们对线性代数的基本概念、理论框架有了更全面的理解，这对于后续深入学习线性代数的高级话题，如特征值与特征向量、线性空间与线性变换等，奠定了坚实的基础。
线性代数 - 01知识架构
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Murendless
07-15 1110
如题，给「线性代数」做了点小总结。 行列式 矩阵 n维向量 线性方程组 特征值/特征向量 二次型
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线性代数基本知识-思维导图
线性代数系列知识
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xyzroundo的专栏
08-17 1953
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线性代数思维导图
weixin_46161272的博客
03-11 1万+
线性代数思维导图 自己在复习考试期间自己做的思维导图，属于最基础知识部分，适合小白，对于考研者可能过于简单了，在制作的时候可能有符号不会打，所以换了种方式表示，比如AT/A^T的意思是A的转置。直接上图（部分内容我可能是以自己的思路去描述的，如果有思考方式和我不一样的小可爱也请原谅，仅供参考） 第一章：行列式有关知识 第二章 矩阵基础知识 第三章：线性方程组解的相关知识 第四章：向量组的线性相关性与向量空间 第五章：相似矩阵与二次型 思维导图这东西我觉得只有自己亲手写出来可能是最有用的，因为所有学的
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20个模块，好好消化会帮助很大!! 一.初等行/列变换 1.计算行列式时，行列变换都可 2.求矩阵的秩时，行列变换都可 3.解线性方程组时，仅能使用初等行变换 4.判定解的情况，单纯求r(A),r(A,b)的过程行列变换都可 5.求向量组极大无关组、线性表出关系，则仅行变换 6.求向量组的秩时，行列变换都可 7.求特征值时，行列变换都可 8.求特征向量时，仅做行变换 9.求逆矩阵时，对(A,E)仅做初等行变换 三.某某子式 1.余子式 2.代数余子式 3.k阶子式 4.k阶主子式 5.顺序主子式
线性代数在数据科学中的十个强大应用（一）
TensorFlowNews
08-04 3623
介绍 线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠。这位数据科学忠实的伙伴经常会被大家所忽视，但实际上，它是数据科学主要领域--包括计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）等热门领域的强力支撑。 数据开发者往往会因为数学太难而尝试避开这个主题。因为有很多现成的数据处理库可以帮助他们避开线性代数这个烦恼。 这是极其错误的想法。线性代数是我们所熟知的所用强大机器学习算法的背后核心，同样是数据科学家...
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