李建奎 教授
单位:华东理工大学研究生院
部门:数学学院
提供学校: | 华东理工大学研究生平台 |
院系: | 数学学院 |
专业大类: | 硕士研究生基础课 |
专业: | 各专业 |
课程英文名称: | Matrix Theory |
课程编号: | 006M070100A006 |
学分: | 3 |
课时: | 48 |
说明: 矩阵理论在线课程已于2023年秋季学期上线清华大学学堂在线大型中文mooc平台, 课程网址为: https://www.xuetangx.com/course/ecust0701bt1531 如需了解本课程更多信息,敬请点击上述网址,注册后即可免费查看矩阵理论课程的更多教学内容。 华东理工大学矩阵理论教学团队敬启。 以下是课程介绍: 矩阵概念曾被认为“在数学上并不是大的改革”,但随着计算机和智能社会的如火如荼,矩阵世界发生了翻天覆地的变化,使得矩阵理论的应用“浩浩汤汤,横无际涯”,目前已大量应用于数学、物理、控制与自动化、信息与智能、力学、机械、化工、经济、环境等学科,是理工商科研究生必备的数学基础知识,甚至被看成是“研究生的线性代数 高等数学”。 那么矩阵究竟是什么? 从微观的元素视角看,“矩阵就是一堆数”,这从逻辑上可视为数的发展史的反映。 从宏观的符号视角看,矩阵就是一个线性算子,线性变换 y=Ax 可概括为“矩阵即变换”。 本课程包括三个模块: (1)“空间与变换”是基础模块,以线性代数为依托; (2)“矩阵分析”是核心模块,依托的是高等数学; (3)“矩阵分解”模块则是矩阵计算的基础。 在本在线课程及配套教材中,我们追求以下目标: (1)重新整合内容体系,“分解”了矩阵分解模块,并精心介绍了矩阵计算的一些重要算法; (2)大量引入符合人性的“火热的思考”,旨在通过启发式的知识探索路径,达到数学认知结构的个性化建构,从而获得“我懂了”的成就感。 热忱地欢迎大家加入本课程,这里展示的是教学团队对矩阵理论的探索模式,它更应该成为大家熟悉的探索模式。
课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
1.1 数学概观 |
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2024-01-11 | 97.98MB | ||
1.2 矩阵理论与现代数学 |
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2024-01-10 | 81.86MB | ||
2.1 线性方程组的解法回顾(上) |
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2024-01-10 | 188.15MB | ||
2.2 线性方程组的解法回顾(下) |
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2024-01-10 | 128.44MB | ||
2.3 LU分解的概念与计算 |
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2024-01-10 | 188.08MB | ||
2.4 列选主元法 |
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2024-01-10 | 202.96MB | ||
3.1 向量空间(上) |
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2024-01-10 | 203.92MB | ||
3.2 向量空间(下) |
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2024-01-10 | 210.92MB | ||
3.3 线性空间 |
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2024-01-10 | 310.92MB | ||
3.4 线性子空间 |
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2024-01-10 | 236.96MB | ||
3.5 线性映射及其性质 |
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2024-01-10 | 269.12MB | ||
3.6 线性映射的矩阵表示 |
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2024-01-10 | 176.19MB | ||
3.7 矩阵的相似对角化 |
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2024-01-10 | 152.07MB | ||
3.8 线性变换的不变子空间 |
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2024-01-10 | 127.81MB | ||
3.9 矩阵的Jordan标准型 |
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2024-01-10 | 222.43MB | ||
3.10 矩阵多项式的计算 |
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2024-01-10 | 175.41MB | ||
4.1 向量的内积 |
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2024-01-10 | 184.05MB | ||
4.2 Gram-Schmidt正交化过程 |
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2024-01-10 | 176.56MB | ||
4.3 完全QR分解 |
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2024-01-10 | 125.62MB | ||
4.4 约化QR分解 |
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2024-01-10 | 139.00MB | ||
4.5 欧氏空间的定义和性质 |
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2024-01-10 | 226.01MB | ||
4.6 欧氏空间的标准正交基 |
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2024-01-10 | 127.17MB | ||
4.7 正交投影与最佳逼近 |
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2024-01-10 | 171.70MB | ||
4.8 最小二乘法 |
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2024-01-10 | 137.27MB | ||
4.9 正交变换 |
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2024-01-10 | 283.95MB | ||
4.10 酉空间酉矩阵酉变换 |
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2024-01-10 | 161.66MB | ||
5.1 正规变换与正规矩阵 |
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2024-01-10 | 186.39MB | ||
5.2 Hermite变换与Hermite矩阵 |
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2024-01-10 | 111.60MB | ||
5.3 正定Hermite矩阵 |
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2024-01-10 | 175.63MB | ||
5.4 投影变换与投影矩阵 |
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2024-01-10 | 180.77MB | ||
5.5 SVD的概念和性质 |
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2024-01-10 | 329.89MB | ||
5.6 SVD的计算 |
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2024-01-10 | 136.64MB | ||
6.1 向量范数 |
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2024-01-10 | 156.14MB | ||
6.2 矩阵范数(上) |
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2024-01-10 | 145.64MB | ||
6.3 矩阵范数(下) |
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2024-01-10 | 118.46MB | ||
6.4 矩阵范数的应用 |
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2024-01-10 | 117.23MB | ||
7.1 矩阵序列 |
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2024-01-10 | 198.09MB | ||
7.2 矩阵级数 |
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2024-01-10 | 175.13MB | ||
7.3 函数矩阵 |
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2024-01-10 | 179.18MB | ||
7.4 兰步达矩阵 |
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2024-01-10 | 299.84MB | ||
7.5 矩阵函数的概念和性质 |
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2024-01-10 | 172.62MB | ||
7.6 矩阵函数的计算 |
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2024-01-10 | 228.36MB | ||
7.7 矩阵的微分与积分(上) |
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2024-01-10 | 192.03MB | ||
7.8 矩阵的微分与积分(下) |
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2024-01-10 | 148.43MB | ||
7.9 线性微分方程组(上) |
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2024-01-10 | 134.42MB | ||
7.10 线性微分方程组(下) |
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2024-01-10 | 160.83MB | ||
8.1 特征值的估计 |
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2024-01-10 | 231.32MB | ||
8.2 多项式特征值问题 |
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2024-01-10 | 211.18MB |