成为线性代数大师
Become a Linear Algebra Master
从线性代数中学习所有内容,然后通过 400+ 练习题测试您的知识
学习内容
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对一个矩阵进行运算,包括求解线性系统和 Gauss-Jordan 消元法
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对两个矩阵的运算,包括矩阵乘法和消元矩阵
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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
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点积和叉积,包括 Cauchy-Schwarz 和向量三角形不等式
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矩阵向量积,包括 null 空间和列空间,并求解 Ax=b
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转换,包括线性转换、投影和转换的组合
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逆矩阵,包括可逆矩阵和奇异矩阵,以及使用逆矩阵求解方程组
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行列式,包括上三角矩阵和下三角矩阵,以及 Cramer 规则
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转置,包括其决定式,以及转置的 null(左 null)和列(行)空格
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正交性和基的变化,包括正交补码、到子空间的投影、最小二乘法和改变基
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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
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特征值和特征向量,包括求特征值及其关联的特征向量和特征空间,以及三维中的特征
要求
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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、减、乘、除)。
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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。
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您只需要基础和代数来解决线性代数问题,因此如果您有这个基础,您将为本课程做好充分准备。
描述
如何成为线性代数大师 如何设置以简化复杂的数学:
这门 247 节课的课程包括线性代数所有内容的视频和文本解释,还包括 69 个测验(带有解决方案)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。Become a Linear Algebra Master 分为以下几个部分:
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对一个矩阵进行运算,包括求解线性系统和 Gauss-Jordan 消元法
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对两个矩阵的运算,包括矩阵乘法和消元矩阵
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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
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点积和叉积,包括 Cauchy-Schwarz 和向量三角形不等式
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矩阵向量积,包括 null 空间和列空间,并求解 Ax=b
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转换,包括线性转换、投影和转换的组合
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逆矩阵,包括可逆矩阵和奇异矩阵,以及使用逆矩阵求解方程组
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行列式,包括上三角矩阵和下三角矩阵,以及 Cramer 规则
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转置,包括其决定式,以及转置的 null(左 null)和列(行)空格
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正交性和基的变化,包括正交补码、到子空间的投影、最小二乘法和改变基
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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
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特征值和特征向量,包括求特征值及其关联的特征向量和特征空间,以及三维中的特征
以下是每个部分的内容:
视频:看着我解决你在课堂上遇到的每一个数学问题。我们从头开始…我解释了问题的设置以及我为什么这样设置,我采取的步骤和我为什么要采取这些步骤,如何解决令人讨厌、模糊的中间部分,以及如何在得到答案时简化答案。
注意:每节课的注释部分是您找到要记住的最重要的事情的地方。这就像书本的 Cliff Notes,但用于数学。通过课程你需要知道的一切,没有你不需要知道的一切。
测验: 当您认为自己对课程中的某个主题有很好的把握时,您可以通过参加其中一项测验来测试您的知识。如果你通过了,那就太好了!如果没有,您可以再次查看视频和笔记,或在 Q&A 部分寻求帮助。
工作簿:想要更多练习?完成该部分后,您可以通过完成 bonus 工作簿来复习您学到的所有内容。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学到的知识的好方法。
以下是 BECOME A LINEAR ALGEBRA MASTER 的一些学生告诉我的:
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“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。
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“我无言以对 Krista 的这门了不起的课程表示感谢,我真的不知所措,因为我必须参加一门我不能参加的课程的考试,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,在观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, 我在测试中得了 9 分(满分 10 分),所以我强烈建议参加这门课程,Krista 是一位非常好的老师。
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“我在大学开始时主修数学,然后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位老师。我可能会坚持我的专业。
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“笔记很棒,解释很清楚,而且从头开始。到目前为止太棒了。
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“非常清晰,没有跳过任何步骤。如果课程的其余部分是这样的,我会毫无问题地通过我的课程。
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“结构非常好,解释也很好,而且有很多练习可以强化知识。”
您还将获得:
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终身访问成为线性代数大师
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Q&A 部分的友好支持
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Udemy 结业证书可供下载
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30天退款保证
今天就报名吧!
我迫不及待地想让您开始掌握线性代数。
– 克里斯塔·:)
本课程适合谁:
- 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
- 任何在离开学校一段时间后想以数学为乐的人
- 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。
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