【结合编程学数学 专为程序员设计的线性代数 – 带源码课件】

  • 发布时间:
    2025-04-17 08:04:25
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结合编程学数学 专为程序员设计的线性代数 - 带源码课件,和资源,免费下载。 全新的课程设计模式,配合编程讲解,拒绝枯燥的例题讲解,而是讲清楚每一个知识点的来龙去脉,完整学习线性代数领域的知识体系,这一次,让你学会线性代数! ├── 第01章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》 ├── 第02章 一切从向量开始 ├── 第03章 向量的高级话题 ├── 第04章 矩阵不只是m×n个数字 ├── 第05章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题 ├── 第06章 线性系统 ├── 第07章 初等矩阵和矩阵的可逆性 ├── 第08章 线性相关,线性无关与生成空间 ├── 第09章 向量空间,维度,和四大子空间 ├── 第10章 正交性,标准正交矩阵和投影 ├── 第11章 坐标转换和线性变换 ├── 第12章 行列式 ├── 第13章 特征值与特征向量 ├── 第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解 ├── 第15章 更广阔的线性代数世界,大家加油! ├── coding-260-master.exe
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结合编程学数学 专为程序员设计的线性代数 - 带源码课件4.92GB
第01章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》238.1MB
1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》导学.mp471.17MB
1-2 课程学习的更多补充说明.mp435.3MB
1-3 线性代数与机器学习.mp444.41MB
1-4 课程使用环境搭建.mp487.22MB
第02章 一切从向量开始342.55MB
2-1 什么是向量..mp431.68MB
2-2 向量的更多术语和表示法.mp414.95MB
2-3 实现属于我们自己的向量.mp462.21MB
2-4 向量的两个基本运算.mp424.56MB
2-5 实现向量的基本运算.mp4121.3MB
2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立.mp421.52MB
2-7 零向量.mp431.72MB
2-8 实现零向量.mp426.8MB
2-9 一切从向量开始.mp47.81MB
第03章 向量的高级话题402.92MB
3-1 规范化和单位向量.mp426MB
3-2 实现向量规范化.mp4143.68MB
3-3 向量的点乘与几何意义.mp428.67MB
3-4 向量点乘的直观理解.mp417.61MB
3-5 实现向量的点乘操作.mp435.41MB
3-6 向量点乘的应用.mp435.2MB
3-7 Numpy中向量的基本使用.mp4116.34MB
第04章 矩阵不只是m×n个数字644.33MB
4-1 什么是矩阵.mp421.19MB
4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4105.39MB
4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp425.96MB
4-4 实现矩阵的基本运算.mp4133.65MB
4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp443.15MB
4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp437.19MB
4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp447.79MB
4-8 实现矩阵的乘法.mp4109.36MB
4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp419.58MB
4-10 矩阵的转置.mp421.45MB
4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp479.63MB
第05章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题427.27MB
5-1 更多变换矩阵.mp431.93MB
5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp432.44MB
5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4162.36MB
5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp419.86MB
5-5 矩阵的逆.mp423.59MB
5-6 实现单位矩阵和Numpy中矩阵的逆.mp467.75MB
5-7 矩阵的逆的性质.mp426.6MB
5-8 看待矩阵的关键视角:用矩阵表示空间.mp445.94MB
5-9 总结:看待矩阵的四个重要视角.mp416.8MB
第06章 线性系统585MB
6-1 线性系统与消元法.mp426.82MB
6-2 高斯消元法.mp444.52MB
6-3 高斯-约旦消元法.mp432.04MB
6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4163.06MB
6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp454.05MB
6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp463.69MB
6-7 更一般化的高斯-约旦消元法.mp442.68MB
6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4139.34MB
6-9 齐次线性方程组.mp418.79MB
第07章 初等矩阵和矩阵的可逆性470.16MB
7-1 线性系统与矩阵的逆.mp445.53MB
7-2 实现求解矩阵的逆.mp480.21MB
7-3 初等矩阵.mp442.47MB
7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp430.96MB
7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp458.08MB
7-6 矩阵的LU分解.mp453.17MB
7-7 实现矩阵的LU分解.mp474.1MB
7-8 非方阵的LU分解,矩阵的LDU分解和PLU分解.mp431.91MB
7-9 矩阵的PLUP分解和再看矩阵的乘法.mp453.73MB
第08章 线性相关,线性无关与生成空间311.2MB
8-1 线性组合.mp430.71MB
8-2 线性相关和线性无关.mp445.55MB
8-3 矩阵的逆和线性相关,线性无关.mp436.03MB
8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp448.17MB
8-5 生成空间.mp437.28MB
8-6 空间的基.mp449.16MB
8-7 空间的基的更多性质.mp438.88MB
8-8 本章小结:形成自己的知识图谱.mp425.42MB
第09章 向量空间,维度,和四大子空间486.93MB
9-1 空间,向量空间和欧几里得空间.mp433.83MB
9-2 广义向量空间.mp434.86MB
9-3 子空间.mp439.55MB
9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp426.33MB
9-5 维度.mp437.27MB
9-6 行空间和矩阵的行秩.mp436.96MB
9-7 列空间.mp425.01MB
9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp430.73MB
9-9 实现矩阵的秩.mp4120.96MB
9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp437.47MB
9-11 零空间与秩-零化度定理.mp436.39MB
9-12 左零空间,四大子空间和研究子空间的原因.mp427.58MB
第10章 正交性,标准正交矩阵和投影251.71MB
10-1 正交基与标准正交基.mp425.26MB
10-2 一维投影.mp416.29MB
10-3 高维投影和Gram-Schmidt过程.mp423.73MB
10-4 实现Gram-Schmidt过程.mp484.23MB
10-5 标准正交基的性质.mp416.25MB
10-6 矩阵的QR分解.mp425.66MB
10-7 实现矩阵的QR分解.mp449.26MB
10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp411.04MB
第11章 坐标转换和线性变换123.02MB
11-1 空间的基和坐标系.mp422.65MB
11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换.mp416.58MB
11-3 任意坐标系转换.mp428.63MB
11-4 线性变换.mp430.28MB
11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp424.88MB
第12章 行列式195.04MB
12-1 什么是行列式.mp439.35MB
12-2 行列式的四大基本性质.mp422.82MB
12-3 行列式与矩阵的逆.mp429.74MB
12-4 计算行列式的算法.mp427.42MB
12-5 初等矩阵与行列式.mp428.89MB
12-6 行式就是列式!.mp419.17MB
12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp427.63MB
第13章 特征值与特征向量339.63MB
13-1 什么是特征值和特征向量.mp433.51MB
13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp423.39MB
13-3 特征值与特征向量的性质.mp424.68MB
13-4 直观理解特征值与特征向量.mp436.41MB
13-5 “不简单”的特征值.mp423.81MB
13-6 实践Numpy中求解特征值和特征向量.mp451.03MB
13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp429.93MB
13-8 矩阵对角化.mp423.51MB
13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp473.46MB
13-10 矩阵对角化的应用:求解矩阵的幂和动态系统.mp419.89MB
第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解181.21MB
14-1 完美的对称矩阵.mp417.19MB
14-2 正交对角化.mp426.4MB
14-3 什么是奇异值.mp420.31MB
14-4 奇异值的几何意义.mp423.63MB
14-5 奇异值的SVD分解.mp430.09MB
14-6 实践Scipy中的SVD分解.mp439.27MB
14-7 SVD分解的应用.mp424.31MB
第15章 更广阔的线性代数世界,大家加油!15.81MB
15-1 更广阔的线性代数世界,大家加油!.mp415.81MB
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