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目录 0 参考的知识点和目录 1 向量 1.1 向量的概念 1.2 向量如何表示 1.3 向量/矩阵的优秀表示方法：即向量空间内的有向线段 2 矩阵 2.1 矩阵就是多个列向量的集合/合并（ 而不是 +），矩阵就是多个列向量的一种简化书写方式？ 2.2 矩阵的加法 =等价于= 向量的加法 2.3 矩阵
目录 1 相关英语词汇 1.1 元素 1.2 计算 1.3 特征 1.4 线性相关 1.5 各种矩阵 1.6 相关概念 2 可参考经典线性代数文档 2.1 学习资料 2.2 各种文章和视频 2.3 各种书 2.4 下图是网上找的思维导图 3 线性代数的本质 3.1 线性代数是第2代数学模型 一般的看法 大牛总结说法： 3.2 线性代
课程来自b站发现的《线性代数的本质》，可以帮助从直觉层面理解线性代数的一些基础概念，以及把一些看似不同的数学概念解释之后，发现其实有内在的关联。 这里只对部分内容做一个记录，完整内容请自行观看视频~ 数字在线性代数中起到的主要作用就是缩放向量 线性
基于3Blue1Brown视频的笔记 对于一个向量，比如说，如何看待其中的3和-2？ 一开始，我们往往将其看作长度（从向量的首走到尾部，分别在x和y上走的长度）。 在有了数乘后，我们可以将其 视为对向量进行缩放的标量，缩放的对象是两个特殊
B站网课来自 3Blue1Brown的翻译版，看完醍醐灌顶，强烈推荐： 线性代数的本质 本课程从几何的角度翻译了线代中各种核心的概念及性质，对做题和练习效果有实质性的提高，下面博主来总结一下自己的理解 在物理中的理解是一个有 起点和终点的方向矢量 ，而在计算机科学中
行列式引自对线性方程组的求解。考虑两个方程的二元线性方程组 { a 11 x 1 + a 12 x 2 = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 = b 2 begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2=b_1 \\\\ a_{21}x_1+a_{22}x_2=b_2 end{cases} { a 11 x 1 + a 12 x 2 = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 = b 2 可使用消元法，得 ( a 11 a 22 − a
最近在复习线代，李永乐的基础课我刷了一下，感觉讲的不够透彻，和我当年学线代的感觉一样，就是不够形象。 比如，行列式为什么那么重要，它的含义究竟是什么？特征值到底代表了什么？等等。说白了，我需要几何直观的理解。 几何直观解决的问题是，我为什么要用
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本文参考www.deeplearningbook.org一书第二章2.3 Identity and Inverse Matrices 2.4 Linear Dependence and Span 本文围绕 线性方程求解 依次介绍矩阵的逆、线性组合、线性独立等线性代数的基础知识点。 本文主要围绕求解线性方程展开，我们先把线性方程写出来，方程如下： 其中，是已知的；，
定义7 对于 n n n 阶矩阵A，如果有一个 n n n 阶矩阵B，使 A B = B A = E AB=BA=E A B = B A = E 则说矩阵A是可逆的，并把矩阵B称为A的逆矩阵，简称逆阵。 定理1 若矩阵A可逆，则 ∣ A ∣ ≠ 0 vert Avert not = 0 ∣ A ∣ = 0 证明： A 可逆，即有 A − 1 ，使得 A A − 1 = E ∣ A A − 1 ∣ = ∣ A
