专为程序员设计的线性代数课程 完整版
第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》，在这个课程中，我们将使用编程的方式，学习线性代数，这个近现代数学发展中最为重要的分支。学懂线性代数，是同学们深入学习人工智能，机器学习，深度学习，图形学，图像学，密码学，等等诸多领域的基础。从这个课程开始，让我们真正学懂线性代数！...
第2章 一切从向量开始
向量，是线性代数研究的基本元素。在这一章，我们将引入向量。什么是向量？我们为什么要引入向量？进而，我们将使用不同的视角看待向量，定义向量的基本运算，体会数学研究过程中，从底层开始，一点一点向上搭建数学大厦的过程:）...
第3章 向量的高级话题
在这一章，我们将重点介绍向量的两个高级运算:规范化和点乘。对于点乘运算，我们将深入理解其背后的几何含义，并且结合诸多应用，理解点乘这个看起来奇怪的运算，背后的意义，以及在诸多领域的应用:）
第4章 矩阵不只是 m*n 个数字
向量是对数的拓展，矩阵则是对向量的拓展。虽说线性代数研究的基本元素是向量，但其实大家更常看见矩阵！在这一章，我们将深入矩阵，不仅学习什么是矩阵，矩阵的运算等基础内容，更将从用更深刻的视角看待矩阵:矩阵也可以看做是对一个系统的描绘；以及，矩阵也可以被看做是向量的函数！...
第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
在我们学习了矩阵之后，就已经可以将线性代数的知识应用在诸多领域了！在这一章，我们将把线性代数具体应用在图形学中！同时，我们将继续学习和矩阵相关的诸多概念，如单位矩阵和矩阵的逆。最重要的是:我们将揭示看待矩阵的一个重要视角:把矩阵看作是空间！ ...
第6章 线性系统
线性系统听起来很高大上，但是它的本质就是线性方程组！这个看似简单的形式，其实也隐藏着不小的学问，同时在各个领域都被大量使用。在这一章，我们将看到当引入矩阵，向量这些概念以后，求解线性方程组是多么的容易。...
第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性
在上一章，我们详细的学习了线性系统的求解。在这一章，我们就将看到线性系统的一个重要的应用——求解矩阵的逆。千万不要小瞧矩阵的逆，一个矩阵是否可逆，和诸多线性代数领域的高级概念相关。在这一章，我们也将一窥一二。同时，我们还会学习初等矩阵的概念，同时，涉足我们在这个课程中将向大家介绍的第一个矩阵分解算法...
第8章 线性相关，线性无关与生成空间
空间，或许是线性代数世界里最重要的概念了。在这一章，我们将带领大家逐渐理解，听起来高大上又抽象的空间，到底是什么意思？我们为什么要研究空间？空间又和我们之前探讨的向量，矩阵，线性系统，等等等等，有什么关系。 ...
第9章 向量空间，维度，和四大子空间
在之前的线性代数的学习中，我们一直在使用诸如2维空间，3维空间，n维空间这样的说法，但到底什么是空间，什么是维度，我们却没有给出严格的定义。在这一章，我们就将严谨的来探讨，到底什么是空间，什么是维度，进而，引申出更多线性代数领域的核心概念。 ...
第10章 正交性
相信，上一章对空间的探讨，已经颠覆了大家对空间的理解:）但是，通常情况下，我们依然只对可以被正交向量定义的空间感兴趣。在这一章，我们将看到正交的诸多优美性质，如何求出空间的正交基，以及听起来高大上的，矩阵的QR分解。...
第11章 再看线性变换
在之前学习矩阵的时候，相信同学们已经对线性变换有了基本认识。在这一章，我们将重新使用“空间”的视角，再来看看，到底什么是线性变换？线性变换背后，还隐藏着怎样的性质？
第12章 行列式
行列式是在线性代数的世界里，被定义的另一类基本元素。在这一章，我们将学习什么是行列式，以及行列式的基本运算规则，为后续两章学习更加重要的线性代数内容，打下坚实的基础！
第13章 特征值与特征向量
特征值和特征向量，或许是线性代数的世界中，最为著名的内容了。到底什么是特征值？什么是特征向量？我们为什么要研究特征值和特征向量？在这一章都将一一揭晓。
第14章 矩阵对角化与SVD
在学习了特征值与特征向量以后，我们将在这一章，看线性代数领域中一类特殊的矩阵——对角矩阵，进而，我们将来深入分析学习或许是线性代数的世界中，最为重要一个矩阵分解方式——SVD。
第15章 更广阔的线性代数世界，大家加油！
线性代数更加伟大的意义在于，其中的很多内容不仅仅在欧拉空间中成立，在更抽象的空间中依然成立！什么是广义向量空间？什么是内积空间？在这一章，我将简单提及这些内容，感兴趣的同学可以以此为起点，向更加理论化的线性代数的世界前进！大家加油！...
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**** Hidden Message ***** 谢谢楼主分享 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 正需要，支持楼主大人了！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 谢楼主啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 正需要，支持楼主大人了！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 正需要，支持楼主大人了！
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