线性代数 · 01
01-01 向量,矩阵
上图是MIT线代的封面,展示的是四大子空间(four fundamental Subspaces):
按主题整理知识，沿着系列深入阅读。
上图是MIT线代的封面,展示的是四大子空间(four fundamental Subspaces):
线性代数的核心问题是求解线性方程组.线性的,意味着未知数只是乘以数字,我们不会看见 $x\y$.我们第一个线性系统箱单简单.但先提一下大纲:假设是n个方程组n个未知数,有三种图像可以描述这些方程组
矩阵操作的认知顺序是
2个向量在点乘为0的时候是正交的，也就是 $v \cdot w = 0$ 或 $v^T w =0$.本章，我们要扩展正交的概念到
必须是方阵才有行列式，需要行列式的重要原因就是求特征值！矩阵的行列式是一个数字，以 $\det A$ 或 $|A|$ 表示。这个数字包含矩阵信息的数量，是令人惊讶的：
矩阵作用在向量上,是输入向量x,得到向量Ax作为结果,就像是一个函数f(x).在线性代数里面,我们能够扩展到多维的情况。