1 Introduction to Vectors
2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
· · · · · · (收起)
2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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用户评价
评分
##数学课基本在靠油管的MIT网课拯救
评分##太棒了????
评分##主要是看了作者课程视频，书看了一些章节补充课里忽略的证明。感觉书有点太长了，没有课程流畅。Edelman 更新后的课程强调SVD: https://github.com/mitmath/1806/blob/master/summaries.md
评分##一刷，建立了linear algebra的big picture，以及初步有了一个whole view。
评分##本科的时候可能学了个假线代。配合MIT的18.06视频效果拔群。
评分##主要是看了作者课程视频，书看了一些章节补充课里忽略的证明。感觉书有点太长了，没有课程流畅。Edelman 更新后的课程强调SVD: https://github.com/mitmath/1806/blob/master/summaries.md
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
评分##数学真的不难，我一直这么认为，很多写书的写的很差，本来就是逻辑性很强的东西，数学难的是创造一个概念
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