本課程緊跟時代發(fā)展的需求,根據(jù)新工科建設(shè)對工科非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生的代數(shù)基礎(chǔ)提出的新的要求和挑戰(zhàn),以不受條條框框的限制的學(xué)術(shù)境界,重新演繹線性代數(shù)課程,有自身獨到見解和講解,將數(shù)學(xué)專業(yè)要求與新工科線性代數(shù)教學(xué)內(nèi)容的深度改革進(jìn)行了很好融合。旨在引導(dǎo)非數(shù)學(xué)專業(yè)的理工科學(xué)生從高觀點和視角認(rèn)識和掌握線性代數(shù)所研究內(nèi)容的核心思想和精髓,建立創(chuàng)新思維和面向未來的數(shù)理基礎(chǔ)。在課程設(shè)計和建設(shè)方面具有以下幾個特色:
1、教學(xué)團(tuán)隊由天津大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院院長,國家杰出青年基金獲得者,國務(wù)院政府特殊津貼專家孫笑濤教授領(lǐng)銜,主講教師由獲得天津市或天津大學(xué)教學(xué)基本功競賽一等獎獲得者擔(dān)綱,具有很好的科研背景和教學(xué)基礎(chǔ)。
2、知識講解中蘊含了數(shù)學(xué)文化素養(yǎng)和線性代數(shù)應(yīng)用思想的滲透,對線性方程組、行列式、逆矩陣,線性變換,特征值等重要問題增加了應(yīng)用方面的特別介紹,使學(xué)生可以理論與應(yīng)用相結(jié)合,既加深了對理論的理解,也可以體會到線性代數(shù)與其他一些學(xué)科的交叉以及在工程和生活中的強(qiáng)大應(yīng)用背景。
3、充分重視學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受,在嚴(yán)格追求知識的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性的同時,更關(guān)注講解方式的通俗易懂性以及趣味性,力求有效地降低學(xué)習(xí)中的枯燥感和抽象性。
4、充分結(jié)合天津大學(xué)在新工科建設(shè)以及多年來在線性代數(shù)教學(xué)改革中的好經(jīng)驗,高觀點,低起點,在一般數(shù)域上探討問題,在實數(shù)域上強(qiáng)化訓(xùn)練,為學(xué)習(xí)者進(jìn)一步學(xué)習(xí)更高層次的代數(shù)知識搭好橋梁,也為當(dāng)前需要提供助力。在知識結(jié)構(gòu)編排和引入順序等方面做了很多創(chuàng)新,開篇先引入n元向量、矩陣及其初等變換和線性方程組,使學(xué)生首先掌握貫穿線性代數(shù)學(xué)習(xí)過程的最重要的工具,建立起應(yīng)用它們研究和解決問題的意識和準(zhǔn)備,在后續(xù)的學(xué)習(xí)中事半功倍。后續(xù)逐步展開的課程內(nèi)容中,既包含線性代數(shù)的一些傳統(tǒng)經(jīng)典理論教學(xué)內(nèi)容的梳理,更對矩陣運算技巧、矩陣方程,逆矩陣、方程組等重要內(nèi)容做了專題強(qiáng)化,使學(xué)習(xí)者理論水平和計算技巧兩方面都得到收獲。
5、線性代數(shù)是理工科非數(shù)學(xué)專業(yè)必修公共基礎(chǔ)課,平時正常的線下課程,天津大學(xué)是56學(xué)時,許多工科院校是48學(xué)時,教學(xué)要求不盡相同。本課程的內(nèi)容編排順序和設(shè)置適合從32-56 諸多學(xué)時要求的學(xué)習(xí),適應(yīng)性比較廣,48學(xué)時可以不學(xué)第6.5節(jié)以及一些應(yīng)用案例講解,32學(xué)時可以不學(xué)習(xí)第五章和第6.5節(jié)以及一些應(yīng)用案例講解,不影響課程的體系和完整性。無論是線性代數(shù)課程的初學(xué)者,還是考研備考,或者只想部分知識點強(qiáng)化學(xué)習(xí),相信都會在課程中選擇到合適的內(nèi)容。
目前課程內(nèi)容共分為八章,分為基礎(chǔ)課程和升階課程。第一章到第七章為基礎(chǔ)課程,主要內(nèi)容為:第一章 矩陣的初等變換與線性方程組;第二章 行列式;第三章:矩陣;第四章 n元向量空間;第五章 線性空間;第六章 特征值與特征向量、線性變換;第七章 二次型,這些內(nèi)容按計劃學(xué)習(xí)進(jìn)度分12周發(fā)布。第八章僅作為課程拓展內(nèi)容,不設(shè)置測試內(nèi)容,不計入課程成績。 作為新工科建設(shè)代數(shù)基礎(chǔ)課程教學(xué)內(nèi)容深度改革的探索和實踐,我們推出了第八章專題內(nèi)容,由孫笑濤教授主講,闡述了線性代數(shù)學(xué)習(xí)的主要任務(wù),從線性變換的表示方陣、不變子空間,講到酉空間、歐氏空間中的正規(guī)變換的標(biāo)準(zhǔn)形,全程板書,不用ppt等輔助,高屋建瓴,按知識的內(nèi)在關(guān)系脈絡(luò),將數(shù)學(xué)思維和數(shù)學(xué)思想循序闡述。 力求幫助學(xué)有余力的同學(xué)提高課業(yè)的深度和廣度,打通從工科線性代數(shù)到數(shù)學(xué)專業(yè)線性代數(shù)的關(guān)鍵通道。
矩陣:一個數(shù)組。它的核心作用是它是線性方程組的一種判斷解和求解的方法。
系數(shù)矩陣:線性方程的所有系數(shù)構(gòu)成的一個數(shù)組。
增廣矩陣:系數(shù)和參數(shù)共同構(gòu)成的數(shù)組。
階梯型矩陣:每一行的第一個不為零的元素的左邊及其所在列以下全為零。
約束變元與自由變元:非零行的首個非零元為約束變元(基本變量),其他的都是自由變元(自由變量)。
解的唯一性:是否有唯一解的問題;簡化階梯型矩陣只有基本變量,就是唯一解,有自由變元也有基本變量,就是多個解。如果有0=b一類的情況,就是無解。
平凡解:簡單而顯而易見就能得到的解。
非平凡解:不那么容易得到的解。
向量:可以簡單理解為由兩個數(shù)在二維空間確定的這個點和0點的連線。
span:所有向量生成的所有線性組合的一個子集。
單位矩陣:主對角線為1,其他為0。
線性組合或矩陣方程:列向量與矩陣的乘積。Ax=b
齊次線性方程組:可以寫成AX=0形式的。
向量加法:其實就是向量平移。
解集:有多個解時解的集合,是形如w=p+(任意解)的集合。p是自由向量。
線性相關(guān):一個向量可以為其他的向量通過運算所表示。線性無關(guān)與之相反。
函數(shù)、映射、變化:其實是一個意思。在一般函數(shù)里,一個數(shù)是一個元,在線性映射里,一個向量是一個元。
滿射:每個y至少是一個x的象(對應(yīng)單位),稱為滿射。
單射:1對1映射。
線性差分方程:序列的每一項目是定義為前一項的函數(shù)。一種遞歸關(guān)系(遞推)。
矩陣乘法:乘以數(shù)=各個相乘。矩陣乘矩陣必須前行=后列。
矩陣的逆:兩個矩陣相乘=單位矩陣,則互為逆矩陣。
矩陣分解:將矩陣拆散為數(shù)個矩陣的乘積。
行列式:簡單的說,行列式是一個運算矩陣的函數(shù),在 n 維歐幾里得空間中,行列式描述的是一個線性變化對“體積”所造成的影響,它能帶來伸縮變化。矩陣中各種元素的交叉相乘再加減正好能表達(dá)這種變化,它就是行列式。
克拉默法則:一套算法,能算出Ax=b的唯一解。矩陣乘以某個參數(shù)=向量的唯一解。
向量空間:向量構(gòu)成的空間。子空間是其中一個子集。
零空間:映射之后象為0的原象構(gòu)成的空間。
列空間:矩陣的列的所有線性組合構(gòu)成的空間。
線性變換核:齊次線性方程組的解集。
基向量:向量空間中任意一個元素,都可以唯一地表示成基向量的線性組合。
維數(shù):
秩:去掉無用的線性方程后的方程組數(shù)。
穩(wěn)態(tài)向量:
特征向量:變換后方向不變。
特征空間:特征向量構(gòu)成的空間。
特征值:設(shè) A 是n階方陣,如果存在數(shù)m和非零n維列向量x,使得 Ax=mx 成立,則稱 m 是A的一個特征值。乘以列向量=矩陣乘以列向量。
復(fù)向量:向量中包含了復(fù)數(shù)。
鞍點:一個數(shù)在所在行中是最大值,在所在列中是最小值。
函數(shù)矩陣:矩陣?yán)锏拿總元素都是一個關(guān)于x的函數(shù)。
矩陣微分方程:將級數(shù)式表達(dá)的微分方程寫成y=Ax的形式,A是所有a(t)類函數(shù)構(gòu)成的矩陣
冪算法:
內(nèi)積:
正交性:“正交性”是從幾何中借來的術(shù)語。如果兩條直線相交成直角,他們就是正交的。
范數(shù):長度。
正交集:
單位正交集:
正交投影:
格拉姆~施密特方法:把線性無關(guān)向量系進(jìn)行正交化的過程,稱為格拉姆-施密特正交化過程。
正交基:基向量兩兩正交。
QR分解:
內(nèi)積空間:
對稱矩陣:
譜定理:譜定理給出了算子或者矩陣可以對角化的條件(也就是可以在某個基底中用對角矩陣來表示)
二次型:n個變量的二次多項式稱為二次型,即在一個多項式中,未知數(shù)的個數(shù)為任意多個,但每一項的次數(shù)都為2的多項式。
奇異值:A*A的q個非負(fù)特征值的算術(shù)平方根叫作A的奇異值。矩陣A的秩等于它的非零奇異值的個數(shù)。
協(xié)方差矩陣:實際值1減去期望值1乘以實際值2減去期望值2,就是協(xié)方差。協(xié)方差矩陣就是兩個集合之間的元素協(xié)方差構(gòu)成的矩陣。
仿射變換:一個向量空間進(jìn)行一次線性變換并接上一個平移,變換為另一個向量空間。
仿射集:仿射集M 指的是具有x+S 形式的集合,其中x 是某個向量,而S 是由M 唯一確定的一個子空間,并稱為平行于M的子空間。
仿射包:最小仿射集。
超平面:n-1維度的線性子空間。
凸集:凸集是對于集合內(nèi)的每一對點,連接該對點的直線段上的每個點也在該集合內(nèi)。例如,立方體是凸集,但是任何中空的或具有凹痕的例如月牙形都不是凸集。
凸包:凸包就是將最外層的點連接起來構(gòu)成的凸多邊形,它能包含點集中所有的點。
貝塞爾曲線:依據(jù)四個位置任意的點坐標(biāo)繪制出的一條光滑曲線。


