第 1 页 / 共 21 页
第 2 页 / 共 21 页
第 3 页 / 共 21 页
第 4 页 / 共 21 页
第 5 页 / 共 21 页
第 6 页 / 共 21 页
第 7 页 / 共 21 页
第 8 页 / 共 21 页
第 9 页 / 共 21 页
第 10 页 / 共 21 页
第 11 页 / 共 21 页
第 12 页 / 共 21 页
第 13 页 / 共 21 页
第 14 页 / 共 21 页
第 15 页 / 共 21 页
第 16 页 / 共 21 页
第 17 页 / 共 21 页
第 18 页 / 共 21 页
第 19 页 / 共 21 页
第 20 页 / 共 21 页
第 21 页 / 共 21 页
知乎 - 线性代数
知乎 - 线性代数 线性代数，听起来是不是有点高深莫测？其实，它在我们的日常生活中无处不在，从你用的手机、电脑，到你听的音乐、看的电影，都离不开它的身影。简单来说，线性代数就是研究向量、矩阵和线性变换的数学分支。它构建了理解和处理数据、建模现实世界问题的核心工具。 核心概念之一当然是向量。你可以把向量想象成一个箭头，它有大小和方向。在计算机中，向量可以表示成一串数字，代表一个位置、一个力、或者一个状态。 线性代数提供了高效的方法来处理向量之间的运算，比如加法、减法、点积、叉积等等，这些运算是很多算法的基础。 接下来是矩阵。矩阵就是由数字排列成的方阵，它同样可以表示各种各样的信息。 矩阵运算比向量运算更加复杂，但它们在处理大规模数据、求解方程组、进行图像处理等方面发挥着关键作用。 比如，在机器学习中，矩阵的乘法就是用于学习模型参数的关键步骤。 线性变换是线性代数的一个重要组成部分。 它可以将一个图形或空间转换到另一个图形或空间中，而保持线性关系不变。 比如，旋转、缩放、平移等都是线性变换的例子。理解线性变换能够帮助我们更好地理解空间中的几何关系。 除了以上核心内容， 线性代数还涉及到行列式、特征值、特征向量等概念。 这些概念在很多领域都有着广泛的应用， 比如信号处理、控制理论、金融建模等等。 线性代数不仅仅是一门数学学科， 更是解决实际问题的强大工具。 掌握它，你就能更好地理解世界！
展开
线性代数
2025-07-31
5次阅读
资料获取方式
温馨提示：登录学霸英雄官网后可获取更多大学生必备科目和考证等复习备考资料！