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2020年春季学期微课黄荣平线性代数（超清视频）百度网盘
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2020年春季学期微课黄荣平线性代数（超清视频）
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若资源有问题欢迎追问~ 线性代数的主要内容是研究代数学中线性关系的经典理论。由于线性关系是变量之间比较简单的一种关系，而线性问题广泛存在于科学技术的各个领域，并且一些非线性问题在一定条件下 , 可以转化或近似转化为线性问题，因此线性代数所介绍的思想方法已成为从事科学研究和工程应用工作的必不可少的工具。尤其在计算机高速发展和日益普及的今天，线性代数作为高等学校工科本科各专业的一门重要的基础理论课，其地位和作用更显得重要。
线性代数主要研究了三种对象：矩阵、方程组和向量.这三种对象的理论是密切相关的，大部分问题在这三种理论中都有等价说法.因此，熟练地从一种理论的叙述转移到另一种去，是学习线性代数时应养成的一种重要习惯和素质.如果说与实际计算结合最多的是矩阵的观点，那么向量的观点则着眼于从整体性和结构性考虑问题，因而可以更深刻、更透彻地揭示线性代数中各种问题的内在联系和本质属性.由此可见，只要掌握矩阵、方程组和向量的内在联系，遇到问题就能左右逢源，举一反三，化难为易.
一、注重对基本概念的理解与把握，正确熟练运用基本方法及基本运算。
线性代数的概念很多，重要的有：
代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩（矩阵、向量组、二次型），等价（矩阵、向量组），线性组合与线性表出，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化，二次型的标准形与规范形，正定，合同变换与合同矩阵。
我们不仅要准确把握住概念的内涵，也要注意相关概念之间的区别与联系。
线性代数中运算法则多，应整理清楚不要混淆，基本运算与基本方法要过关，重要的有：
行列式（数字型、字母型）的计算，求逆矩阵，求矩阵的秩，求方阵的幂，求向量组的秩与极大线性无关组，线性相关的判定或求参数，求基础解系，求非齐次线性方程组的通解，求特征值与特征向量（定义法，特征多项式基础解系法），判断与求相似对角矩阵，用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵（亦即用正交变换化二次型为标准形）。
二、注重知识点的衔接与转换，知识要成网，努力提高综合分析能力。
线性代数从内容上看纵横交错，前后联系紧密，环环相扣，相互渗透，因此解题方法灵活多变，学习时应当常问自己做得对不对？再问做得好不好？只有不断地归纳总结，努力搞清内在联系，使所学知识融会贯通，接口与切入点多了，熟悉了，思路自然就开阔了。
例如：设A是m×n矩阵，B是n×s矩阵，且AB＝0，那么用分块矩阵可知B的列向量都是齐次方程组Ax＝0的解，再根据基础解系的理论以及矩阵的秩与向量组秩的关系，可以有
r（B）≤n－r（A）即r（A）＋r（B）≤n
进而可求矩阵A或B中的一些参数
上述例题说明，线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系，代数题的综合性与灵活性就较大，同学们整理时要注重串联、衔接与转换。
三、注重逻辑性与叙述表述
线性代数对于抽象性与逻辑性有较高的要求，通过证明题可以了解考生对数学主要原理、定理的理解与掌握程度，考查考生的抽象思维能力、逻辑推理能力。大家复习整理时，应当搞清公式、定理成立的条件，不能张冠李戴，同时还应注意语言的叙述表达应准确、简明。
线性代数是美国数学教授哈尔莫斯(Paul R. Halmos)的专长，他在 26 岁时出版了一本经典教材《有限维向量空间》( Finite-Dimensional Vector Spaces )。哈尔莫斯在回忆录《我要做数学家》( I Want to Be a Mathematician )谈到他第一次学习线性代数的悲惨遭遇：
代数课很难，我读得很搓火。…当我说搓火，我是真的生气。Brahana… 不知道如何说清楚，我们的教材是 Bôcher 的书(我认为写得一团糟)，我花在这个科目的多数时间里，我的情绪恼火到愤怒。…不知怎么的，我的线性代数导论最后幸存下来。过了四、五年，在我取得博士学位，听了诺伊曼(von Neumann) 讲的算子理论后，我才真正开始明白这个科目到底在讲什么。
为什么线性代数这么难？从哈尔莫斯说的这段话可以归结两个原因：第一是老师很烂，第二是课本很糟。如果学习一门科目的两个重要(必要？) 条件不是烂就是糟，我们还能冀望学好它吗？不过话说回来，即使哈尔莫斯的线性代数启蒙老师是数学大师诺伊曼，哈尔莫斯未必当下就能真正明白线性代数在讲什么。我说的真正明白不是指考试拿高分，而是有一天你在洗澡时豁然开悟，奔出浴室光着身子在马路上边跑边叫：「啊哈！我明白了！」老实讲，我不认为有那个老师或那本教科书可以让学生「第一次学线代就上手」。真正全面性的理解线性代数需要时间，需要勤奋练习与坚持思考。 当初我线性代数也不是很好，一起不好的还有概率论。
但是后来期末的时候分数还是考了很高，原因在于我后来学的好几门学科里都要求掌握线代和概率论的知识。而这两门课恰恰是我的短板。在认识到自己的短板之后，我开始看视频教程，找辅导资料，最主要的就是多刷题。
刷题是有规律的，每次只刷一种类型的题目，等这个类型的题目掌握了之后，再去刷下一个类型，这样能掌握的更牢固。
1、考研帮
考研帮，考研网倾力打造的手机APP应用，集院校资讯、考研经验、考研资料、考研论坛于一体的考研人的掌上家园。
2、小猿搜题app
小猿搜题是一款为中小学生创造的拍照搜题软件，软件操作简单，手机拍照，即可得到答案。
3、猿题库app
猿题库是一款最受中学生欢迎的免费手机做题软件,提供初中、高中同步练习和高三总复习等多种练习模式。
4、作业帮app
作业帮，中国在线教育学习平台，课程覆盖小学，初中，高中，大学所有学科。
大学高等数学较好的搜题软件有《大学搜题》、《大学搜题酱》、Wolframalpha、大学数学宝典、V研客。
1、《大学搜题》：支持拍照、文字多种搜题方式，非常快捷就能输出答案，帮你解惑；拍照搜索英语阅读，不仅轻松输出答案，还有中英对照内容，快速订正。同时这还是一款全能辅助学习平台，内含海量论文报告资源，可以为你提供参考；还有搜书、作业问答等模块等你来体验。
2、《大学搜题酱》：题库涵盖各专业课程，题目全，不仅有专业习题、网课答案，还有教材的配套答案解析；手打搜题太磨叽，多种搜题方式帮助你快速得到答案，除了用来搜题外，海量教材、网课资源，助你学习更上一层楼。
1、大学数学宝典APP 是专门为大学生题材的一款数学学习软件，这款高数app包含了“微dao积分”、“微分方程”和“线性代数”等所有的高等数学知识，内容丰富全面，讲解详细。
2、symbolab关于高等数学的数学计算工具，涉及科目十分广泛，目前包括代数、函数与图像、三角、微积分等，帮助用户免费解决任何数学难题，支持一键搜索智能匹配相关例题。
3、Photomath是一款手机拍照学习数学的软件，支持分数、小数、根、代数表达式、线性方程、不等式、一元二次方程或不等式，绝对方程和不等式、方程式、对数、三角函数、指数函数和对数函数的导数与积分。
4、Wolfram Mathematica一款数值计算软件，在本科基础课的应用包括求解数值积分、常微分方程、线性代数问题等，也能很简单地实现数据可视化。
5、Wolfram Alpha基于计算机代数、符号和数值计算、可视化和统计功能的计算平台和工具包开发的，能根据问题直接给出答案的网站，用户在搜索框键入需要查询的问题后，该搜索引擎将直接向用户返回答案。 支持线性代数的符号或数值计算，一般用Mathematica,WolframAlpha,Maple,Mathcad,Matlab,zzllrr Mather等等。
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线性代数主要研究了三种对象：矩阵、方程组和向量.这三种对象的理论是密切相关的，大部分问题在这三种理论中都有等价说法.因此，熟练地从一种理论的叙述转移到另一种去，是学习线性代数时应养成的一种重要习惯和素质.如果说与实际计算结合最多的是矩阵的观点，那么向量的观点则着眼于从整体性和结构性考虑问题，因而可以更深刻、更透彻地揭示线性代数中各种问题的内在联系和本质属性.由此可见，只要掌握矩阵、方程组和向量的内在联系，遇到问题就能左右逢源，举一反三，化难为易.
一、注重对基本概念的理解与把握，正确熟练运用基本方法及基本运算。
线性代数的概念很多，重要的有：
代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩（矩阵、向量组、二次型），等价（矩阵、向量组），线性组合与线性表出，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化，二次型的标准形与规范形，正定，合同变换与合同矩阵。
我们不仅要准确把握住概念的内涵，也要注意相关概念之间的区别与联系。
线性代数中运算法则多，应整理清楚不要混淆，基本运算与基本方法要过关，重要的有：
行列式（数字型、字母型）的计算，求逆矩阵，求矩阵的秩，求方阵的幂，求向量组的秩与极大线性无关组，线性相关的判定或求参数，求基础解系，求非齐次线性方程组的通解，求特征值与特征向量（定义法，特征多项式基础解系法），判断与求相似对角矩阵，用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵（亦即用正交变换化二次型为标准形）。
二、注重知识点的衔接与转换，知识要成网，努力提高综合分析能力。
线性代数从内容上看纵横交错，前后联系紧密，环环相扣，相互渗透，因此解题方法灵活多变，学习时应当常问自己做得对不对？再问做得好不好？只有不断地归纳总结，努力搞清内在联系，使所学知识融会贯通，接口与切入点多了，熟悉了，思路自然就开阔了。
例如：设A是m×n矩阵，B是n×s矩阵，且AB＝0，那么用分块矩阵可知B的列向量都是齐次方程组Ax＝0的解，再根据基础解系的理论以及矩阵的秩与向量组秩的关系，可以有
r（B）≤n－r（A）即r（A）＋r（B）≤n
进而可求矩阵A或B中的一些参数
上述例题说明，线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系，代数题的综合性与灵活性就较大，同学们整理时要注重串联、衔接与转换。
三、注重逻辑性与叙述表述
线性代数对于抽象性与逻辑性有较高的要求，通过证明题可以了解考生对数学主要原理、定理的理解与掌握程度，考查考生的抽象思维能力、逻辑推理能力。大家复习整理时，应当搞清公式、定理成立的条件，不能张冠李戴，同时还应注意语言的叙述表达应准确、简明。
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