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      線性代數(shù)第五版楊萬才著課后答案下載

      時(shí)間:2022-11-23 05:46:02 課后答案 我要投稿
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        線性代數(shù)是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支,它的研究對(duì)象是向量,向量空間(或稱線性空間),線性變換和有限維的線性方程組。以下是陽(yáng)光網(wǎng)小編為大家整理的線性代數(shù)第五版(楊萬才著),僅供大家參考!

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        線性代數(shù)第五版(楊萬才著):概述

        線性代數(shù)是代數(shù)學(xué)的一個(gè)分支,主要處理線性關(guān)系問題。線性關(guān)系意即數(shù)學(xué)對(duì)象之間的關(guān)系是以一次形式來表達(dá)的。例如,在解析幾何里,平面上直線的方程是二元一次方程;空間平面的方程是三元一次方程,而空間直線視為兩個(gè)平面相交,由兩個(gè)三元一次方程所組成的方程組來表示。含有n個(gè)未知量的一次方程稱為線性方程。關(guān)于變量是一次的函數(shù)稱為線性函數(shù)。線性關(guān)系問題簡(jiǎn)稱線性問題。解線性方程組的問題是最簡(jiǎn)單的線性問題。

        所謂“線性”,指的就是如下的'數(shù)學(xué)關(guān)系: 。其中,f叫線性算子或線性映射。所謂“代數(shù)”,指的就是用符號(hào)代替元素和運(yùn)算,也就是說:我們不關(guān)心上面的x,y是實(shí)數(shù)還是函數(shù),也不關(guān)心f是多項(xiàng)式還是微分,我們統(tǒng)一把他們都抽象成一個(gè)記號(hào),或是一類矩陣。合在一起,線性代數(shù)研究的就是:滿足線性關(guān)系 的線性算子f都有哪幾類,以及他們分別都有什么性質(zhì)。

        線性代數(shù)第五版(楊萬才著):學(xué)術(shù)地位

        線性代數(shù)在數(shù)學(xué)、物理學(xué)和技術(shù)學(xué)科中有各種重要應(yīng)用,因而它在各種代數(shù)分支中占居首要地位。在計(jì)算機(jī)廣泛應(yīng)用的今天,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、密碼學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)無不以線性代數(shù)為其理論和算法基礎(chǔ)的一部分。線性代數(shù)所體現(xiàn)的幾何觀念與代數(shù)方法之間的聯(lián)系,從具體概念抽象出來的公理化方法以及嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐谱C、巧妙的歸納綜合等,對(duì)于強(qiáng)化人們的數(shù)學(xué)訓(xùn)練,增益科學(xué)智能是非常有用的。隨著科學(xué)的發(fā)展,我們不僅要研究單個(gè)變量之間的關(guān)系,還要進(jìn)一步研究多個(gè)變量之間的關(guān)系,各種實(shí)際問題在大多數(shù)情況下可以線性化,而由于計(jì)算機(jī)的發(fā)展,線性化了的問題又可以計(jì)算出來,線性代數(shù)正是解決這些問題的有力工具。線性代數(shù)的計(jì)算方法也是計(jì)算數(shù)學(xué)里一個(gè)很重要的`內(nèi)容。

        線性代數(shù)的含義隨數(shù)學(xué)的發(fā)展而不斷擴(kuò)大。線性代數(shù)的理論和方法已經(jīng)滲透到數(shù)學(xué)的許多分支,同時(shí)也是理論物理和理論化學(xué)所不可缺少的代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)。

        “以直代曲”是人們處理很多數(shù)學(xué)問題時(shí)一個(gè)很自然的思想。很多實(shí)際問題的處理,最后往往歸結(jié)為線性問題,它比較容易處理。因此,線性代數(shù)在工程技術(shù)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,是一門基本的和重要的學(xué)科。

        如果進(jìn)入科研領(lǐng)域,你就會(huì)發(fā)現(xiàn),只要不是線性的東西,我們基本都不會(huì)!線性是人類少數(shù)可以研究得非常透徹的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)性框架。學(xué)好線性代數(shù),你就掌握了絕大多數(shù)可解問題的鑰匙。有了這把鑰匙,再加上相應(yīng)的知識(shí)補(bǔ)充,你就可以求解相應(yīng)的問題?梢哉f,不學(xué)線性代數(shù),你就漏過了95%的人類智慧!非線性的問題極為困難。如果能夠把非線性的問題化為線性的,這是我們一定要走的方向!

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