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34. 向量组的线性表示 - 3
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线性代数精讲与应用案例
西安电子科技大学
大学课程 / 数学
大学生为什么要学数学?数学具有双向价值:培养科学品质和广泛应用。数学能提供观察世界的方法和解决问题的手段,这是数学对大学生的主要价值。教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会主任徐宗本院士指出“统计数字表明,大学期间的课程对学生影响最大的就是线性代数,其次是高等数学(下册)即多元微积分”,美国著名的数学教育家、线性代数课程现代化领导人,在美国畅销多年的优秀教材“线性代数及其应用”的作者David C. Lay指出: “线性代数课程是最有趣、最有价值的大学数学课程”。2019年2月中国联通研究院院长张云勇指出:通信技术的发展更离不开数学基础研究的支撑。微积分的应用、傅里叶级数、线性代数等数学理论都给通信技术的发展提供了依据。 对于提升逻辑思维和抽象思维能力来说,学习线性代数比学习微积分更加有效。线性代数在数学品质、应用价值和归纳、探索的多重功能,决定了它在大学数学基础中的重要地位。信息时代背景下,科学与工程面对问题的复杂性远远超过前几个世纪的想象。矩阵和向量空间的概念,为提出和解决许多重大问题提供了表述语言和有力的计算框架,线性代数的重要性随着计算机能力的提升而与日俱增。但线性代数抽象难懂,学了有什么用?这是学生普遍存在的疑问。本课程不是传统课堂内容的翻版,也不是通常的习题课。 本课程针对学习线性代数中遇到问题,答疑解惑,深入探究,包括五部分内容:一是从几何角度对线性代数的抽象概念进行诠释,如特征值与特征向量的几何意义等。二是线性代数常用的MATLAB计算,如线性方程组的MATLAB求解方法等。学会用数学软件进行分析与计算是理工科学生必备的能力。三是典型例题选讲,根据多年的教学经验,收集、整理学生常见的问题,精心筛选,使学生牢固掌握相关知识。四是知识拓展选讲,如超定线性方程组的最小二乘法、矩阵的几种分解等。如很多实际问题的数学模型是超定线性方程组(即无解),这部分弥补了线性代数传统内容的不足。五是精彩应用案例,有助于激发学生学习兴趣,培养学生应用建模与解决实际问题的意识与能力。本课程形式新颖,与课堂教学有效互补,这是本课程独有的特色。合理增加课程难度、拓展课程深度、扩大课程的可选择性,激发学生的学习动力和专业的志趣,帮助学生扎实掌握线性代数基本概念、内容、方法及理论,提高学生的科学运算能力、抽象概括能力、逻辑思维能力、空间想象力及解决实际问题的能力,提升学生高阶思维、创新意识等,为后续课程的学习和工作实践奠定基础。 立德树人,加强知识讲授与课程育人的融合,因此课程内容增加了数学文化内容与西电校史故事、红色记忆等。本课程团队理工结合优势突出,很多应用案例来自授课教师的专业,因为应用案例是提升学习兴趣的有效途径,这也是本课程独有的特色。
共76集
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1
矩阵的MATLAB计算 - 1
06:39
2
矩阵的MATLAB计算 - 3
06:42
3
典型例题选讲 - 1
13:31
4
典型例题选讲 - 3
13:33
5
矩阵各种运算规律的归纳
07:41
6
应用案例----投入产出模型 - 1
11:02
7
应用案例----投入产出模型 - 3
11:02
8
应用案例----矩阵运算的通信应用之空时块码
08:21
9
矩阵运算在天线分析与设计中的应用 - 1
11:17
10
矩阵运算在天线分析与设计中的应用 - 3
11:22
11
线性方程组与行列式的几何意义 - 1
09:33
12
线性方程组与行列式的几何意义 - 3
09:32
13
n阶行列式的计算 - 1
12:01
14
n阶行列式的计算 - 3
11:59
15
行列式的MATLAB计算 - 1
05:48
16
行列式的MATLAB计算 - 3
05:52
17
线性方程组的MATLAB求解
06:29
18
典型例题选讲 - 1
11:11
19
典型例题选讲 - 3
11:10
20
知识拓展--超定线性方程组的最小二乘法 - 1
07:53
21
知识拓展--超定线性方程组的最小二乘法 - 3
07:58
22
应用案例--利用行列式证明微分中值定理 - 1
07:14
23
应用案例--利用行列式证明微分中值定理 - 3
07:15
24
应用案例--市场占有率问题
09:47
25
应用案例--选举问题及马尔科夫链 - 1
11:26
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应用案例--选举问题及马尔科夫链 - 3
11:30
27
k阶子式--矩阵秩的定义 - 1
08:44
28
k阶子式--矩阵秩的定义 - 3
08:44
29
行列式典型习题讲解 - 1
11:05
30
行列式典型习题讲解 - 2
11:13
31
行列式典型习题讲解 - 3
11:01
32
平面上线性变换的几何意义
09:00
33
向量组的线性表示 - 1
07:16
34
向量组的线性表示 - 3
07:13
35
向量组的线性相关性 - 1
05:05
36
向量组的线性相关性 - 3
05:07
37
维与3维向量组的线性相关性 - 1
10:57
38
维与3维向量组的线性相关性 - 3
11:01
39
判别向量组线性相关性的几种方法 - 1
06:45
40
判别向量组线性相关性的几种方法 - 3
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41
n维向量空间 - 1
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n维向量空间 - 3
06:58
43
秩是一个什么东东
09:34
44
秩是一个什么东东
09:34
45
秩是一个什么东东 - 1
06:32
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秩是一个什么东东 - 3
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47
典型例题选讲 - 1
11:03
48
典型例题选讲 - 3
11:00
49
用MATLAB求向量组的极大无关组
05:34
50
知识拓展--矩阵的四个基本子空间 - 1
07:55
51
知识拓展--矩阵的四个基本子空间 - 3
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52
西电半部电台起家
06:36
53
矩阵对角化的MATLAB计算
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54
应用案例--利用矩阵求斐波那契数列通项 - 1
07:53
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应用案例--利用矩阵求斐波那契数列通项 - 3
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应用案例--矩阵特征值分解在MIMO信道容量分析中的应用 - 1
05:49
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应用案例--矩阵特征值分解在MIMO信道容量分析中的应用 - 3
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应用案例--阵列天线波达方向估计 - 1
11:08
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应用案例--阵列天线波达方向估计 - 2
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应用案例--阵列天线波达方向估计 - 3
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知识拓展--矩阵的标准形 - 1
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知识拓展--矩阵的标准形 - 3
07:29
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知识拓展--矩阵的几种分解
07:10
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线性代数各章节的联系 - 1
06:06
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线性代数各章节的联系 - 3
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应用案例--集成电路互连线RC模型分析 - 1
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矩阵初等变换的应用
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线性代数_几个易混淆概念的辨析 - 1
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