考研中的线性代数

至于为什么要考研,实际上是因为闲着没啥事,想找点事情打发下时间。顺便看下以后能不能搞搞机器学习,多赚点钱哈。
目标院校是中大,打算如果可以上岸那么就读2年的在职研究生。为什么不考全日制研究生呢?主要是中大的全日制研究生是神仙打架.而且一大群保送的,实在竞争不过人家。另外,全日制要3年脱产学习,年纪大了不工作就得吃土了。
实话说,考研中的线性代数实际上并不会出很复杂的题目,知识点就那么10-20个,但是150分占30分那样。
在考研之前,实际上看过不下5本的线性代数的书,包括同济大学那本不知所云的线性代数,还有李尚志的线性代数等。其中最推荐的是Gilbert Strang的《Introduction to Linear Algebra》和高等教育出版社的《高等代数第4版》。
其中第一本书还得感谢清华大学引入把它当教材,不然几十美刀的原著还得从美国寄过来,邮费就100多了,直接就打消念头了。真心推荐购买本纸质版的,如果有时间的话可以慢慢读。反正我是2018年花了半年时间将整本书读完,真心越看越觉得有意思。看完你就会发现线性代数,原来是这么简单。但是这书只是个基础,意犹未尽。
接着可以尝试读下张贤达教授的《矩阵分析与应用(第2版)》。基本这样,你工科基本问题就不大了。
之所以推荐高教版的这本书,你会发现这书提供了1种新的视角给你介绍线性代数,是从初中代数给你讲起的,很容易上手。
但是,发现虽然看完上述2本书,但是要做题的时候真心还是不大会。此时,推荐看下汤家凤的线性代数的视频,讲的还是挺细的。虽然很多地方没有给你证明,但是作为工科使用已经完全足够了,毕竟按照汤老师的说法,线性代数只是1个工具而已。
线性代数的核心是什么,按老师的说法是方程组。无论是行列式、矩阵论还是向量,都是围绕方程组这个核心进行研究的1种工具。
至于其他老师的课程,比如方浩、李永乐的线性代数,稍微听了下,感觉不适合我。为什么呢,因为他们都是教你如何快速提高分数,而我追求的是过程与理解。另外宋浩老师的线性代数感觉也可以,但是找1个老师学习就好了,没必要多。
线性代数,说句实话,教材真心用1个乱字来形容。很多教授属于那种装高深类型的,写的教材怀疑他自己都看不懂那种。
最后,关于刷题,推荐先看李林的辅导讲义,因为他写的书是中等水平的,而研究生考试当前基本以中等水平为主,而汤老师的比较基础,可能最终的分数并不会很高。
最后,线性代数和高等数学都是高等数学的基础,还是要打好基础,未来在运用机器学习时才能游刃有余。千万不要为了解题而学习一门课程,如果为了解题还不如直接学Python的的numpy,直接输入矩阵,然后调用代码直接就给你计算出来了。
其实数学只是门很理想的学科,各种完美的限定,而实际工程中可能很难实现,但是它提供了1种思路,运用这种思路可以简化整个过程而已。因此打好基础是非常有必要的,特别是线性代数,直接就可以应用到计算机图形学中的卷积等一系列计算中。
而且有很多问题,使用矩阵可以很简单的求解出问题答案,如果使用高等代数计算,那估计要等到猴年马月了。