线性代数 4 every one(线性代数学习资源分享)

Linear Algebra 4 Every One

        版权说明，以下我分享的都是一个名叫Kenji Hiranabe的日本学者，在github上分享的，关于Gilbert Strang教授所撰写的《Linear Algebra for Everyone》一书的总结，更像是一个非常精美的线性代数手册，欢迎大家下载收藏。如果我的的这篇分享文章中涉嫌侵犯版权，我会立即删除该文章。

具体文章的发布地址：

https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra/blob/main/README-zh-CN.mdhttps://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra/blob/main/README-zh-CN.md

文章有英文版，日文版和中文版。

这是MIT Gilbert Strang老爷爷的个人官网：

Gilbert Strang's HomepageProf. Gilbert Strang's Home Page, MIT Math Dept. Containsrecent wavelet and applied math papers, textbooks, and shortcourseinformation.https://math.mit.edu/~gs/

这是他写的《Linear Algebra for Everyone》一书的下载地址：

Linear Algebra for Everyone, Gilbert Stranghttps://math.mit.edu/~gs/everyone/

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以下全部都是手册中的截图：

文章作者与序言部分

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理解矩阵的四种视角

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向量与向量的乘法

注意：图中关于v1，v2的说明，后面会用到，v是向量的英文Vector的首字母。

v1表示行向量乘以列向量

v2表示列向量乘以行向量

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矩阵与向量的乘法

 

 Mv1，Mv2都表示矩阵乘以列向量，Mv2是重点。

M和v分别是矩阵的英文Matrix和向量的英文Vector的首字母。

vM1，vM2都表示一个行向量乘以矩阵，vM2是重点。

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从四个角度理解矩阵与矩阵的乘法

MM1,MM2,MM3,MM4都表示矩阵与矩阵的乘法，个人认为MM2和MM3是重点。

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 矩阵与矩阵的乘法的另一种诠释

虽然，作者说P1是MM2和Mv2的组合，但我并不这么看，我觉得上图中，P1就是MM2，p2就是MM3。只是换了一种图示去说明。

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矩阵与对角阵的乘法 

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矩阵的五种分解方式

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A=CR

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 A=LU

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A=QR

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特征值全图 

 

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 矩阵世界

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  （全文完）

作者 --- 松下J27

参考文献(鸣谢)：

1，https://github.com/kf-liu/The-Art-of-Linear-Algebra-zh-CN/blob/main/The-Art-of-Linear-Algebra-zh-CN.pdf

2，https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra/blob/main/README-zh-CN.md

（放一张strang老爷爷的视频截图）

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