線性代數(shù)研究什么用 學(xué)線性代數(shù)的感受
線性代數(shù)到底有什么用?為什么要學(xué)習(xí)線性代數(shù),它有什么用?大學(xué)學(xué)習(xí)線性代數(shù)有什么意義?學(xué)習(xí)線性代數(shù)的實(shí)際意義,線性代數(shù)的用途是什么?
本文導(dǎo)航
通俗講線性代數(shù)
線性代數(shù)是一個(gè)很神奇的東西,線性代數(shù)方法是使用線性觀點(diǎn)看待問題,并用線性代數(shù)的語言描述它、解決它(必要時(shí)可使用矩陣運(yùn)算)的方法。這是數(shù)學(xué)與工程學(xué)中最主要的應(yīng)用之一。其實(shí),所有的高深數(shù)學(xué)究其根本都離不開線性代數(shù)甚至是矩陣。只是我們大學(xué)學(xué)的都很淺,只是作為了解而已,只有以后真正要搞研究的人才會(huì)深入的學(xué)習(xí)。知識(shí)嘛,總是多了解一些的好,總不能大學(xué)畢業(yè),基本的代數(shù)都不知道吧,對(duì)不?
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學(xué)習(xí)線性代數(shù)有什么技巧
高數(shù)的一部分
學(xué)線性代數(shù)的感受
線性代數(shù)起源于對(duì)二維和三維直角坐標(biāo)系的研究。 在這里,一個(gè)向量是一個(gè)有方向的線段,由長度和方向同時(shí)表示。這樣向量可以用來表示物理量,比如力,也可以和標(biāo)量做加法和乘法。這就是實(shí)數(shù)向量空間的第一個(gè)例子。
現(xiàn)代線性代數(shù)已經(jīng)擴(kuò)展到研究任意或無限維空間。一個(gè)維數(shù)為 n 的向量空間叫做 n 維空間。在二維和三維空間中大多數(shù)有用的結(jié)論可以擴(kuò)展到這些高維空間。盡管許多人不容易想象 n 維空間中的向量,這樣的向量(即 n 元組)用來表示數(shù)據(jù)非常有效。由于作為 n 元組,向量是 n 個(gè)元素的“有序”列表,大多數(shù)人可以在這種框架中有效地概括和操縱數(shù)據(jù)。比如,在經(jīng)濟(jì)學(xué)中可以使用 8 維向量來表示 8 個(gè)國家的國民生產(chǎn)總值(GNP)。當(dāng)所有國家的順序排定之后,比如 (中國, 美國, 英國, 法國, 德國, 西班牙, 印度, 澳大利亞),可以使用向量 (v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8) 顯示這些國家某一年各自的 GNP。這里,每個(gè)國家的 GNP 都在各自的位置上。
作為證明定理而使用的純抽象概念,向量空間(線性空間)屬于抽象代數(shù)的一部分,而且已經(jīng)非常好地融入了這個(gè)領(lǐng)域。一些顯著的例子有:不可逆線性映射或矩陣的群,向量空間的線性映射的環(huán)。 線性代數(shù)也在數(shù)學(xué)分析中扮演重要角色,特別在向量分析中描述高階導(dǎo)數(shù),研究張量積和可交換映射等領(lǐng)域。
向量空間是在域上定義的,比如實(shí)數(shù)域或復(fù)數(shù)域。線性算子將線性空間的元素映射到另一個(gè)線性空間(也可以是同一個(gè)線性空間),保持向量空間上加法和標(biāo)量乘法的一致性。所有這種變換組成的集合本身也是一個(gè)向量空間。如果一個(gè)線性空間的基是確定的,所有線性變換都可以表示為一個(gè)數(shù)表,稱為矩陣。對(duì)矩陣性質(zhì)和矩陣算法的深入研究(包括行列式和特征向量)也被認(rèn)為是線性代數(shù)的一部分。
我們可以簡單地說數(shù)學(xué)中的線性問題——-那些表現(xiàn)出線性的問題——是最容易被解決的。比如微分學(xué)研究很多函數(shù)線性近似的問題。 在實(shí)踐中與非線性問題的差異是很重要的。
線性代數(shù)方法是指使用線性觀點(diǎn)看待問題,并用線性代數(shù)的語言描述它、解決它(必要時(shí)可使用矩陣運(yùn)算)的方法。這是數(shù)學(xué)與工程學(xué)中最主要的應(yīng)用之一。
線性代數(shù)在大學(xué)的重要性
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。
擴(kuò)展資料
線性代數(shù)起源于對(duì)二維和三維直角坐標(biāo)系的研究。在這里,一個(gè)向量是一個(gè)有方向的線段,由長度和方向同時(shí)表示。這樣向量可以用來表示物理量,比如力,也可以和標(biāo)量做加法和乘法。這就是實(shí)數(shù)向量空間的第一個(gè)例子。
現(xiàn)代線性代數(shù)已經(jīng)擴(kuò)展到研究任意或無限維空間。一個(gè)維數(shù)為 n 的向量空間叫做n 維空間。在二維和三維空間中大多數(shù)有用的結(jié)論可以擴(kuò)展到這些高維空間。盡管許多人不容易想象n 維空間中的向量,這樣的向量(即n 元組)用來表示數(shù)據(jù)非常有效。
參考資料來源:百度百科-線性代數(shù)
線性代數(shù)對(duì)本科生的意義
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。向量空間是現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個(gè)重要課題;因而,線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于抽象代數(shù)和泛函分析中;通過解析幾何,線性代數(shù)得以被具體表示。線性代數(shù)的理論已被泛化為算子理論。由于科學(xué)研究中的非線性模型通??梢员唤茷榫€性模型,使得線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)中。【摘要】
什么是線性代數(shù)?!【提問】
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。向量空間是現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個(gè)重要課題;因而,線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于抽象代數(shù)和泛函分析中;通過解析幾何,線性代數(shù)得以被具體表示。線性代數(shù)的理論已被泛化為算子理論。由于科學(xué)研究中的非線性模型通??梢员唤茷榫€性模型,使得線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)中?!净卮稹?/p>
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