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线性代数与空间解析几何
时间:2024-04-03 11:54:39 由
陈冠韬
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)第87集 8.5.4 二次曲面的一般方程(二)
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)第86集 8.5.3 二次曲面的一般方程(一)
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)第85集 8.5.2 标准方程表示的二次曲面(二)
第84集 8.5.1 标准方程表示的二次曲面(一)
第83集 8.4.5 空间曲线(二)
第82集 8.4.4 空间曲线(一)
第81集 8.4.3 旋转曲面
第80集 8.4.2 柱面
第79集 8.4.1 球面
第78集 8.3.2 正定二次型
第77集 8.3.1 实二次型的惯性定律
第76集 8.2.2 配方法化实二次型为标准形
第75集 8.2.1 正交变换化实二次型为标准形
第74集 8.1.2 合同矩阵
第73集 8.1.1 二次型的定义及其矩阵
第72集 8.0 第八章前言
第71集 7.3.3 线性变换在两组基下矩阵之间的关系
第70集 7.3.2 线性变换的矩阵
第69集 7.3.1 线性变换的概念
第68集 7.2 线性空间的基底、维数及坐标
第67集 7.1.2 线性子空间
第66集 7.1.1 线性空间的概念
第65集 6.3 特征脸
第64集 6.2.4 实对称矩阵的正交相似对角化
第63集 6.2.3 几何重数与代数重数
第62集 6.2.2 方阵相似对角化的条件及方法
第61集 6.2.1 相似矩阵的概念
第60集 6.1.4 实对称阵的特征值与特征向量
第59集 6.1.3 特征向量的性质
第58集 6.1.2 特征值的性质
第57集 6.1.1 特征值与特征向量的概念
第56集 5.4.2 线性方程组在宏观经济中的应用
第55集 5.4.1 线性方程组的几何应用
第54集 5.3.2 有关线性方程组的例题
第53集 5.3.1 利用矩阵的初等行变换解线性方程组
第52集 5.2.3 线性方程组解结构的例题
第51集 5.2.2 非齐次线性方程组解的结构
第50集 5.2.1 齐次线性方程组解的结构
第49集 5.1 线性方程组有解的充要条件
第48集 4.6 图像压缩
第47集 4.5.4 正交矩阵
第46集 4.5.3 施密特正交化方法
第45集 4.5.2 规范正交基
第44集 4.5.1 内积、长度、夹角、正交
第43集 4.4.2 过渡矩阵与坐标转换公式
第42集 4.4.1 向量空间
第41集 4.3.3 向量组的秩
第40集 4.3.2 极大无关组的性质
第39集 4.3.1 极大线性无关组的概念
第38集 4.2.2 线性相关的判定
第37集 4.2.1 线性相关
第36集 4.1 n维向量的概念及线性运算
第35集 3.3.2 空间中的平面与直线(二)
第34集 3.3.1 空间中的平面与直线(一)
第33集 3.2.2 几何向量的数量积、向量积和混合积(二)
第32集 3.2.1 几何向量的数量积、向量积和混合积(一)
第31集 3.1 几何向量的概念及其线性运算
第30集 2.8.4 分块阵初等变换应用(三)
第29集 2.8.3 分块阵初等变换应用(二)
第28集 2.8.2 分块阵初等变换应用(一)
第27集 2.8.1 分块阵的初等变换
第26集 2.7 分块阵的概念及运算
第25集 2.6.3 用可逆矩阵刻画初等变换
第24集 2.6.2 用初等矩阵刻画初等变换
第23集 2.6.1 初等矩阵的概念
第22集 2.5.2 求矩阵秩的方法
第21集 2.5.1 矩阵秩的概念
第20集 2.4 矩阵的初等变换
第19集 2.3.2 可逆矩阵的判定
第18集 2.3.1 可逆矩阵的概念及性质
第17集 2.2.5 转置矩阵与共轭转置矩阵
第16集 2.2.4 方阵的行列式及行列式乘法公式
第15集 2.2.3 方阵的幂及方阵的多项式
第14集 2.2.2 矩阵的乘法
第13集 2.2.1 矩阵的线性运算
第12集 2.1 矩阵的概念
第11集 1.5 行列式等价定义
第10集 1.4 Cramer法则
第9集 1.3.2 将行列式按行(列)展开(二)
第8集 1.3.1 将行列式按行(列)展开(一)
第7集 1.2.2 行列式的性质(二)
第6集 1.2.1 行列式的性质(一)
第5集 1.1.4 n阶行列式的概念
第4集 1.1.3 全排列、逆序数
第3集 1.1.2 n阶行列式引言
第2集 1.1.1 行列式引言
第1集 1.0 绪论
内容简介
通过学习本课程,学生可以掌握线性代数与空间解析几何的基本理论和方法,培养自己的抽象思维能力、空间想象能力和综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力,为后续课程的学习打下基础。(哈尔滨工业大学)
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教程内容
通过学习本课程,学生可以掌握线性代数与空间解析几何的基本理论和方法,培养自己的抽象思维能力、空间想象能力和综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力,为后续课程的学习打下基础。(哈尔滨工业大学)
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