线性代数introduction to vectors

适合初学者的高等数学国外教材高等数学是大学数学系中的一门重要课程，对学生的数学思维能力和解决问题的能力有很大的培养作用。

然而，对初学者而言，高等数学的抽象性和复杂性常常成为他们学习的难点。

为了帮助初学者更好地理解和学习高等数学，许多出版社推出了适合初学者的高等数学国外教材，下面我们就来盘点一些值得推荐的教材。

1. "Calculus: Early Transcendentals" by James Stewart这本教材是数学界的经典之作，由加拿大著名数学家詹姆斯·斯图尔特编写。

它采用了透彻的解释和大量的图表，使得抽象的数学概念变得容易理解。

该教材内容广泛，包括微积分、向量分析以及偏微分方程等高等数学的重要部分。

值得一提的是，书中还提供了丰富的例题和习题，帮助学生更好地巩固所学知识。

2. "Introduction to Linear Algebra" by Gilbert Strang线性代数是高等数学中一个重要的分支，它涉及到向量、矩阵、线性方程组等内容。

Gilbert Strang教授的教材是学习线性代数的经典之作。

该教材以直观且易于理解的方式讲解线性代数的基本概念和方法。

它还通过大量的实例和应用问题，让学生更好地掌握线性代数的应用技巧。

3. "Probability and Statistics for Engineers and Scientists" by Ronald E. Walpole概率论与数理统计是高等数学中的一门重要课程，涉及到随机事件、概率分布、统计推断等内容。

这本教材是一本面向工程师和科学家的概率论与数理统计教材。

它以实际问题为导向，通过例题和应用案例讲解概率和统计的基本原理和方法。

该教材旨在帮助学生理解概率与统计的应用领域，并培养他们的问题分析和解决能力。

4. "Differential Equations and Linear Algebra" by C. Henry Edwardsand David E. Penney微分方程和线性代数是高等数学中两个重要的分支，也是许多其他学科如物理学、工程学和计算机科学的重要基础。

线性代数课程大纲一、课程简介本课程旨在介绍线性代数的基本概念、原理和应用。

学生将通过深入学习线性代数的理论和技巧，培养解决线性方程组、矩阵运算、向量空间和特征值等问题的能力。

课程还将涵盖线性代数在科学、工程和经济学等领域的应用。

二、课程目标1. 理解线性代数的基础概念和理论；2. 掌握线性方程组的求解方法；3. 熟悉矩阵运算的规则和性质；4. 理解向量空间的概念和性质；5. 学习矩阵的特征值和特征向量的计算方法；6. 掌握线性代数在实际问题中的应用。

三、课程内容1. 向量和矩阵1.1 向量的定义和运算1.2 向量空间的概念1.3 矩阵的定义和性质1.4 矩阵运算的规则2. 线性方程组2.1 线性方程组的基本概念2.2 线性方程组的解集和解的判定 2.3 高斯消元法和矩阵消元法2.4 线性方程组的应用3. 矩阵的特征值和特征向量3.1 特征值和特征向量的定义3.2 特征值和特征向量的计算方法 3.3 对角化和相似矩阵3.4 特征值和特征向量的应用4. 向量空间和线性变换4.1 向量空间的性质和子空间4.2 线性相关性和线性无关性4.3 线性变换的定义和性质4.4 线性变换的矩阵表示5. 内积空间5.1 内积的定义和性质5.2 正交性和正交基5.3 格拉姆-施密特正交化方法5.4 最小二乘解和投影6. 应用案例分析6.1 线性代数在图像处理中的应用6.2 线性代数在数据分析中的应用6.3 线性代数在物理学中的应用6.4 线性代数在经济学中的应用四、教学方法1. 理论课讲授：通过教师的讲解和演示，引导学生掌握线性代数的基本概念和理论。

2. 实践练习：课堂上提供典型例题和习题，帮助学生巩固所学知识并培养解决实际问题的能力。

3. 课题研究：指导学生选择一些与线性代数相关的课题进行深入研究，锻炼科研能力和创新精神。

五、考核方式1. 平时表现：包括课堂参与、作业完成情况和实验报告等。

2. 期中考试：对课程前半部分内容进行综合测试。

Introduction to Linear Algebra 第四版教学设计课程背景本次教学设计的课程为Introduction to Linear Algebra，是一门展示线性代数基本概念和技巧的课程。

本课程旨在启发学生对数学的思考方式，并为日后数学学习做好铺垫。

本课程的学生对象为大学一年级的本科学生。

这些学生需要具备高中数学的知识和技能，但不需要特别的专业背景。

在此基础上，本课程将讲解线性代数的基础知识与技巧。

教学目标通过本课程的学习，学生应该达到以下教学目标：1.掌握线性代数的基本概念和技巧，包括向量、矩阵、线性方程组和线性变换等。

2.熟悉线性代数的应用领域，包括物理、工程和计算机科学等。

3.学会利用线性代数去解决实际问题，并培养其解决数学问题的思考能力。

4.培养学生的团队合作、交流和创新能力，提高其学习水平和自我发展能力。

授课内容本课程教学内容可按以下方式分布：1.向量和矩阵–向量•空间和向量的基本定义•向量的线性运算和组合–矩阵•矩阵的定义和基本运算•矩阵的乘法及其性质2.线性方程组–一元线性方程组的解法–多元线性方程组的解法3.线性变换–线性变换的定义和基本性质–线性变换的矩阵表示–主要变换的几何意义4.特征值和特征向量–特征值和特征向量的定义和性质–矩阵对角化的概念和方法5.应用举例和案例分析教学方法本课程采用多种教学方法，旨在最大限度地提高学生的学习效果：1.授课：通过课堂讲解，为学生提供线性代数的基础知识和技巧。

2.组内合作：通过团队合作的方式，引导学生在应用题目中学习解决实际问题的技能。

3.课外阅读和作业：通过布置相关读物和作业，拓展学生成长的视野和提高其创新能力。

教学评价为了评价学生对本课程的掌握程度和学习效果，本课程会针对以下方面进行评估：1.课堂表现：评价学生上课互动、发言和思考的积极性，评分期末考试成绩的20%。

2.课程作业：阅读、计算、应用和理论解题等形式多样的课程作业，评分期末考试成绩的20%。

introduction to linear algebra 每章开头方框-概述说明以及解释1.引言1.1 概述线性代数是数学中的一个重要分支，主要研究向量空间和线性变换的性质及其应用。

它作为一门基础学科，在多个领域如物理学、计算机科学以及工程学等都有广泛的应用。

线性代数的研究对象包括向量、向量空间、矩阵、线性方程组等，通过对其性质和运算法则的研究，可以解决诸如解线性方程组、求特征值与特征向量等问题。

线性代数的基本概念包括向量、向量空间和线性变换。

向量是指在空间中具有大小和方向的量，可以表示为一组有序的实数或复数。

向量空间是一组满足一定条件的向量的集合，对于向量空间中的任意向量，我们可以进行加法和数乘运算，得到的结果仍然属于该向量空间。

线性变换是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的运算。

线性方程组与矩阵是线性代数中的重要内容。

在实际问题中，常常需要解决多个线性方程组，而矩阵的运算和性质可以帮助我们有效地解决这些问题。

通过将线性方程组转化为矩阵形式，可以利用矩阵的特殊性质进行求解。

线性方程组的解可以具有唯一解、无解或者有无穷多解等情况，而矩阵的行列式和秩等性质能够帮助我们判断线性方程组的解的情况。

向量空间与线性变换是线性代数的核心内容。

向量空间的性质研究可以帮助我们理解向量的运算和性质，以及解释向量空间的几何意义。

线性变换是一种将一个向量空间映射到另一个向量空间的运算，通过线性变换可以将复杂的向量运算问题转化为简单的矩阵运算问题。

在线性变换中，我们需要关注其核、像以及变换的特征等性质，这些性质可以帮助我们理解线性变换的本质和作用。

综上所述，本章节将逐步介绍线性代数的基本概念、线性方程组与矩阵、向量空间与线性变换的相关内容。

通过深入学习和理解这些内容，我们能够掌握线性代数的基本原理和应用，为进一步研究更高级的线性代数问题打下坚实的基础。

1.2文章结构在文章结构部分，我们将介绍本文的组织结构和各章节的内容概述。

线性代数基础学习书单线性代数是很传统的课程，国内还比较喜欢叫做高等代数，这就更加传统了。

一般地，在我们的高等代数里，除了线性空间外，还有大量的矩阵论，一点点多项式理论。

大致来说，线性代数可以从两个角度去看它，一是它的几何理论，即线性空间以及线性空间里的线性变换；二是代数方法，那就是矩阵论了。

“所谓线性代数学，就是或者直接研究线性空间的几何问题，或者将线性空间的一些几何问题化为化为矩阵问题。

所以线性空间理论和矩阵论实际上是相伴而生的。

”（许以超，线性代数与矩阵论（第二版）·序言，p.ii）至于多项式，在这里主要是一个将平面上的几何问题化为代数多项式问题来解决的方案，这是平面解析几何的问题。

那么，多项式要不要学，光是看看那么多线性代数教科书里都要包含一章来讲多项式，就知道答案是肯定的。

几何问题其实都可以是线性问题，这样，间接地，多项式也就跟线性代数挂上了钩。

不过，是否可以把多项式分出去就是一个值得考虑的问题了。

我觉得多项式还是不要放在线性代数课程中为好，一则费时，二则也讲不透。

事实上，很多老师会把本来放在前头的多项式挪到后面来讲，甚至干脆就不讲。

有一门课叫做“整数与多项式”，不过现在很少在大学课堂里出现了。

整数理论是属于数论的，但加减乘除跟多项式是一样的，比较一下算术基本定理和代数基本定理就知道了。

另外，多项式其实也不是一个简单的问题，更不只限于跟整数挂钩。

在多项式环中，我们有带余除法，若表示为分式，就扩展到有理域了，更进一步，我们去求根的话，那就有实根甚至复根，再则，还有多元多项式的问题。

这显然不是在一本线性代数教科书的一章之内就可以交代清楚的。

当代线性代数课是比较注重空间理论的。

这是符合线性代数本质的，因为在线性空间里，毕竟都是几何对象。

首先得弄清楚这门课的对象，这一点是毫无疑义的。

所以，刚开始学习线性代数时，应该把注意力集中在这方面。

等到对此有了一个比较透彻的理解时，就该开始苦练矩阵计算的功夫了。

线性代数（linear algebra）Linear algebra (Linear Algebra) is a branch of mathematics. Its research objects are vectors, vector spaces (or linear spaces), linear transformations and finite dimensional linear equations. Vector space is an important subject in modern mathematics. Therefore, linear algebra is widely used in abstract algebra and functional analysis. Linear algebra can be expressed concretely by analytic geometry. The theory of linear algebra has been generalized to operator theory. Since nonlinear models in scientific research can often be approximated as linear models, linear algebra has been widely applied to natural and social sciences.The development of linear algebraBecause the work of Descartes and Fermat, linear algebra basically appeared in seventeenth Century. Until the late eighteenth Century, the field of linear algebra was confined to planes and spaces. The first half of nineteenth Century to complete the transition matrix to the n-dimensional vector space theory begins with Kailai in the second half of nineteenth Century, because if when work reached its culmination in.1888, Peano axiomatically defined finite or infinite dimensional vector space. Toeplitz will be the main theorem is generalized to arbitrary body linear algebra on the general vector space. The concept of linear mapping can in most cases get rid of matrix computation directed to the inherent reasoning, that is not dependent on the selection of the base. Do not exchange and exchange or not with the ring as the operator domain, this concept to die, this concept very significantly extended vector space theory and re organize the nineteenth Century Instituteof the.The word "algebra" appeared relatively late in China, in the Qing Dynasty when the incoming China, it was translated into "Alj Bala", until 1859, the Qing Dynasty famous mathematician, translator Li Shanlan translated it as "algebra", still in use.The status of linear algebraLinear algebra is a subject that discusses matrix theory and finite dimensional vector spaces combined with matrices and their linear transformation theory.The main theory is mature in nineteenth Century, and the first cornerstone (the solution of two or three Yuan linear equations) appeared as early as two thousand years ago (see in our ancient mathematical masterpiece "nine chapters arithmetic").The linear algebra has many important applications in mathematics, mechanics, physics and technology, so it has important place in various branches of algebra;In the computer today, computer graphics, computer aided design, cryptography, virtual reality and so on are all part of the theory and algorithm of linear algebra;.Between geometric and algebraic methods embodied in the concept of the subject of the connection from the axiomatic method on the abstract concept and rigorous logic reasoning, cleverly summed up, to strengthen people's training in mathematics, science and intelligent gain is very useful;And with the development of science, we should not only study the relationship between the individual variables, but also further study the relationship between multiple variables, all kinds of practical problems in most cases can be linearized, and because of the development of the computer, the linearized problem can be calculated, linear algebra is a powerful tool to solve these problems.Basic introduction to linear algebraLinear algebra originated from the study of two-dimensional and three-dimensional Cartesian coordinate systems. Here, a vector is a line segment with a direction that is represented by both length and direction. Thus vectors can be used to represent physical quantities, such as force, or to add and multiply scalar quantities. This is the first example of a real vector space.Modern linear algebra has been extended to study arbitrary or infinite dimensional spaces. A vector space of dimension n is called n-dimensional space. In two-dimensional andthree-dimensional space, most useful conclusions can be extended to these high-dimensional spaces. Although many people do not easily imagine vectors in n-dimensional space, such vectors (i.e., n tuples) are very useful for representing data. Since n is a tuple, and the vector is an ordered list of n elements, most people can effectively generalize and manipulate data in this framework. For example, in economics, 8 dimensional vectors can be used to represent the gross national product (GNP) of 8 countries. When all the nationalorder (such as scheduled, China, the United States, Britain, France, Germany, Spain, India, Australia), you can use the vector (V1, V2, V3, V4, V5, V6, V7, V8) showed that these countries a year each GNP. Here, each country's GNP are in their respective positions.As a purely abstract concept used in proving theorems, vector spaces (linear spaces) are part of abstract algebra and have been well integrated into this field. Some notable examples are: irreversible linear maps or groups of matrices, rings of linear mappings in vector spaces. Linear algebra also plays an important role in mathematical analysis,Especially in vector analysis, higher order derivatives are described, and tensor product and commutative mapping are studied.A vector space is defined on a domain, such as a real or complex domain. Linear operators map the elements of a linear space into another linear space (or in the same linear space), and maintain the consistency of addition and scalar multiplication in the vector space. The set of all such transformations is itself a vector space. If a basis of linear space is determined, all linear transformations can be expressed as a table, called matrix. Further studies of matrix properties and matrix algorithms (including determinants and eigenvectors) are also considered part of linear algebra.We can simply say that the linear problems in Mathematics - those that exhibit linear problems - are most likely to be solved. For example, differential calculus studies the problemof linear approximation of functions. In practice, the difference between a nonlinear problem and a nonlinear one is very important.The linear algebra method refers to the problem of using a linear viewpoint to describe it and to describe it in the language of linear algebra and to solve it (when necessary) by using matrix operations. This is one of the most important applications in mathematics and engineering.Some useful theoremsEvery linear space has a base.The nonzero matrix n for a row of N rows A, if there is a matrix B that makes AB = BA = I (I is the unit matrix), then A is nonsingular matrix.A matrix is nonsingular if and only if its determinant is not zero.A matrix is nonsingular if and only if the linear transformation it represents is a automorphism.A matrix is semi positive if and only if each of its eigenvalues is greater than or equal to zero.A matrix is positive if and only if each of its eigenvalues is greater than zero.Generalizations and related topicsLinear algebra is a successful theory, and its method has been applied to other branches of mathematics.The theory of modulus is to study the substitution of scalar domains in linear algebra by ring substitution.Multilinear algebra transforms the "multivariable" problem of mapping into the problem of each variable, resulting in the concept of tensor.In the spectral theory of operators, by using mathematical analysis, infinite dimensional matrices can be controlled.All of these areas have very large technical difficulties.Basic contents of linear algebra in Chinese UniversitiesFirst, the nature and tasks of the courseThe course of linear algebra is an important basic theory course required by students of science and Engineering in universities and colleges. It is widely used in every field of science and technology. Especially today, with the development and popularization of computer, linear algebra has become the basic theory knowledge and important mathematical tool for engineering students. Linear algebra is to train thehigh-quality specialized personnel needed for the socialist modernization construction of our country. Through the study of this course, we should make students get:1 determinant2, matrix3. The correlation of vectors and the rank of matrices4 、 linear equations5, similar matrix and two typeAnd other basic concepts, basic theories and basic operational skills, and lay the necessary mathematical foundation for further courses and further knowledge of mathematics.While imparting knowledge through various teaching links gradually cultivate students with abstract thinking ability, logical reasoning ability, spatial imagination ability and self-learning ability, but also pay special attention to cultivate students with good operation ability and comprehensive use of the knowledge to the ability to analyze and solve problems.Two, the content of the course teaching, basic requirements and class allocation(1) teaching content1 determinant(1) definition of order n determinant(2) the nature of determinant(3) the calculation of the determinant is carried out in rows (columns)(4) the Clem rule for solving linear equations2, matrix(1) the concept of matrix, unit matrix, diagonal matrix, symmetric matrix(2) linear operations, multiplication operations, transpose operations and laws of matrices(3) inverse matrix concept and its properties, and inverse matrix with adjoint matrix(4) the operation of partitioned matrices3 vector(1) the concept of n-dimensional vectors(2) the linear correlation, linear independence definition and related theorems of vector groups, and the judgement of linear correlation(3) the maximal independent group of vectors and the rank of vectors(4) the concept of rank of matrix(5) elementary transformation of matrix, rank and inverse matrix of matrix by elementary transformation(6) n-dimensional vector spaces and subspaces, bases, dimensions, coordinates of vectors4 、 linear equations(1) the necessary and sufficient conditions for the existence of nonzero solutions of homogeneous linear equations and the necessary and sufficient conditions for the existence of solutions of nonhomogeneous linear equations(2) the fundamental solution, the general solution and the solution structure of the system of linear equations(3) the condition and judgement of the solution of nonhomogeneous linear equations and the solution of the system of equations(4) finding the general solution of linear equations by elementary row transformation5, similar matrix and two type(1) eigenvalues and eigenvectors of matrices and their solutions(2) similarity matrix and its properties(3) the necessary and sufficient conditions and methods of diagonalization of matrices(4) similar diagonal matrices of real symmetric matrices(5) two type and its matrix representation(6) the method of linearly independent vector group orthogonal normalization(7) the concept and property of orthogonal transformation and orthogonal matrix(8) orthogonal transformation is used as the standard shape of the two type(9) the canonical form of quadratic form and two form of two type are formulated by formula(10) the inertia theorem, the rank of the two type, the positive definite of the two type and their discrimination(two) basic requirements1, understand the definition of order n determinant, will use the definition of simple determinant calculation2, master the basic calculation methods and properties of determinant3, master Clem's law4. Understand the definition of a matrix5, master the matrix operation method and inverse matrix method6. Understanding the concept of vector dependency defines the relevance of the vector by definition7, grasp the method of finding the rank of the matrix, and understand the relation between the rank of the matrix and the correlation of the vector group8, understand the concept of vector space, will seek vector coordinates9. Master the matrix rank and inverse matrix with elementary transformation, and solve the system of linear equations10, master the method of solving linear equations, and know the simple application of linear equations11. Master the method of matrix eigenvalue and eigenvector12. Grasp the concept of similar matrices and the concept of diagonalization of matrices13, master the orthogonal transformation of two times for standard type method14, understand the inertia theorem of the two type, and use thematching method to find the sum of squares of the two type15. Grasp the concept and application of the positive definiteness of the two typeMATLABIt is a programming language and can be used as a teaching software for engineering linear algebra. It has been introduced into many university textbooks at home and abroad.。

introduction to linear algebra 5th edition 中译-回复[introduction to linear algebra 5th edition 中译]的主题：线性代数入门文章长度：1500-2000字第一步：了解线性代数的定义和重要性在数学中，线性代数是研究向量空间和线性映射的分支。

它研究线性方程组、向量空间的结构和变换，是数学中一个重要的分支领域。

线性代数在许多数学和科学领域的应用非常广泛，如工程学、物理学、经济学等。

[introduction to linear algebra 5th edition中译]提供了深入了解线性代数的基础。

第二步：概述[introduction to linear algebra 5th edition 中译] 的内容[introduction to linear algebra 5th edition 中译]主要介绍了线性代数中的基本概念和理论，以及其在实际问题中的应用。

书中包含了向量、矩阵、线性变换、特征值与特征向量等重要内容。

第三步：深入探讨书中主要概念和理论1. 向量：向量是线性代数中的基本对象，它可以用来表示在空间中的方向和大小。

向量可以进行加法和数乘操作，同时还有一些特殊的向量，如零向量和单位向量。

2. 矩阵：矩阵是线性代数中的另一个重要概念，它是由一个或多个向量组成的矩形数组。

矩阵可以用来表示线性变换、解线性方程组等问题。

矩阵的乘法和转置操作是线性代数中常用的操作。

3. 线性变换：线性变换是将一个向量空间映射为另一个向量空间的变换。

线性变换具有保持加法和数乘运算的特性，可以用矩阵来表示。

线性变换在图像处理、信号处理等领域有广泛应用。

4. 特征值与特征向量：特征值与特征向量是描述线性变换的重要概念。

特征值代表了线性变换对应的变换方向，而特征向量代表了这个方向上的变换量。

特征值与特征向量在物理学和计算机图形学中有广泛应用。

introduction to linear algebra 5th edition 中译-回复题目: 《[线性代数引论第五版中译]》：理解线性代数的步骤和关键概念引言：线性代数作为数学的一个重要分支，研究了向量空间和线性映射的性质与结构，是解决各种数学和工程问题的基础。

而在学习线性代数的过程中，作为一本经典教材，《线性代数引论第五版中译》提供了详尽和深入的内容，对于初学者来说，理解其中的步骤和关键概念是非常重要的。

本文将一步一步回答关于该教材的一些常见问题，帮助读者更好地掌握线性代数。

第一步：了解线性代数的基本定义和概念（Introduction）在学习《线性代数引论第五版中译》之前，首先需要了解线性代数的基本定义和概念。

线性代数主要研究向量、矩阵和线性变换等概念。

向量是线性代数中的基本元素，它可以表示方向和大小。

矩阵是由数构成的矩形阵列，用于表示线性映射和线性方程组等。

线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射，保持向量间的线性关系。

第二步：掌握向量空间的概念和性质（Chapter 1）向量空间是线性代数中最重要的概念之一，它是由一组满足一定条件的向量所构成的集合。

在学习第一章时，需要掌握向量空间的定义、线性组合、线性相关性和线性无关性等重要概念。

了解这些基本概念，可以帮助我们理解向量空间的性质和操作。

第三步：理解线性变换和矩阵的关系（Chapter 2）线性变换和矩阵是线性代数中核心的概念。

一个线性变换可以由一个矩阵来表示，而一个矩阵也可以表示一个线性变换。

在第二章，我们需要理解线性变换和矩阵之间的关系，掌握线性变换的定义、线性变换的运算和性质，以及矩阵的乘法和逆矩阵等重要概念。

第四步：解析线性方程组和矩阵的特征值和特征向量（Chapter 3）线性方程组是线性代数中的一个重要应用。

在第三章，我们需要学习如何解析线性方程组，理解矩阵的秩、行列式和逆矩阵的相关概念。

此外，还需要掌握矩阵的特征值和特征向量的概念，这对于分析和处理线性变换的性质和行为非常重要。

IndexEEconomics 经济学435,439 Eigencourse 457,458Eigenvalue 特征值283,287,374,499 Eigenvalue changes 特征值变换439Eigenvalues of 的特征值284,294,300 Eigenvalues of 的特征值297Eigenvalues of 的特征值362Eigenvector basis 基底的特征向量399Eigenvectors 特征向量283,287,374Eigshow 290,368Elimination 消元法45-66,83,86,135 Ellipse 椭圆290,346,366,382 Energy 能量343,409Engineering 工程409,419Error 误差211,218,219,225,481,483 Error equation 误差方程477Euler angles 欧拉角474Euler’s formula 欧拉公式311,426,430,497Even 偶数113,246,258,452 Exponential 指数的314,319,327FHilbert space 希尔伯特空间447,449Hooke’s Law 虎克定律410,412 Householder reflections 镜像变换237,469,472 Hyperplane 超平面30,42IIll-conditioned matrix 病态矩阵371,473,474 Imaginary 虚数289Independent 独立的26,27,134,168,200,300 Initial value 初值313Inner product 内积11,56,108,448,502,506 Input and output basis 基底输入输出399Integral 积分24,385,386Interior point method 内点法445Intersection of spaces 交空间129,183Inverse matrix 逆矩阵24,81,270Inverse of的逆82Invertible 可逆的86,173,200,248 Iteration 迭代481,482,484,489,492 JJacobi 雅可比481,483,485,489 Jordan form 约当型356,357,358,361,482 JPEG 364,373KKalman filter 卡尔曼滤波器93,214Kernel 核377,380Kirchhoff’s Laws 基尔霍夫定律143,189,420,424-427 Krylov 克雷洛夫491,492Lnorm 和范数225,480Lagrange multiplier 拉格朗日乘子445Lanczos method 兰索斯方法490,492LAPACK 线性代数软件包98,237,486Leapfrog method 跳步法317,329Least squares 最小平方218,219,236,405,408,453 Left nullspace左零空间184,186,192,425Left-inverse 左逆的81,86,154,405Length 长度12,232,447,448,501 Line 线34,40,221,474Line of springs 线弹簧411Linear combination 线性组合1,3Linear equation 线性方程23Linear programming 线性规划440Linear transformation 线性变换44,375-398Linearity 线性关系44,245,246Linearly independent 线性独立26,134,168,169,200 LINPACK 线性系统软件包465Loop 环路307,425,426Lower triangular 下三角9598,100,474Lucas numbers 卢卡斯数306MMaple 38,100Mathematica 38,100MATLAB 17,37,237,243,290,337,513 Matrix(see full page 570) 矩阵22,384,387Matrix exponential 矩阵指数314,319,327Matrix multiplication 矩阵乘法58,59,67,389Matrix notation 矩阵记号37Matrix space 矩阵空间121,122,175,181,311 Matrix 矩阵-1,2,-1 matrix -1，2，-1矩阵106,167,261,265,349,374,410,480Adjacency, 邻接矩阵74,80,311,369All-ones 全1矩阵251,262,307,348 Augmented 增广矩阵60,84,155Band 带状矩阵99,468,469。

线性代数英语词汇大集合========================================================================= Aadjont(adjugate) of matrix A A 的伴随矩阵augmented matrix A 的增广矩阵Bblock diagonal matrix 块对角矩阵block matrix 块矩阵basic solution set 基础解系CCauchy-Schwarz inequality 柯西- 许瓦兹不等式characteristic equation 特征方程characteristic polynomial 特征多项式coffcient matrix 系数矩阵cofactor 代数余子式cofactor expansion 代数余子式展开column vector 列向量commuting matrices 交换矩阵consistent linear system 相容线性方程组Cramer's rule 克莱姆法则Cross- product term 交叉项DDeterminant 行列式Diagonal entries 对角元素Diagonal matrix 对角矩阵Dimension of a vector space V 向量空间V 的维数Eechelon matrix 梯形矩阵eigenspace 特征空间eigenvalue 特征值eigenvector 特征向量eigenvector basis 特征向量的基elementary matrix 初等矩阵elementary row operations 行初等变换Ffull rank 满秩fundermental set of solution 基础解系Ggrneral solution 通解Gram-Schmidt process 施密特正交化过程Hhomogeneous linear equations 齐次线性方程组Iidentity matrix 单位矩阵inconsistent linear system 不相容线性方程组indefinite matrix 不定矩阵indefinit quatratic form 不定二次型infinite-dimensional space 无限维空间inner product 内积inverse of matrix A 逆矩阵JKLlinear combination 线性组合linearly dependent 线性相关linearly independent 线性无关linear transformation 线性变换lower triangular matrix 下三角形矩阵Mmain diagonal of matrix A 矩阵的主对角matrix 矩阵Nnegative definite quaratic form 负定二次型negative semidefinite quadratic form 半负定二次型nonhomogeneous equations 非齐次线性方程组nonsigular matrix 非奇异矩阵nontrivial solution 非平凡解norm of vector V 向量V 的范数normalizing vector V 规范化向量Oorthogonal basis 正交基orthogonal complemen t 正交补orthogonal decomposition 正交分解orthogonally diagonalizable matrix 矩阵的正交对角化orthogonal matrix 正交矩阵orthogonal set 正交向量组orthonormal basis 规范正交基orthonomal set 规范正交向量组Ppartitioned matrix 分块矩阵positive definite matrix 正定矩阵positive definite quatratic form 正定二次型positive semidefinite matrix 半正定矩阵positive semidefinite quadratic form 半正定二次型Qquatratic form 二次型Rrank of matrix A 矩阵A 的秩r(A )reduced echelon matrix 最简梯形阵row vector 行向量Sset spanned by { } 由向量{ } 所生成similar matrices 相似矩阵similarity transformation 相似变换singular matrix 奇异矩阵solution set 解集合standard basis 标准基standard matrix 标准矩阵Isubmatrix 子矩阵subspace 子空间symmetric matrix 对称矩阵Ttrace of matrix A 矩阵A 的迹tr ( A )transpose of A 矩阵A 的转秩triangle inequlity 三角不等式trivial solution 平凡解Uunit vector 单位向量upper triangular matrix 上三角形矩阵Vvandermonde matrix 范得蒙矩阵vector 向量vector space 向量空间WZzero subspace 零子空间zero vector 零空间==============================================================================向量：vector 向量的长度（模）：零向量: zero vector负向量: 向量的加法：addition 三角形法则：平行四边形法则：多边形法则减法向量的标量乘积：scalar multiplication 向量的线性运算线性组合：linear combination 线性表示，线性相关（linearly dependent），线性无关（linearly independent），原点（origin）位置向量（position vector）线性流形（linear manifold）线性子空间（linear subspace）基（basis）仿射坐标（affine coordinates），仿射标架（affine frame），仿射坐标系（affine coordinate system）坐标轴（coordinate axis）坐标平面卦限（octant）右手系左手系定比分点线性方程组（system of linear equations齐次线性方程组（system of homogeneous linear equations）行列式（determinant）维向量向量的分量（component）向量的相等和向量零向量负向量标量乘积维向量空间（vector space）自然基行向量（row vector）列向量（column vector）单位向量（unit vector）直角坐标系（rectangular coordinate system），直角坐标（rectangular coordinates），射影（projection）向量在某方向上的分量，正交分解，向量的夹角，内积（inner product）标量积（scalar product），数量积，方向的方向角，方向的方向余弦；二重外积外积（exterior product），向量积（cross product），混合积（mixed product，scalar triple product）==================================================================================（映射（mapping）），（象（image）），（一个原象（preimage）），（定义域（domain）），（值域（range）），（变换（transformation）），（单射（injection）），（象集），（满射（surjection）），（一一映射，双射（bijection）），（原象），（映射的复合，映射的乘积），（恒同映射，恒同变换（identity mapping）），（逆映射（inverse mapping））；（置换（permutation）），（阶对称群（symmetric group）），（对换（transposition）），（逆序对），（逆序数），（置换的符号（sign）），（偶置换（even permutation）），（奇置换（odd permutation））；行列式（determinant），矩阵（matrix），矩阵的元（entry），（方阵（square matrix）），（零矩阵（zero matrix）），（对角元），（上三角形矩阵（upper triangular matrix）），（下三角形矩阵（lower triangular matrix）），（对角矩阵（diagonal matrix）），（单位矩阵（identity matrix）），转置矩阵（transpose matrix），初等行变换（elementary row transformation），初等列变换（elementary column transformation）；（反称矩阵（skew-symmetric matrix））；子矩阵（submatrix），子式（minor），余子式（cofactor），代数余子式（algebraic cofactor），（范德蒙德行列式（Vandermonde determinant））；（未知量），（系数矩阵），（方程的系数（coefficient）），（常数项（constant）），（线性方程组的解（solution）），（增广矩阵（augmented matrix）），（零解）；子式的余子式，子式的代数余子式===================================================================================线性方程组与线性子空间（阶梯形方程组），（方程组的初等变换），行阶梯矩阵（row echelon matrix），主元，简化行阶梯矩阵（reduced row echelon matrix），（高斯消元法（Gauss elimination）），（解向量），（同解），（自反性（reflexivity）），（对称性（symmetry）），（传递性（transitivity）），（等价关系（equivalence））；（齐次线性方程组的秩（rank））；（主变量），（自由位置量），（一般解），向量组线性相关，向量组线性无关，线性组合，线性表示，线性组合的系数，（向量组的延伸组）；线性子空间，由向量组张成的线性子空间；基，坐标，（自然基），向量组的秩；（解空间），线性子空间的维数（dimension），齐次线性方程组的基础解系（fundamental system of solutions）；（平面束（pencil of planes））（导出组），线性流形，（方向子空间），（线性流形的维数），（方程组的特解）；（方程组的零点），（方程组的图象），（平面的一般方程），（平面的三点式方程），（平面的截距式方程），（平面的参数方程），（参数），（方向向量）；（直线的方向向量），（直线的参数方程），（直线的标准方程），（直线的方向系数），（直线的两点式方程），（直线的一般方程）；=====================================================================================矩阵的秩与矩阵的运算线性表示，线性等价，极大线性无关组；（行空间，列空间），行秩（row rank），列秩（column rank），秩，满秩矩阵，行满秩矩阵，列满秩矩阵；线性映射（linear mapping），线性变换（linear transformation），线性函数（linear function）；（零映射），（负映射），（矩阵的和），（负矩阵），（线性映射的标量乘积），（矩阵的标量乘积），（矩阵的乘积），（零因子），（标量矩阵（scalar matrix）），（矩阵的多项式）；（退化的（degenerate）方阵），（非退化的（non-degenerate）方阵），（退化的线性变换），（非退化的线性变换），（逆矩阵（inverse matrix）），(可逆的（invertible），（伴随矩阵（adjoint matrix））；（分块矩阵（block matrix）），（分块对角矩阵（block diagonal matrix））；初等矩阵（elementary matrix），等价（equivalent）；（象空间），（核空间（kernel）），（线性映射的秩），（零化度（nullity））==================================================================================== transpose of matrix 倒置矩阵; 转置矩阵【数学词汇】transposed matrix 转置矩阵【机械专业词汇】matrix transpose 矩阵转置【主科技词汇】transposed inverse matrix 转置逆矩阵【数学词汇】transpose of a matrix 矩阵的转置【主科技词汇】permutation matrix 置换矩阵; 排列矩阵【主科技词汇】singular matrix 奇异矩阵; 退化矩阵; 降秩矩阵【主科技词汇】unitary matrix 单式矩阵; 酉矩阵; 幺正矩阵【主科技词汇】Hermitian matrix 厄密矩阵; 埃尔米特矩阵; 艾米矩阵【主科技词汇】inverse matrix 逆矩阵; 反矩阵; 反行列式; 矩阵反演; 矩阵求逆【主科技词汇】matrix notation 矩阵符号; 矩阵符号表示; 矩阵记号; 矩阵运算【主科技词汇】state transition matrix 状态转变矩阵; 状态转移矩阵【航海航天词汇】torque master 转矩传感器; 转矩检测装置【主科技词汇】spin matrix 自旋矩阵; 旋转矩阵【主科技词汇】moment matrix 动差矩阵; 矩量矩阵【航海航天词汇】Jacobian matrix 雅可比矩阵; 导数矩阵【主科技词汇】relay matrix 继电器矩阵; 插接矩阵【主科技词汇】matrix notation 矩阵表示法; 矩阵符号【航海航天词汇】permutation matrix 置换矩阵【航海航天词汇】transition matrix 转移矩阵【数学词汇】transition matrix 转移矩阵【机械专业词汇】transitionmatrix 转移矩阵【航海航天词汇】transition matrix 转移矩阵【计算机网络词汇】transfer matrix 转移矩阵【物理词汇】rotation matrix 旋转矩阵【石油词汇】transition matrix 转换矩阵【主科技词汇】circulant matrix 循环矩阵; 轮换矩阵【主科技词汇】payoff matrix 报偿矩阵; 支付矩阵【主科技词汇】switching matrix 开关矩阵; 切换矩阵【主科技词汇】method of transition matrices 转换矩阵法【航海航天词汇】stalling torque 堵转力矩, 颠覆力矩, 停转转矩, 逆转转矩【航海航天词汇】thin-film switching matrix 薄膜转换矩阵【航海航天词汇】rotated factor matrix 旋转因子矩阵【航海航天词汇】transfer function matrix 转移函数矩阵【航海航天词汇】transition probability matrix 转移概率矩阵【主科技词汇】energy transfer matrix 能量转移矩阵【主科技词汇】fuzzy transition matrix 模糊转移矩阵【主科技词汇】canonical transition matrix 规范转移矩阵【主科技词汇】matrix form 矩阵式; 矩阵组织【主科技词汇】stochastic state transition matrix 随机状态转移矩阵【主科技词汇】fuzzy state transition matrix 模糊状态转移矩阵【主科技词汇】matrix compiler 矩阵编码器; 矩阵编译程序【主科技词汇】test matrix 试验矩阵; 测试矩阵; 检验矩阵【主科技词汇】matrix circuit 矩阵变换电路; 矩阵线路【主科技词汇】reducible matrix 可简化的矩阵; 可约矩阵【主科技词汇】matrix norm 矩阵的模; 矩阵模; 矩阵模量【主科技词汇】rectangular matrix 矩形矩阵; 长方形矩阵【主科技词汇】running torque 额定转速时的转矩; 旋转力矩【航海航天词汇】transposed matrix 转置阵【数学词汇】covariance matrix 协变矩阵; 协方差矩阵【主科技词汇】unreduced matrix 未约矩阵; 不可约矩阵【主科技词汇】receiver matrix 接收机矩阵; 接收矩阵变换电路【主科技词汇】torque 传动转矩; 转矩; 阻力矩【航海航天词汇】pull-in torque 启动转矩; 输入转矩, 同步转矩, 整步转矩【航海航天词汇】parity matrix 奇偶校验矩阵; 一致校验矩阵【主科技词汇】bus admittance matrix 母线导纳矩阵; 节点导纳矩阵【主科技词汇】matrix printer 矩阵式打印机; 矩阵形印刷机; 点阵打印机【主科技词汇】dynamic matrix 动力矩阵; 动态矩阵【航海航天词汇】connection matrix 连接矩阵; 连通矩阵【主科技词汇】characteristic matrix 特征矩阵; 本征矩阵【主科技词汇】regular matrix 正则矩阵; 规则矩阵【主科技词汇】flexibility matrix 挠度矩阵; 柔度矩阵【主科技词汇】citation matrix 引文矩阵; 引用矩阵【主科技词汇】relational matrix 关系矩阵; 联系矩阵【主科技词汇】eigenmatrix 本征矩阵; 特征矩阵【主科技词汇】system matrix 系统矩阵; 体系矩阵【主科技词汇】system matrix 系数矩阵; 系统矩阵【航海航天词汇】recovery diode matrix 恢复二极管矩阵; 再生式二极管矩阵【主科技词汇】inverse of a square matrix 方阵的逆矩阵【主科技词汇】torquematic transmission 转矩传动装置【石油词汇】torque balancing device 转矩平衡装置【航海航天词汇】torque measuring device 转矩测量装置【主科技词汇】torque measuring apparatus 转矩测量装置【航海航天词汇】torque-tube type suspension 转矩管式悬置【主科技词汇】steering torque indicator 转向力矩测定仪; 转向转矩指示器【主科技词汇】magnetic dipole moment matrix 磁偶极矩矩阵【主科技词汇】matrix addressing 矩阵寻址; 矩阵寻址时频矩阵编址; 时频矩阵编址【航海航天词汇】stiffness matrix 劲度矩阵; 刚度矩阵; 劲度矩阵【航海航天词汇】first-moment matrix 一阶矩矩阵【主科技词汇】matrix circuit 矩阵变换电路; 矩阵电路【计算机网络词汇】reluctance torque 反应转矩; 磁阻转矩【主科技词汇】pull-in torque 启动转矩; 牵入转矩【主科技词汇】induction torque 感应转矩; 异步转矩【主科技词汇】nominal torque 额定转矩; 公称转矩【航海航天词汇】phototronics 矩阵光电电子学; 矩阵光电管【主科技词汇】column matrix 列矩阵; 直列矩阵【主科技词汇】inverse of a matrix 矩阵的逆; 逆矩阵【主科技词汇】lattice matrix 点阵矩阵【数学词汇】lattice matrix 点阵矩阵【物理词汇】canonical matrix 典型矩阵; 正则矩阵; 典型阵; 正则阵【航海航天词汇】moment matrix 矩量矩阵【主科技词汇】moment matrix 矩量矩阵【数学词汇】dynamic torque 动转矩; 加速转矩【主科技词汇】indecomposable matrix 不可分解矩阵; 不能分解矩阵【主科技词汇】printed matrix wiring 印刷矩阵布线; 印制矩阵布线【主科技词汇】decoder matrix circuit 解码矩阵电路; 译码矩阵电路【航海航天词汇】scalar matrix 标量矩阵; 标量阵; 纯量矩阵【主科技词汇】array 矩阵式组织; 数组; 阵列【计算机网络词汇】commutative matrix 可换矩阵; 可交换矩阵【主科技词汇】标准文档实用文案。