线性代数目录
目录 线性代数
2023-09-14 09:06:54 时间
线性代数确实是很多人的噩梦,为此,我也在专门整理。之前是没有这个专栏的,我从我的《数学算法》专栏里的线性代数文章专门抽取出来,单独成为一个专栏,并编排了目录。
关于线性代数从何开始学起,各有说法哈,但是我觉得应该从矩阵乘法开始,这里才是基础,矩阵乘法学好再学其他的会轻松很多。但更重要的在于,从矩阵乘法开始,可以往多个方向深入学习研究:
- 优化矩阵乘法性能,可以往算法方向深入学习;
- 研究矩阵乘法对向量的作用,可以往动力系统深入学习;
- 矩阵与向量的乘积视为向量组的线性组合,可以往线性空间深入学习;
- 矩阵与向量的乘积视为线性映射,可以往线性映射与线性变换深入学习;
- 方程组视为矩阵与向量的乘积,可以引出各种广义逆。
- 行向量乘以矩阵再乘以列向量,可以引出内积、二次型、双线性函数等等。
我这个目录还在整理之中,不过最终我会整理好的。
1 矩阵乘法
2 高斯消元
3 矩阵转置与逆
- 3.1 矩阵转置
- 3.2 埃尔米特转置
- 3.3 伴随矩阵法求逆矩阵
- 3.4 高斯法求逆矩阵
- 3.5 矩阵广义逆
- 3.6 矩阵自反广义逆
- 3.7 矩阵最小二乘广义逆
- 3.8 矩阵极小范数广义逆
- 3.9 极小范数最小二乘广义逆
4 行列式
- 4.1 行列式的定义
- 4.2 Chió算法
- 4.3 Dodgson算法
- 4.4 行列式按某行某列展开
- 4.5 拉普拉斯定理
- 4.6 高斯消元法与Doolittle算法
- 4.7 克拉默法则
- 4.8 范德蒙德行列式
- 4.9 朗斯基行列式
- 4.10 行列式的几何意义
- 4.11 Lewis Carroll等式
5 矩阵分解
- 5.1 LU分解
- 5.2 LUP分解
- 5.3 Cholesky分解
- 5.4 满秩分解
- 5.5 QR分解一:施密特正交化
- 5.6 QR分解二:Householder变换
- 5.7 QR分解三:Givens旋转
- 5.8 QR分解四:向量方程法
6 特征值
- 6.1 特征值
- 6.2 用迹求特征多项式
- 6.3 Faddeev-Leverrier算法求特征多项式
- 6.4 Gershgorin圆盘定理
- 6.5 Gram-Schmidt Orthogonal法求特征值
- 6.6 HessenBerg法求特征值
- 6.7 广义特征向量
- 6.8 左特征向量
- 6.9 广义特征值
- 6.9 奇异值
- 6.9 奇异值分解
- 6.10 谱分解
- 6.11 极分解
- 6.12 Cuppen分治算法
- 6.13 子空间迭代
- 6.14 Rayleigh商
- 6.15 Arnoldi-Lanczos算法(慎入)
- 6.16 Krylov–Schur算法(慎入)
- 6.17 Jacobi-Davidson算法(慎入)
7 线性空间
8 内积线性空间
- 8.1 内积定义与表示
- 8.2 欧几里得空间
- 8.3 酉空间
- 6.5 度量空间
- 正交
- 霍尔维茨定理
- 切比雪夫多项式
- 勒让德多项式
- 埃尔米特多项式
- 傅里叶级数
9 赋范线性空间
10 线性映射
11 相似矩阵
- λ \lambda λ矩阵
- Smith标准型
- 7.1 约当标准型
12 多项式环
- 带余除法
- 因式分解
6 方程组求解
- 6.1 高斯-雅可比迭代法
- 6.2 赛德尔迭代法
13 二次型
- 二次型Quadratic Form
- 二次型的标准型
- 二次型的规范型
14 矩阵微积分
- 矩阵函数定义法
- 矩阵函数待定系数法
- 矩阵函数待定矩阵法
- 矩阵函数约当标准型法
- 函数矩阵微分
- 函数矩阵积分
- 常系数齐次线性微分方程
- 常系数非齐次线性微分方程
- 常系数非线性微分方程
15 多重线性代数
- 张量
- 外代数
16 几何空间
- 几何空间
- 仿射
- 凸包
- 多面体
- 贝塞尔曲线
12 相关数学家
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