线性代数方程组求解，求解

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-30 14:48 标签： 线性代数求解
线性代数(1)
什么是随堂模式？
随堂模式课程一般为每学期一轮次，课程每周更新，作业、考试有截止时间，由课程提供方老师、助教指导，课程完结，成绩由老师确认后，统一发放证书。
什么是自主模式？
自主模式课程常年开放加入，课件全部开放，作业、考试无截止时间，有学堂在线招募选拔的助教指导，考核通过即可自动获得证书。
线性代数是现代数学的基础之一，在物理、计算机图形学、工程、经济学等自然科学和社会科学各领域具有广泛和深刻的应用，同时线性代数是高等学校理工科各专业的一门重要基础课。本课程做为清华大学非数学理工科各专业学生重要的必修课程，介绍求解线性方程组、矩阵理论、向量空间和线性变换等线性代数的基本概念和基本理论，强调线性代数的理论与应用的结合。线性代数（1）围绕求解线性方程组，介绍高斯消元法、矩阵的性质运算和分解、向量空间、正交投影与最小二乘法、行列式的性质与计算、特征值特征向量与矩阵对角化、实对称矩阵的性质等基本知识点及其应用。通过本课程的学习，培养学生的数学逻辑思维和抽象思维能力，使学生具备线性代数的基本理论知识，熟练掌握求解线性方程组和矩阵运算、矩阵分解的基本方法，掌握英文数学术语和表达规范，为后继的学习和提高奠定数学基础。
总引言课前引言第一讲 向量及其运算1.1 引言1.2 n维向量空间中的点1.3 向量1.4 向量空间的定义1.5 向量空间的线性组合1.6 向量的点积、长度1.7 向量的夹角1.8 两个不等式1.9 课后作业第二讲 矩阵与线性方程组2.1 矩阵与向量的乘积2.2 可逆矩阵2.3 线性方程组的行图和列图2.4 课后作业第三讲 高斯消元法3.1 Gauss消元法（上）3.1 Gauss消元法（下）3.2 消元法的矩阵表示 3.2.1 消去矩阵3.2 消元法的矩阵表示 3.2.2 置换阵3.2 消元法的矩阵表示 3.2.3 初等行(列)变换和初等矩阵3.3 课后作业第四讲 矩阵的运算4.1 矩阵4.2 矩阵的加法和数乘4.3 矩阵的乘法4.4 矩阵的乘法的性质4.5 矩阵的方幂4.6 关于矩阵乘法的引入4.7 分块矩阵4.8 矩阵的转置4.9 课后作业第五讲 矩阵的逆5.1 可逆矩阵的定义5.2 矩阵可逆的性质5.3 初等矩阵的逆5.4 Gauss-Jordan消元法求A的逆5.5 矩阵可逆与主元个数5.6 下三角矩阵的逆5.7 分块矩阵的消元和逆5.8 课后作业第六讲 LU分解6.1 LU分解6.2 用LU分解解线性方程组6.3 消元法的计算量6.4 LU分解的存在性和唯一性6.5 对称矩阵的LDL^T分解6.6 置换矩阵6.7 PA=LU分解6.8 课后作业第七讲 向量空间7.1 引言7.2 向量空间和子空间7.3 列空间和零空间7.4 阶梯形7.5 课后作业第八讲 求解齐次线性方程组8.1 引言8.2 基础解系8.3 简化行阶梯形的列变换8.4 课后作业第九讲 求解非齐次线性方程组9.1 复习9.2 求特解9.3 解的一般性讨论9.4 课后作业第十讲 线性无关、基与维数10.1 引言10.2 n维空间的坐标系10.3 无关性、基与维数10.4 无关性、基与维数的性质10.5 关于秩的不等式10.6 课后作业第十一讲 四个基本子空间的基和维数11.1 四个基本子空间的基11.2 维数公式11.3 例题11.4 课后作业第十二讲 四个基本子空间的正交关系12.1 引言12.2 四个子空间的正交性12.3 正交补12.4 Ax=b在行空间中的唯一性12.5 课后作业期中考试及成绩查询考试系统入口（进入查看说明）成绩查询第十三讲 正交投影13.1 引言13.2 点在直线和平面上的投影13.3 一般情形13.4 课后作业第十四讲 最小二乘法14.1 复习14.2 最小二乘法14.3 最小二乘法的应用：曲线拟合14.4 课后作业第十五讲 Gram-Schmidt正交化15.1 引言15.2 正交向量组和正交矩阵15.3 Gram-Schmidt正交化过程15.4 QR分解15.5 课后作业第十六讲 行列式的基本性质16.1 引言16.2 二阶行列式的几何含义16.3 一般行列式的定义16.4 行列式和初等变换16.5 课后作业第十七讲 行列式的计算17.1 行列式计算公式与展开定理17.2 典型例题17.3 课后作业第十八讲 Cramer法则及行列式的几何意义18.1 引言18.2.1 求逆矩阵公式18.2.2 线性方程组的公式解18.3 计算有向长度、面积和体积18.4 和QR分解的联系18.5 课后作业第十九讲 特征值与特征向量19.1 引言和定义19.2 例19.3 特征值的性质19.4 课后作业第二十讲 矩阵的对角化20.1 矩阵可对角化的条件20.2 特征值的代数重数和几何重数20.3 矩阵可对角化的应用20.4 同时对角化20.5 小结20.6 课后作业第二十一讲 特征值在微分方程中的应用21.1 引言21.2 A可对角化的情形21.3 矩阵的指数函数21.4 二阶常系数线性微分方程21.5 微分方程的稳定性21.6 课后作业第二十二讲 实对称矩阵22.1 实对称矩阵的特征值与特征向量22.2 实对称阵正交相似于对角阵22.3 实对称阵特征值与主元的关系22.4 小结22.5 课后作业结束语总结和预告期末考试考试系统入口（进入查看说明）成绩查询
本课程采用什么教材？
课程成绩如何构成？
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线性代数。，这里的通解是怎么计算出来的？？求解释？？
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方程组通解是 x = k (-1
0)^T+c (12
2)^T其中 k,
得基础解系 (-1
0)^T;取 x3=0， x5=0,
得基础解系 (12
2)^T， x5=2系数矩阵 A=[1
4]行初等变换为[1
10]行初等变换为[1
12]行初等变换为[1
0]行初等变换为[1
0]行初等变换为[1
0]方程组同解变形为 x1 = -x3+6x5x2 = x3-(5/2)x5x4 =
3x5取 x3=1
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。线性代数是为解决什么问题而生呢？线性方程、矩阵和向量之间存在什么联系？它的本质是什么？
线性代数本身是研究线性空间及映射结构的，如果从解决问题的角度讲，线性代数是一种速记语言，用于描述一些其它问题，所以可以让某些问题解决起来更容易。
线性代数在现实当中用得最多的地方就是求解经过离散化的微分方程，而这些微分方程的主要来源是物理，从实际问题到物理模型到数学模型经常需要很多级近似，一直到离散化以后的最后一步才会用上线性代数
以上是百度的答案。
我认为，线性代数首先是一门工具。但是他只是一个低等的工具，矩阵分析才是他的高级形式。
其他答案（共2个回答）
中起着基础性工具作用。在物理，几何方面也有深远的意义和用途。
我是教线代的数学老师，本人认为，中学给出向量的概念主要是基于平面直角坐标系下，而且给出的向量主要是二维向量。然后引进了内积。
大学线性代数中的向量概念是中学的推...
itisaGramdeterminantafteryoufactorouta,b, =(a-b)(c-a)(b-c)abc.
应该没错啊
计算机编程。
这不难的呀，很简单的啊，就是算的时候要细心
你上课没听吧，作业可能都是抄的，这可是最基础的东西了，快去搞懂吧。别忘记要多做练习。
这个都搞不懂，后面的你该怎么办...
答: 国家线肯定会涨，但是涨幅不会太大。因为去年的工科线是260，今年会涨5~10分吧。但是对于考研的某些专业来说，国家线已经毫无意义，比如去年某校工科国家线最低录取...
答: 有书没录音,我给你搜过了,你也别麻烦了,只有书.
资料定价：
07心理学统考应试宝典
07教育学统考应试宝典
答: 建议你看一下往年的考试卷
一般都是差不多的。
答: 很不巧的给你说一下，官方是不公布答案的，如果你想要的话，就要等09年的历年真题辅导资料中会有。这个答案很让你失望，希望你能理解我给你这样的答案，也希望你能好好享...
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