专为程序员设计的线性代数课程

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目录
├─第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
│      1-1  导学 _20181202230144
│      1-2 课程学习的更多补充说明
│      1-3 线性代数与机器学习
│      1-4 课程使用环境搭建
│      
├─第2章 一切从向量开始
│      2-1 什么是向量.
│      2-2 向量的更多术语和表示法
│      2-3 实现属于我们自己的向量
│      2-4 向量的两个基本运算._20181202230638
│      2-5 实现向量的基本运算.
│      2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立.
│      2-7 零向量.
│      2-8 实现零向量
│      2-9 一切从向量开始
│      
├─第3章 向量的高级话题
│      3-1 规范化和单位向量..1
│      3-2 实现向量规范化
│      3-3 向量的点乘与几何意义.
│      3-4 向量点乘的直观理解
│      3-5 实现向量的点乘操作
│      3-6 向量点乘的应用.
│      3-7 Numpy 中向量的基本使用
│      
├─第4章 矩阵不只是 mn 个数字
│      4-1 什么是矩阵
│      4-10 矩阵的转置
│      4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵
│      4-2 实现属于我们自己的矩阵类
│      4-3 矩阵的基本运算和基本性质
│      4-4 实现矩阵的基本运算
│      4-5 把矩阵看作是对系统的描述
│      4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数
│      4-7 矩阵和矩阵的乘法
│      4-8 实现矩阵的乘法
│      4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂
│      
├─第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
│      5-1 更多变换矩阵
│      5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用
│      5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用
│      5-4 从缩放变换到单位矩阵
│      5-5 矩阵的逆
│      5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆
│      5-7 矩阵的逆的性质
│      5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间
│      5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角
│      
├─第6章 线性系统
│      6-1 线性系统与消元法
│      6-2 高斯消元法
│      6-3 高斯-约旦消元法
│      6-4 实现高斯-约旦消元法
│      6-5 行最简形式和线性方程组解的结构
│      6-6 直观理解线性方程组解的结构
│      6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1)
│      6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法
│      6-9 齐次线性方程组(1)
│      
├─第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性
│      7-1 线性系统与矩阵的逆
│      7-2  实现求解矩阵的逆
│      7-3 初等矩阵
│      7-4 从初等矩阵到矩阵的逆
│      7-5 为什么矩阵的逆这么重要
│      7-6 矩阵的LU分解_20181202231424
│      7-7 实现矩阵的LU分解
│      7-8  非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解
│      7-9 矩阵的PLUP'分解和再看矩阵的乘法
│      
├─第8章 线性相关，线性无关与生成空间
│      8-1 线性组合
│      8-2 线性相关和线性无关
│      8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关
│      8-4 直观理解线性相关和线性无关
│      8-5 生成空间
│      8-6 空间的基
│      8-7 空间的基的更多性质
│      8-8 本章小结：形成自己的知识图谱
│      
└─第9章 正交性
        9-1  空间，向量空间和欧几里得空间
        9-2  广义向量空间
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