编程专用线性代数教材完整版

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资源目录（4.47G）：

第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》导学
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. 试看
2-2 向量的更多术语和表示法 试看
2-3 实现属于我们自己的向量 试看
2-4 向量的两个基本运算.
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.
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 m*n 个数字
4-1 什么是矩阵
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
4-10 矩阵的转置
4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵

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
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

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
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 向量空间，维度，和四大子空间
9-1 空间，向量空间和欧几里得空间
9-2 广义向量空间
9-3 子空间
9-4 直观理解欧几里得空间的子空间
9-5 维度
9-6 行空间和矩阵的行秩
9-7 列空间
9-8 矩阵的秩和矩阵的逆
9-9 实现矩阵的秩
9-10 零空间与看待零空间的三个视角
9-11 零空间 与 秩-零化度定理
9-12 左零空间，四大子空间和研究子空间的原因

第10章 正交性，标准正交矩阵和投影
10-1 正交基与标准正交基
10-2 一维投影
10-3 高维投影和Gram-Schmidt过程
10-4 实现Gram-Schmidt过程
10-5 标准正交基的性质
10-6 矩阵的QR分解
10-7 实现矩阵的QR分解
10-8 本章小结和更多和投影相关的话题

第11章 坐标转换和线性变换
11-1 空间的基和坐标系
11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换
11-3 任意坐标系转换
11-4 线性变换
11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题

第12章 行列式
12-1 什么是行列式
12-2 行列式的四大基本性质
12-3 行列式与矩阵的逆
12-4 计算行列式的算法
12-5 初等矩阵与行列式
12-6 行式就是列式！
12-7 华而不实的行列式的代数表达

第13章 特征值与特征向量
13-1 什么是特征值和特征向量
13-2 特征值和特征向量的相关概念
13-3 特征值与特征向量的性质
13-4 直观理解特征值与特征向量
13-5 “不简单”的特征值
13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量
13-7 矩阵相似和背后的重要含义
13-8 矩阵对角化
13-9 实现属于自己的矩阵对角化
13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统

第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解
14-1 完美的对称矩阵
14-2 正交对角化
14-3 什么是奇异值
14-4 奇异值的几何意义
14-5 奇异值的SVD分解
14-6 实践scipy中的SVD分解
14-7 SVD分解的应用

第15章 更广阔的线性代数世界，大家加油！
15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！

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