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12頁線性代數(shù)筆記登GitHub熱榜,還獲得了Gilbert Strang大神親筆題詞

人工智能 算法
Strang的線性代數(shù)課程非常受歡迎,他退休前的最后一節(jié)課,一共有6000多人觀看了直播、超過35萬人觀看了錄像。MIT也給予了Strang高度評價,在發(fā)布他退休的消息時,直接用“他讓線性代數(shù)變得有趣”做為了標題。

線性代數(shù)的重點,已經(jīng)有人幫忙畫好了。

一共只有12頁紙,而且一半都是圖解,小白也不用擔心看不懂!

現(xiàn)在,這份筆記在GitHub已經(jīng)獲得了4k+次星標,還登上了熱榜。

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這份筆記名為《線性代數(shù)的藝術(shù)》,是基于MIT大牛Gilbert Strang教授的《每個人的線性代數(shù)》制作的。

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日本學者Kenji Hiranabe把這部368頁的巨著濃縮成圖解,制成了這套筆記并免費開源,后被國內(nèi)網(wǎng)友kf liu翻譯成了中文。

結(jié)果不僅在GitHub上反響很好,還得到了原作者的肯定,被收錄進了原書介紹頁面的interesting link。

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甚至Strang還為這份筆記題寫了一段前言。

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下面就來一起看看這份被原書作者點贊的筆記都講了些什么吧!

內(nèi)容介紹

正式進入這份筆記的主體之前,我們先來看看線性代數(shù)的世界是什么樣子的~

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從這張圖中我們不難看出,有關線性代數(shù)的一切都離不開一個基本概念——矩陣。

因此這份筆記正是從理解矩陣開始的,在這一環(huán)節(jié)一共展示了4個視角。

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有了矩陣的概念之后,作者接著由淺入深地介紹了一些運算方式。

作者依舊是用圖的形式講解,并從不同的視角進行分析,具體包括:

  • 向量乘向量
  • 矩陣乘向量
  • 矩陣乘矩陣

這里我們展示一下最簡單的向量乘向量:

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基本的運算方式往往是最正確的,但不一定是最高效的。

所以這份筆記接著展示了一些實用技巧。

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這項技巧還可以用于微分方程的求解。

此外,這份筆記還介紹了矩陣的五種分解方式:

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針對以上每種分解方式,還有具體的講解:

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筆記的最后,作者還附上了一張矩陣的特征值映射圖。

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怎么樣,看了之后是不是感覺很容易理解?

One More Thing

原書的作者Strang已經(jīng)接近90高齡,上個月剛剛從MIT退休。

從學生到教授,他一共在MIT度過了66年。

Strang的線性代數(shù)課程非常受歡迎,他退休前的最后一節(jié)課,一共有6000多人觀看了直播、超過35萬人觀看了錄像。

MIT也給予了Strang高度評價,在發(fā)布他退休的消息時,直接用“他讓線性代數(shù)變得有趣”做為了標題。

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感興趣的話,就趕快學起來吧!

項目地址:
https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra

參考鏈接:
https://news.mit.edu/2023/gilbert-strang-made-linear-algebra-fun-0531

責任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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