线性代数导论笔记
时间: 2025-05-16 15:59:06 浏览: 23
### 关于线性代数导论的学习资源
学习线性代数的核心在于理解其基本概念以及如何将其应用于实际问题中。许多人在大学阶段接触线性代数时可能并未完全掌握其精髓,但在后续的应用领域(如机器学习、计算机图形学等)中会频繁用到这些知识[^1]。
#### 推荐书籍
以下是几本广受好评的线性代数教材,适合初学者和希望深入理解的人群:
- **《Linear Algebra and Its Applications》**
这本书通过丰富的例子展示了线性代数的实际应用场景,非常适合那些希望通过具体案例加深理解的学生。
- **《Introduction to Linear Algebra》 by Gilbert Strang**
吉尔伯特·斯特兰格教授的作品以其清晰易懂的语言著称,书中不仅涵盖了基础理论,还包括了许多实用的例子和练习题。
- **《Linear Algebra Done Right》**
此书专注于抽象思维训练,帮助学生建立更深层次的理解,尤其适用于对纯数学感兴趣的读者。
#### 在线课程与视频教程
除了传统纸质材料外,还有大量优质的在线资源可供选择:
- MIT OpenCourseWare 提供了一门名为 “Linear Algebra” 的公开课,由Gilbert Strang讲授,配套完整的课堂录像、讲义及作业文件[^5]。
- Khan Academy 上也有针对初学者设计的一系列免费视频讲解,覆盖了从矩阵运算到特征值分解等多个主题[^6]。
#### 齐次坐标与仿射变换简介
如果计划进一步探索机器人学等领域,则需了解齐次坐标的用途及其背后的原理。齐次坐标允许我们将旋转(一种线性变换)和平移(非线性变换)统一表示为单一形式下的操作—即所谓的仿射变换[^3]。这一知识点对于从事三维建模或者自动化控制方向的工作尤为重要。
#### 动力学背景补充
另外值得注意的是,在某些特定学科比如机械工程中的应用方面,《机器人学导论》提到过运动学主要关注物体移动过程中的几何属性变化规律而不涉及驱动力因素分析;因此熟悉相关术语有助于更好地把握整体框架结构[^4]。
```python
import numpy as np
# Example of matrix multiplication using NumPy library in Python.
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[2, 0], [1, 2]])
result = A @ B # Matrix Multiplication
print(result)
```
上述代码片段演示了利用Python编程语言实现两个二维数组之间的乘法计算方法之一 —— 使用`@`运算符完成标准意义上的矩阵相乘功能。
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