同济版《线性代数》再遭口诛笔伐,网友:它真的不太行
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2021-04-06 11:31
明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
线性代数的最核心问题就是怎样的线性变换是相似的,而这些相似的线性变换具有怎样的特征。引入特征值为这个问题提供了巨大的帮助,却不够彻底,因为尚不能解释为何存在非零的幂零变换。 经过复杂的讨论,我们知道复线性变换的 Jordan 标准型是判断线性变换是否相似的标志,也是衡量线性变换的特征的方式。 所谓两个线性变换是相似的,就是它们能在适当的基下表示成相同的矩阵,而 Jordan 标准型就是其中的代表。 为了把线性代数应用到分析和几何领域,需要在线性空间中引入度量,而内积正是确定度量的巧妙方法。 欧氏空间是带有内积的线性空间,其中的内积是正定、对称的双线性函数。在有限维欧氏空间中,能够顺应所给内积的基是标准正交基,保持内积不变的变换是正交变换。欧氏空间中的另一个有意义的变换是对称变换,而它也恰好对应于二次型。
同济版《线性代数》为何会引起众怒?
△定义虽然讲解了对角线法则,但是却没有解释为什么四阶行列式开始便不使用该方法
你的线性代数,之前可能都学错了
比如说:矩阵究竟是什么东西?向量可以被认为是具有n个相互独立性质(维度)的对象的表示,矩阵又是什么呢? 如果认为矩阵是一组列(行)向量组成的新的复合向量的展开式,那么为什么这种展开式具有如此广泛的应用? 特别是为什么偏偏二维的展开式如此有用?如果矩阵中每一个元素又是一个向量,那么再展开一次,变成三维的立方阵,是不是更有用?
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