2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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具体描述
用户评价
比北大版应用许多，感觉对cs课的data work理解上升了一个维度...【而为什么第二个本命年了我还在学lilear algebra... 【第二个本命年继续nl不分...
评分##很好的教材，很好的课程
评分##太棒了👏
评分##课已经刷完了，书还没有看完，希望至少看到第7章吧。总的来说真的很好，但有些我以为比较重要的话题过的有点快（比如Linear transformation)....刷到了第8章。需要回顾定期回顾一下重点知识:四个子空间，不同的factorization，determinant以及linear transformation（这个感觉貌似不是很扎实).有一个小震撼是原来Ax=b里面包含了那么多层的含义!甚至很大一部分的factorization都是为了求最接近的解。
评分##"utterly beautiful" --鸽兰特
评分##数学课基本在靠油管的MIT网课拯救
评分##我居然坚持下来了！很感动，依依不舍。Strang教授采用注重体验、注重知识点背后的数学原理和知识点之间的联系、理论和实际相结合、不在一开始用枯燥的定义和证明填鸭学生的教学方式，让从来就讨厌数学的我体会到线性代数之美。从代数理论体系下多个角度看待同一数学现象，获取的美妙感受是难以言表的。Strang教授幽默风趣有少年气，很羡慕他这种发自内心沉浸在工作中的状态。配套教材有些微言大义（想起当初学江元生《结构化学》的感受，文字简洁深奥第一遍看不懂），初学者一边听课一边读书效果更佳。
评分##本科的时候可能学了个假线代。配合MIT的18.06视频效果拔群。
评分##线性代数教材巅峰之作。你会知道什么叫深入浅出，原来数学课本可以读来如此舒适。
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