为什么说线性代数对学计算机的很重要?
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线性代数对学计算机很重要。应用计算机的高速运算功能解决实际问题离不开线性代数的知识。
计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的。
线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支,同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。总之,线性代数对学计算机很重要,方法和思想并重。
扩展资料:
定理:
1、矩阵非奇异(可逆)当且仅当它的行列式不为零。
2、矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
3、矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。
4、矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。
5、解线性方程组的克拉默法则。
6、判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。
参考资料来源:百度百科-线性代数
计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的。
线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支,同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。总之,线性代数对学计算机很重要,方法和思想并重。
扩展资料:
定理:
1、矩阵非奇异(可逆)当且仅当它的行列式不为零。
2、矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
3、矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。
4、矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。
5、解线性方程组的克拉默法则。
6、判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。
参考资料来源:百度百科-线性代数
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如果你只学计算机的基础,那么对于线性代数来说,也就是说基本上是用不到的。如果你要学计算机的内部结构或者要编程那是要用到线性代数的许多运算的
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因为计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。
线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的。
随着科学的发展,我们不仅要研究单个变量之间的关系,还要进一步研究多个变量之间的关系,各种实际问题在大多数情况下可以线性化,而由于计算机的发展,线性化了的问题又可以被计算出来,线性代数正是解决这些问题的有力工具。
扩展资料:
线性代数的重要定理:
1、每一个线性空间都有一个基。
2、对一个
n
行
n
列的非零矩阵
A,如果存在一个矩阵
B
使
AB
=
BA
=E(E是单位矩阵),则
A
为非奇异矩阵(或称可逆矩阵),B为A的逆阵。
3、矩阵非奇异(可逆)当且仅当它的行列式不为零。
4、矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
5、矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。
6、矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。
7、解线性方程组的克拉默法则。
8、判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。
参考资料来源:百度百科-线性代数
线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的。
随着科学的发展,我们不仅要研究单个变量之间的关系,还要进一步研究多个变量之间的关系,各种实际问题在大多数情况下可以线性化,而由于计算机的发展,线性化了的问题又可以被计算出来,线性代数正是解决这些问题的有力工具。
扩展资料:
线性代数的重要定理:
1、每一个线性空间都有一个基。
2、对一个
n
行
n
列的非零矩阵
A,如果存在一个矩阵
B
使
AB
=
BA
=E(E是单位矩阵),则
A
为非奇异矩阵(或称可逆矩阵),B为A的逆阵。
3、矩阵非奇异(可逆)当且仅当它的行列式不为零。
4、矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。
5、矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。
6、矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。
7、解线性方程组的克拉默法则。
8、判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。
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