Линейная алгебра: от идеи к формуле
Offered By: Higher School of Economics via Coursera
Course Description
Overview
Основная особенность нашего онлайн-курса — геометрический подход к изложению. В каждом сюжете сначала мы рассказываем идею определения, пусть иногда и нестрого, а уже затем вводим формальное определение. В частности, линейные операторы, собственные векторы и числа появляются до матриц и определителей. Матрицы мы излагаем как способ записи линейного оператора. В силу этой особенности курс может быть интересен и тем, кто уже освоил стандартный вводный курс линейной алгебры.
Основные темы курса: векторные пространства, линейные операторы и их свойства, квадратичные формы, матричные разложения, метод главных компонент. Иногда для решения численных задач мы используем Python. В курсе мы не рассматриваем оптимальные численные реализации методов.
Обучение на курсе НИУ ВШЭ длится 6 недель. Для его успешного освоения достаточно знать стандартную школьную программу по математике.
Основные темы курса: векторные пространства, линейные операторы и их свойства, квадратичные формы, матричные разложения, метод главных компонент. Иногда для решения численных задач мы используем Python. В курсе мы не рассматриваем оптимальные численные реализации методов.
Обучение на курсе НИУ ВШЭ длится 6 недель. Для его успешного освоения достаточно знать стандартную школьную программу по математике.
Syllabus
- Векторы и действия с ними
- В первой главе бесстрашный слушатель познакомится с векторами и узнает, что такое линейный оператор, научится обращать и транспонировать некоторые операторы. А в конце лекции на сцену выйдут собственные векторы и собственные числа!
- Матрица линейного оператора
- Во второй главе любознательный слушатель научится записывать любой линейный оператор с помощью таблички чисел, изобретёт способ умножения табличек чисел и систематизирует способ решения системы уравнений в алгоритм Гаусса.
- Определитель матрицы и обратная матрица
- В третьей главе вдумчивого слушателя ожидает определитель матрицы, считающий площади и объёмы. Слушателю предстоит нахождение обратной матрицы несколькими способами.
- Спектральное разложение
- В четвёртой главе страждующий знаний слушатель узнает, как находить собственные числа и собственные векторы по матрице. Вооружённый этим знанием, слушатель при везении сможет представить квадратную матрицу в виде произведения трёх более простых матриц. В конце главы слушатель сможет овладеть проецированием для построения прогнозов.
- Квадратичные формы
- Любопытный слушатель в предпоследней пятой главе увидит картинки квадратичных форм, а также научится определять множество значений квадратичной формы, которое называется умным словом знакоопределённость.
- Сингулярное разложение и метод главных компонент
- В последней шестой главе неутомимый слушатель курса узнает магию SVD-разложения любой матрицы в произведение трёх простых. Слушатель также постигнет статистическую интерпретацию разложения — метод главных компонент.
Tags
Related Courses
Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science ApplicationsBrown University via Coursera Mathematical Methods for Quantitative Finance
University of Washington via Coursera Introduction à la théorie de Galois
École normale supérieure via Coursera Linear Algebra - Foundations to Frontiers
The University of Texas at Austin via edX Massively Multivariable Open Online Calculus Course
Ohio State University via Coursera