线性代数

深入浅出地讲解线性代数的经典之作，由MIT著名教授Gilbert Strang撰写。配合MIT公开课学习，效果更佳。对于机器学习和深度学习领域的学习者，打下坚实的线性代数基础至关重要。

这是我线性代数学期项目的主题。

这份思维导图提供了线性代数的全面概述。

利用Matlab进行线性代数的实际应用，使学习过程更生动有趣。

线性代数课后习题的全套答案和解析，真的蛮细的，不只是给个结果了事，每道题都讲了思路和步骤。对你刷题、复习、查漏补缺都挺有的。尤其那种看题就卡壳的，照着解题步骤推一遍，理解起来更快。 课后题答案全、解析详细，不是那种敷衍式的答案。顺着教材逻辑来，解题风格比较清晰，适合自学的你。像矩阵运算、特征值这些常考点，题量也够多，练手刚好。 如果你在看 Gilbert Strang 的《线性代数导论》，搭配这个答案一块看，效果挺不错的。顺带一提，MIT 教材原版也能一起参考，理解会更全面。 还有个小建议，如果你用 MATLAB 做线代题，建议搭配下这份操作指令，不少解题可以直接跑代码验证，效率高不少。 ，这

线性代数的进阶题合集，讲得还挺深入，适合有点基础的你慢慢啃。内容覆盖Hermitian 矩阵、最小二乘法、Householder 变换、SVD和秩-1 逼近，有点像一场硬核训练营。像那个e^A 是正定矩阵的问题，听上去吓人，其实用对称矩阵的特性就能拆掉。还有最小二乘法建模的部分，直接用过决定系统 Ax = b 搞定，用 QR 分解也不复杂，代码实现也还挺顺。是Householder 变换那段，用它来做矩阵反射真的巧妙，推导过程虽然啰嗦了点，但你理解透了之后，后面矩阵都轻松不少。SVD 部分就更香了，不管是压缩还是提取主特征，哪都用得上。文末还贴了不少相关资源，像图像识别、曲线拟合、共轭梯度法啥

蜂鸣器驱动电路的实用设计，搭配Matlab和线性代数，真的是做图像实验时挺方便的资源。图 3.25 里的驱动电路蛮直观，基于PIMXRT1052CVL5A器，CSI 接口那块设计得比较清楚，适合接入数字摄像头，像那种带 ADC 的，插上就能抓图像，省了不少事。如果你用的是模拟摄像头，那就得先过一层解码芯片，图里也提示了对应的连接方式和要拔掉的电阻，别忽略了哦，多人第一次接容易搞错。Wi-Fi 这块也挺贴心，板子上集成了ZW6201 模块，支持SDIO和SPI两种方式，你可以灵活切换。还能同时做热点和连路由，调试时方便多了。你要是玩过Simulink或USB 摄像头拍照这些项目，那这份资料的结构

嘿，如果你正在摸矩阵论这块内容，真挺推荐这份习题集的！不仅题目覆盖了线性方程组、基变换、特征值等核心知识点，解析也超级清晰，逐步带你走进矩阵论的世界。最棒的是，它不仅有步骤解析，还会你把理论和实际操作紧密结合，简直是解题的好帮手。比如，题目一就通过增广矩阵来求基变换，手把手教你高斯消元法，简直是学霸的进阶必备！你要是准备深入矩阵理论，这份资料绝对能帮你掌握关键技巧哦。

在高等数学和线性代数中，MATLAB提供了丰富的矩阵运算功能。例如，使用符号运算symsum(S)，可以对通项S进行求和，其中k为变量，从0到k-1变化；symsum(S,v)可以指定变量v，从0到v-1变化；symsum(S,a,b)可以在指定范围内对通项S进行求和，其中变量k从a变到b。

在matlab中，针对线性代数方程组ax=b的不同情况，包括正定方程（n=m）、超定方程（n>m）和欠定方程（n