矩阵代数

线性代数的 2.6 矩阵秩部分，老师的 PPT 讲得还挺清楚的。重点内容都整理得蛮整齐，适合你复习或者拿来改成自己的笔记。你要是刚好在啃线代，尤其是准备考研、做算法题，挺值得看一眼。 讲 PPT 的老师方式也比较直给，不绕弯，内容紧贴实际，尤其是讲矩阵秩的定义和常用计算方式。嗯，像秩=行最简形式中非零行数这种，直接举例子来讲，理解起来比较快。 顺手附几个不错的参考资源，有的是名校教材，有的是习题集： Gilbert Strang《线性代数导论》，经典的 MIT 教材 矩阵论习题集，题型还挺全的 线性代数思维导图，复习用方便 matlab 线性代数方程组解法，有代码实现 还有一点建议哦：你

符号矩阵的代数运算包括四则混合运算、diag、triu、tril、inv、det、eig和rank等功能，是matlab应用中的重要组成部分。

中科大矩阵代数习题解析，涵盖研究生10系开设的相关课程内容。为学术学习资料，仅供参考，如有侵权请及时联系删除。

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。

这份《矩阵的代数运算-IBM 知识管理白皮书》挺不错，给出了 m × n 矩阵的定义和代数运算规则。你可以看到，矩阵的概念是从行列式理论和线性方程组的 Cramer 法则中逐渐引入的，适合需要深入了解矩阵运算的开发者和数学爱好者。这里的定义简洁，运算规则也清晰，适合做为学习参考。 你如果对线性代数感兴趣，是矩阵运算，这份白皮书的内容会你梳理知识点，理解矩阵在各种数学和工程问题中的应用。比如，线性方程组时就离不开这些基础知识，了解了这些，你会发现后续的矩阵分解、LU 分解等内容会更轻松。总体来说，挺适合入门和进阶使用的。

代数优化的数据库课件，讲的是怎么用优化算法把关系代数表达式简化得更漂亮。开头就有个挺典型的例子：πSname σStudent.Sno=SC.Sno σSC.Cno='2' × Student SC，你一看就知道，这是在干掉多余的笛卡尔积，提升查询性能。嗯，像这种东西，平时写 SQL 时其实挺容易忽略。课件里讲了不少跟笛卡尔积、关系代数语法树相关的东西，配合下面这几个资源一起看，理解会比较快。

代数图论作者：Chris Godsil，Gordon Royle出版社：Springer系列：数学研究生教材（第 207 卷）特点：包含参考文献和索引ISBN：* 精装版：0-387-9524i-1* 平装版：0-387-95220-9

ECE367 矩阵代数与优化习题解答 本资源包含使用MATLAB和Julia编写的ECE367课程习题解决方案，涵盖矩阵代数和优化的应用。 主要内容: 习题集1：单词向量: 使用MATLAB实现维基百科文章的单词向量表示，并通过投影、范数和角度计算相似度。 成本曲面和仿射近似。 利用CVX工具包解决不同的lp范数和投影问题。 习题集2：二次近似和PageRank: 使用Julia语言实现二次近似。 PageRank算法和特征向量迭代。 习题集3：词向量和特征脸: 使用Julia语言实现词向量的奇异值分解和低秩逼近。 基于l2投影的特征脸方法。 习题集4：最小二乘和C

代数几何springer扶磊研究生数学丛书第6册密码

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。