2.9拓展阅读
文档摘要
2.9 拓展阅读 学习线性代数的资源有很多，包括Strang（2003）、Golan（2007）、Axler（2015）、Liesen and Mehrmann（2015）的教科书。我们在本章的介绍中也提到了一些在线资源。我们在这里只讨论了高斯消去法，但有许多其他方法来求解线性方程组，我们参考 Stoer and Burlish（2002），Golub and Van Loan（2012）以及 Horn and Johnson（2013）的数值线性代数教科书进行深入讨论。 在本书中，我们解读了线性代数中的一些话题（例如向量、矩阵、线性无关、基等）以及线性空间中测度的一些话题。在第三章中，我们将会介绍内积的概念，这导出了范数的概念。
2.9 拓展阅读
学习线性代数的资源有很多，包括Strang（2003）、Golan（2007）、Axler（2015）、Liesen and Mehrmann（2015）的教科书。我们在本章的介绍中也提到了一些在线资源。我们在这里只讨论了高斯消去法，但有许多其他方法来求解线性方程组，我们参考 Stoer and Burlish（2002），Golub and Van Loan（2012）以及 Horn and Johnson（2013）的数值线性代数教科书进行深入讨论。
在本书中，我们解读了线性代数中的一些话题（例如向量、矩阵、线性无关、基等）以及线性空间中测度的一些话题。在第三章中，我们将会介绍内积的概念，这导出了范数的概念。这些概念让我们能够定义角度、长度与距离，我们将使用这些概念来进行正交投影。投影是很多机器学习算法的关键，例如线性回归与主成分分析，我们会分别在第9章与第10章中讨论它们。
评论区
(0)
U