春节后的第一天,公众号特此为大家分享一份这样的顶级学习清单。希望大家在新的一年里,学业有成,事业更旺。同时也感谢大家对公众号一直以来的支持与厚爱!
维基百科
一些高层次的学习网页:
https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_algebra
https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_(mathematics)
https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_decomposition
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_linear_algebra_topics
书籍教程
所有书籍,编辑部费劲千辛万苦给大家都下载好了。
在文末获取。
https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_algebra#Further_reading
大学课程
现在许多大学课程提供PDF版本的讲义幻灯片,笔记和阅读材料。 有些甚至提供预先录制的视频讲座,这是非常宝贵的。
美国顶尖学校推荐的一些课程包括:
https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm
http://cs.brown.edu/courses/cs053/current/index.htm
https://github.com/fastai/numerical-linear-algebra/
在线课程
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra
https://www.edx.org/course/laff-linear-algebra-foundations-to-frontiers
问答平台
考虑到当前有大量的问答平台,有很多地方可以在线提出有关线性代数的问题。
以下是推荐的最热门的平台,供大家参考学习:
https://math.stackexchange.com/?tags=linear-algebra
https://stats.stackexchange.com/questions/tagged/linear-algebra
https://stackoverflow.com/questions/tagged/linear-algebra
https://www.quora.com/topic/Linear-Algebra
https://www.reddit.com/r/math/
NumPy资源
在Python中实现线性代数时,您可能需要NumPy的帮助。
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-creation.html
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-manipulation.html
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.linalg.html
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/linalg.html