数学科学研究所
Insitute of Mathematical Science

线性代数I教学大纲

          《线性代数》教学大纲

一、课程基本信息

开课单位:

数学科学研究所

课程代码:

SI131

课程名称:

线性代数

英文名称:

Linear   Algebra

:

4

:

64

授课对象:

 

授课语言:

中英文

先修课程:


二、课程简介和教学目的

In this course, we will cover the following contents: Systems of linear equations, Gaussian elimination, matrices, determinants, and Cramer’s rule. Vectors, vector spaces, basis and dimension, linear transformations. Eigenvalues, eigenvectors, and quadratic forms.Objective:Solve and Interpret systems of linear equations.Understand the elementary facts of abstract vector space.Understand the linear transform

三、教学内容、教学方式和学时安排

课堂教学内容

教学进度和学时安排

教学方式

1       Introduction to Vectors

 

1.1 Vectors and     Linear Combinations

1.2 Lengths and Dot     Products

1.3 Matrices

1

4学时

课堂教学、课后复习(作业)、文献阅读、讨论

2 Solving Linear     Equations

 

2.1 Vectors and     Linear Equations

2.2 The Idea of     Elimination

2.3 Elimination     Using Matrices

2.4 Rules for     Matrix Operations

2.5 Inverse     Matrices

2.6 Factorization:     A = LU

2.7 Transposes and     Permutations

第二周第三周

8个学时

课堂教学、课后复习(作业)、文献阅读、讨论

3 Vector Spaces and     Subspaces

 

3.1 Spaces of     Vectors

3.2 The Nullspace     of A: Solving Ax = 0

3.3 The Rank and     the Row Reduced Form

3.4 The Complete     Solution to

Ax = b

3.5 Independence,     Basis and Dimension

3.6 Dimensions of     the Four Subspaces

第四周至第六周

12个学时

课堂教学、课后复习(作业)、文献阅读、讨论

 

4 Orthogonality

 

4.1 Orthogonality     of the Four Subspaces

4.2 Projections

4.3 Least Squares Approximations

4.4 Orthogonal     Bases and Gram-Schmidt

第七周第八周

8个学时

课堂教学、课后复习(作业)、文献阅读、讨论

Midterm exam

第九周 2个学时


5 Determinants

 

5.1 The Properties     of Determinants

5.2 Permutations

5.3 Cramer's Rule,     Inverses

第九周至第十周

6个学时

课堂教学、课后复习(作业)、文献阅读、讨论

6 Eigenvalues and     Eigenvectors

 

6.1 Introduction to     Eigenvalues

6.2 Diagonalizing a     Matrix

6.3 Applications to     Differential Equations

6.4 Symmetric     Matrices

6.5 Positive     Definite Matrices

6.6 Similar     Matrices

6.7 Singular Value Decomposition     (SVD)

第十一周第十三周

12个学时

课堂教学、课后复习(作业)、文献阅读、讨论

7 Linear     Transformations

 

7.1 The Idea of a     Linear Transformation

7.2 The Matrix of a     Linear Transformation

7.3 Diagonalization     and the Pseudoinverse

第十四周

4个学时

课堂教学、课后复习(作业)、文献阅读、讨论

讨论课

第十五周 4学时

复习、讨论

期末考试

第十六周

2学时

闭卷


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