矩阵分析与应用 _生活经验

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矩阵分析与应用视频30讲中科院叶世伟主讲采用的是什么教材程云鹏等，《矩阵论》
参考书：.张贤达,《矩阵分析与应用》；Roger A. Horn 和 Charles R. Johnson，《矩阵分析》吴奇译
叶世伟说话有点含混不清，感觉他是很懂的，但是表达能力欠缺。

请问：在复数域内，一个实对称矩阵可以分解为另一个矩阵和他的转置的乘积吗？即A=BB^T？可以说矩阵和他的转置的乘积是一种构造实对称矩阵的方法，但在实数范围内是不能构造所有实对称的，因为乘积矩阵对角线元素是矩阵B行向量与自身的内积，是非负的，所以对角线元素有负数的话在实数范围内是不能分解为另一个矩阵和他的转置的乘积的，但是把范围扩大到复数就可以了，因为复数的平方可以为的负，所以原命题成立

关于kronecker积的一个问题你的想法是对的，书上的例子确实错了。按照书上的定义其广义Kronecker积应该是【12 12；24－1 －2；2－2 －jj；1－1 j－j】，而不是书上的结果。

如何学习张贤达的矩阵分析与应用直接上老师课件上的定义：着重看下阴影部分，大意是如果一个线性方程组在很小的扰动下会产生一个与原来解相差很大的新解，则这个系统为病态系统，系统灵敏度太高，这在工程上是要极力避免的。

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矩阵分析与应用的矩阵求逆引理证明有什么错误需要几个工具： 1. 2-范数和奇异值的关系 2. 子矩阵的2-范数不超过原矩阵的2-范数 3. 最佳低秩逼近和奇异值的关系(Eckart-Young定理) 首先，||A^+||_2 = σ_min(A)^{-1}，||A_1^{-1}||_2 = σ_min(A_1)^{-1} 然后用Eckart-young定理， σ_min(A) = m 。

大连理工大学最好的专业是什么大连理工大学作为国家“双一流”、“211工程”、“985工程”重点建设的大学，有着严谨的学风、雄厚的师资力量和完备的教学设施。下面我就来谈谈大连理工大学的王牌专业。船舶与海洋工程应该是当之无愧的王牌专业了，世界一流学科排名中位列第四，应该说是世界闻名的专业了，在大工如果一个人是船舶专业的话，那么这个人一定是个学霸。但是男女比例失衡，毕竟造船这种事不适合女孩子。管理科学与工程国家一级重点建设学科，作为我自己的专业对它可以说是十分偏爱的。学科带头人是王众托院士，王院士92岁的高龄每天奋战在科研第一线，所以整个专业都不会再学术研究上有所懈怠。研究方向也比较贴近时下的热点，比如大数据、人工智能、电子商务和决策支持等。就业领域可以进入互联网、管理咨询等行业，就业前景非常良好，而且男女比例1:1，比较适合女生。而且本专业也是转专业的热门专业，每年都有很多小伙伴因学习优秀转入本专业学习，所以学习氛围特别好。化学工程与与技术是国家一级重点学科和辽宁省一级重点学科，记得自己在大一的时候听过化工学部的院长在介绍本专业是，可是很自豪的说我们的化工排名可是超过了清华呢。化环生学部是整个学校人数最多的学部，所以即使是一个工科专业，也还是有很多漂亮的小姐姐。现有精细化工国家重点实验室，很注重人才培养，对科研的投入很看重。土木工程也是大工的王牌专业之一。提到土木工程专业那就必然要先来说说星海湾大桥，这是由大连理工大学建设工程学部张哲教授团队承担了星海湾跨海大桥的设计、实验、监控和后期检测的全部工作，现在星海湾大桥已经成为了大连一道亮丽的景观，更是大工人的骄傲。所以土木工程专业是非常值得就读的王牌专业。
哪些大学开设有动画专业随着国内动画和游戏行业的兴起，动画专业也成了出国留学的一大热门。动画是一个永远不过时的产业。因为动画产业发展较为迅速，目前国内能够提供动画专业平台的学校少之又少。如果你也爱好动画，如果你也想申请学动画出国，如果有这方面考虑的话，小编为你推荐以下几所知名大学的动画设计专业。

1、英国皇家艺术学院Royal College of Art
英国皇家艺术学院不接受本科申请，只接受研究生申请。动画专业2年制，RCA的动画专业处在实践和研究是国际数一数二的，为学生提供一个独特的学习和教导的环境，在文化和科技快速变化的时代，学生能够扩大和熟悉动态变化领域。
通过创新、实践研究和不同环境的理解、传统和历史、工作坊、讲座、辅导，学生不断学习新的知识。
学校动画专业的重点是培养与产业有关的导演、艺术家和电影制片人。动画专业是非常注重视觉精致、创新、多学科艺术和设计，其中包括和需要发展的技能和专长。
2.艺术中心设计学院
艺术中心设计学院（ACCD）的娱乐设计专业，有概念设计和角色动画两个方向，从ACCD毕业的校友大多是在动画、视频游戏、电影和电视领域的领导者。学校也会为该专业学生提供皮克斯、迪士尼、索尼等公司实习就业的机会。
概念设计：重点是娱乐行业概念设计师所需的技能和创造力。
角色动画：强调通过3D和2D动画设计，建模和引人入胜的人物的细微差别。
3.爱丁堡艺术学院
爱丁堡大学下设的爱丁堡艺术学院是欧洲最大、建校历史最长的艺术学院之一。学院可以为学生提供到欧洲、美国、日本和澳大利亚学习的机会。爱丁堡艺术学院的许多职员都是国际知名的艺术家，设计师，建筑师，策展人和作家。该校的毕业生在阿德曼动画,Django电影,福克斯等知名公司工作。
Animation（BA）：以英国独特的小班模式方式进行教学，但范围很大，毕业生的成功更大。学生将学习许多不同的方式来动画，而不是专注于一种特定的方法。
Animation（两年MFA）：课程为学生提供独特综合的数字和模拟技术。学生将可以使用各种尖端设施，包括CGI实验室，工作室和摄像机。提供机会制作个人电影，以及团队制作电影，后者为MFA学生提供了磨练管理技巧的机会。
4.提赛德大学
提赛德大学拥有世界上最先进的设备，其动画制作与计算机游戏是全欧洲最先进的，世界著名梦工厂、DISNEY等大公司等非常欢迎该学院的毕业生，其中电影哈里波特HARRYPORTER、阿凡达AVATAR和魔戒LordofRings的部分动画都是该校毕业生制作。
大学每年举办吸引世界各地顶尖动画制作大师的国际动漫以及电脑游戏盛会——Animex(国际动画节) 。
Computer Games Animation（BA）：本课程使用各种引擎，深入研究通过2D和3D休闲游戏开发PC和游戏机的大规模水平的创意和技术问题。
Computer Character Animation（BA）：我们非常重视学生的绘画技巧，观察和动画原理。学生也被教授为动画角色应用的表演理论和肢体语言。学生将学习使用传统角色动画技术以及最新的最先进的生产工具。
课程涵盖的学科包括：绘画和概念艺术、2D和3D角色动画、人物设计与造型、代表动画、剧本写作和讲故事、专业投资组合开发。
5.伯恩茅斯大学
伯恩茅斯大学拥有全英第一的计算机动画制作中心，是世界最顶尖的八大动画制作和数字效果的学习中心。
Computer Animation Art and Design（BA）：本课程重点强调计算机动画的创意方面，结合传统艺术学科，如生活绘画和摄影，以及更多技术上重点的学科，允许学生使用行业标准工具和软件来探索计算机动画的制作。
Computer Animation Technical Arts（BA）：本课程是艺术和科学的50/50组合，反映了与各种行业和应用程序的计算机图形和动画相关的实践。结合艺术，动画技术和应用数学和计算的研究，以满足现代（计算机动画，电影，视觉特效和游戏）生产的需求。
3D Computer Animation（MA）：本课程将帮助您获得在电脑动画应用的一些领域工作所需的技能，包括电影，动画功能，电脑游戏，电视制作，广告，插图，科学可视化，飞行模拟，虚拟环境，建筑视觉化和互动媒体。
6.萨凡纳艺术学院
SCAD位于美国佐治亚州的萨凡纳市中心，是全美最大的艺术学院，也是全球最大的艺术大学之一。我们为学生提供与视觉效果，动态媒体，互动设计和游戏开发，声音设计，电影和电视以及顺序艺术等其他专业合作并参加选修课的机会。
学生将成为一个充满活力，多面的动画师，极具市场竞争力。
BFA：总共有180个学时，学生主要学习一些写生、电脑技术、媒体理论、2D、3D动画建模的课程。
MA：总共45个学时，学习动画角色基础、动画历史、3D动画等课程。
MFA：总共90个学时，除了基础的3D动画课程外，还会学习动画叙事、故事脚本等相关的课程。
7.卡耐基梅隆大学
卡内基梅隆大学坐落在宾夕法尼亚州的匹兹堡，是一所美国著名的研究型大学，该校拥有全美顶级计算机学院和戏剧学院。The Integrative Design, Arts and Technology学院下设有动画和游戏设计两个专业。
Animation & Special Effects（BA）：动画和特效集中的学生将研究性能捕获，渲染，3D和2D动画以及特效的相互关联的组件。他们将在所有课程中合并艺术和技术的观点，以探索这些组件和整个数字动画领域。
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黑蝙蝠小组视频理工学科

沈阳理工大学是几本

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【矩阵分析与应用】沈阳理工大学是一所一本理工类公立大学。拥有国家级特色专业建设点2个，国家级专业综合改革试点专业1个，省级特色（示范）专业、改革试点专业及重点支持专业17个。有6个省级教学团队，教育部精品视频公开课1门，省级精品课程13门，省级视频公开课和精品资源共享课14门。扩展资料:沈阳理工大学（Shenyang Ligong University）是一所以工为主，理、管、文、经、法、艺相结合，具有鲜明国防特色的多科性大学，中国兵器协同创新联盟单位。学校占地面积113万平方米，校舍建筑面积44.4万平方米。校园内建有局域网，图书馆面积4万平方米，纸质藏书137.52万册，图书总量242.52万册。学校设有19个学院（教学部），设有54个本科专业，分布在7个学科门类。学校现有教职工1694人，其中双聘院士1人，博士、硕士研究生导师398人，高级职称专任教师546人。现有各类全日制在校生17424人，其中本科生15811人，博士、硕士研究生1315人。有博士人才培养项目1个，博士后科研流动站1个，博士后科研工作站1个；有12个硕士学位授权一级学科，涵盖45个二级学科（学科方向）；有8个工程硕士授权领域和4个专业学位授权点。参考资料:百度百科-沈阳理工大学
大连理工大学教师考研押题准确吗？12月26日，有多名网友发微博称，2018考研数学出现 “神押题”，考生怀疑发生泄题。昨晚，教育部考试中心回应称，经中心组织有关专家，对视频等材料进行研判，确认所举的例题均与实考试题不同。该教师及视频中所提及的老师均未参与2018年研究生招生考试数学科命题工作。此外，当事教师、大连理工大学数学科学学院教师李林通过微博回应称，个人未参加考研命题，网上相关言论不实。涉事机构中试考研的工作人员表示，“机构请的老师能押中题，也是多年教学的积累。”当天上午，多名网友发微博爆料称，2018年全国硕士研究生统一招生考试数学科目出现“神押题”，一位名为“李林”的教师在考前押题视频中举的例题与实际考研的考试试题十分相似。网友指出，李林押题“命中率”高达80%，甚至连超纲的二阶差分都反复强调。“每年押中几个题已经很牛了，这位老师押中线代大题原题、证明题原题也就罢了，连超纲的二阶微分都猜中，并且反复强调。”截至昨日中午12时，“考研数学”“李林”“宇哥考研”等相关热点登上微博热搜榜，相关举报的微博和知乎讨论帖累计超过上万条转发和上千条评论。举报材料显示，涉嫌泄题的是多张“李林押题视频”的截图。图中，课堂背景带有“中试考研”字样。12月11日，中试考研官方微信公众号曾发布《喜大普奔，中试考研独家发布李林老师18考研数学终极押题班视频录播》一文，其中称李林曾多次押中考题，并附上多张照片。值得注意的是，该课名为《李林老师考研数学终极押题班，去年命中60分以上》。前文中发布的课程地址不能顺利打开，网络页面显示，“该课程被删除或者不存在！”据媒体此前披露，网传被删除的押题视频“2018李林押题班”共4段，总时长大约两三小时，课堂背景带有“中试考研”机构的字样。“中试考研”网站的“名师团队”栏目显示，李林系“考研数学大纲的制定者之一” ，且“从事教学和考研辅导多年，具有多年数学考研教学经验” 。早在2012年，考研论坛就有网友发帖称“李林屡屡命中考研数学题”，并推荐研友去“想办法弄到他的视频” 。中午时分，教育部考试中心工作人员在接受媒体采访时回应称，已接到举报，并第一时间整理了相关视频的原件、截图和PDF文件，都提交给了教育部的相关业务部门，“目前正在紧锣密鼓地进一步检查。如果是事实的话，警方将介入” 。昨天晚间，教育部考试中心再次回应网传考研数学辅导视频泄题：经中心组织有关专家，对视频等材料进行研判，确认所举的例题均与实考试题不同。该教师及视频中所提及的老师均未参与2018年研究生招生考试数学科命题工作。教育部考试中心有关负责人表示，任何干扰破坏国家教育考试的行为，一经查实，将依法依规严肃处理，决不姑息。李林被举报泄题的新闻在网络上引发持续关注，中试考研的工作人员称，“机构请的老师能押中题，也是多年教学的积累。”针对其网站在李林的介绍中称其是“考研数学大纲的制定者之一”的说法，这名负责人对此回应称，这个应该是网站工作人员的失误。中试考研网站发现，李林的介绍文字已经改为“考研数学大纲的研究者之一” 。李林系大连理工大学数学科学学院教师，研究方向为常微分方程。双方系合作关系，授课材料均为李林方面提供，是其核心教学研究成果。下午5时许，被卷入泄题事件的李林通过微博回应称，网上相关言论不实，他已委托律师通过法律途径处理。李林说，他自2005年起开始参与考研辅导，虽然教育部和学校早已明文禁止，但仍抱有侥幸心理，私自外出授课，对此给学校带来不好影响，他深感自责。李林称，在社会考研辅导班的讲授过程中，有针对冷门知识点对考生进行提示。对于网上有人指出的与今年考研真题相似度较高的题目，他已在社会上的考研辅导机构讲授多年，并不只是今年才讲，这一点可以通过调查往年讲课视频和学生笔记来证明。“我没有参与过历年（包括今年）的考研命题，也没有参与历年（包括今年）考研大纲的制定，网上的相关言论不属实。”李林供职的大连理工大学昨日则在其官方微博表示，教师不得以任何形式参与考研辅导活动，对李林参加考研辅导活动的行为将作严肃处理。
矩阵分析与应用的介绍矩阵分析与应用将矩阵的分析分为梯度分析、奇异值分析、特征分析、子空间分析与投影分析五大部分，以一种新的体系、系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、方法及应用。全书共10章，内容包括矩阵与线性方程组、特殊矩阵、Toeplitz矩阵、矩阵的变换与分解、梯度分析与最优化、奇异值分析、总体最小二乘方法、特征分析、子空间分析、投影分析。本书取材广泛，内容新颖，理论与应用密切结合。书中介绍了矩阵分析的丰富理论和大量生动应用，可以帮助读者学会如何使用矩阵这一重要数学工具，灵活解决科学和工程技术中的大量问题。本书适合于需要矩阵知识比较多和比较深的理科（数学、物理、力学等）和信息科学与技术（电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理等）等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。书中归纳了矩阵的众多数学性质和大量有关公式，还可作为矩阵手册使用。
哪本教材对矩阵分解的论述较多？矩阵论
作者：戴华编著【作者】：戴华编著【丛编项】：研究生数学教学系列工科类【装帧项】：简装本 23cm / 288 【出版项】：科学出版社 / 2001（2002重?。?【ISBN号】：70300967** / O151.21 【原书定价】：￥28.00 马上购买【主题词】：数学－代数，数论及组合理论－矩阵论有6家书店销售此书
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【图书简介】 - 矩阵论
本书较全面、系统地介绍了矩阵理论的基本理论、方法和某些应用。全书共分10章，分别介绍了线性空间与内积空间、线性映射与线性变换、λ矩阵与Jordan标准形、初等矩阵与矩阵因子分解、Hermite矩阵与正定矩阵、范数理论与扰动分析、矩阵函数与矩阵值函数、广义逆矩阵与线性方程组、Kronecker积与线性矩阵方程、非负矩阵与M矩阵等内容。本书内容丰富、论述严谨。各章后面配有一定数量的习题，有利于读者学习和巩固。本书可作为理工科院校硕士研究生和高年级本科生的教材，也可作为有关专业的教师和工程技术人员的参考书。【图书目录】 - 矩阵论
第一章线性空间与内积空间
1.1预备知识：集合.映射与数域
1.1.1集合及其运算
1.1.2二元关系与等价关系
1.1.3映射
1.1.4数域与代数运算
1.2线性空间
1.2.1线性空间及其基本性质
1.2.2向量的线性相关性
1.2.3线性空间的维数
1.3基与坐标
1.4线性子空间
1.4.1线性子空间的概念
1.4.2子空间的交与和
1.4.3子空间的直和
1.5线性空间的同构
1.6内积空间
1.6.1内积空间及其基本性质
1.6.2标准正交基与Gram-Schmidt正交化方法
1.6.3正交补与投影定理
习题
第二章线性映射与线性变换
2.1线性映射及其矩阵表示
2.1.1线性映射的定义及其性质
2.1.2线性映射的运算
2.1.3线性映射的矩阵表示
2.2线性映射的值域与核
2.3线性变换
2.4特征值和特征向量
2.5矩阵的相似对角形
2.6线性变换的不变子空间
2.7酉(正交)变换与酉(正交)矩阵
习题
第三章λ矩阵与矩阵的Jordan标准形
3.1一元多项式
3.2λ矩阵及其在相抵下的标准形
3.2.1λ矩阵的基本概念
3.2.2λ矩阵的初等变换与相抵
3.2.3λ矩阵在相抵下的标准形
3.3λ矩阵的行列式因子和初等因子
3.4矩阵相似的条件
3.5矩阵的Jordan标准形
3.6Cayley-Hamilton定理与最小多项式
习题
第四章矩阵的因子分解
4.1初等矩阵
4.1.1初等矩阵
4.1.2初等下三角矩阵
4.1.3Householder矩阵
4.2满秩分解
4.3三角分解
4.4QR分解
4.5Schur定理与正规矩阵
4.6奇异值分解
习题
第五章Hermite矩阵与正定矩阵
5.1Hermite矩阵与Hermite二次型
5.1.1Hermite矩阵
5.1.2矩阵的惯性
5.1.3Hermite二次型
5.2Hermite正定(非负定)矩阵
5.3矩阵不等式
*5.4Hermite矩阵的特征值
习题
第六章范数与极限
6.1间量范数
6.2矩阵范数
6.2.1基本概念
6.2.2相容矩阵范数
6.2.3算子范数
6.3矩阵序列与矩阵级数
6.3.1矩阵序列的极限
6.3.2矩阵级数
6.4矩阵扰动分析
6.4.1矩阵逆的扰动分析
6.4.2线性方程组解的扰动分析
6.4.3矩阵特征值的扰动分析
习题
第七章矩阵函数与矩阵值函数
7.1矩阵函数
7.1.1矩阵函数的幂级数表示
7.1.2矩阵函数的另一种定义
7.2矩阵值函数
7.2.1矩阵值函数
7.2.2矩阵值函数的分析运算
7.3矩阵值函数在微分方程组中的应用
7.4特征对的灵敏度分析*
习题
第八章广义逆矩阵
8.1广义逆矩阵的概念
8.2广义逆矩阵与线性方程组的解
8.3极小范数广义逆与线性方程组的极小范数解
8.4最小二乘广义逆与矛盾方程组的最小二乘解
8.5广义逆矩阵与线性方程组的极小最小二乘解
习题
第九章Kronecker积与线性矩阵方程
9.1矩阵的Kronecker积
9.2矩阵的拉直与线性矩阵方程
9.2.1矩阵的拉直
9.2.2线性矩阵方程
9.3矩阵方程AXB=C与矩阵最佳逼近问题
9.3.1矩阵方程
9.3.2带约束的矩阵最佳逼近问题
9.4矩阵方程AX=B的Hermite解与矩阵最佳逼近问题
9.5矩阵方程AX+XB=C和X-AXB=C*
9.5.1矩阵方程AX+XB=C
9.5.2矩阵方程X-AXB=C
习题
第十章非负矩阵*
10.1非负矩阵与正矩阵
10.2素矩阵与不可约非负矩阵
10.2.1素矩阵
10.2.2不可约非负矩阵
10.3随机矩阵
10.4M矩阵
习题
参考文献
回答者：skxheieann - 见习魔法师二级 12-30 14:34

如果你想扩展你的"矩阵理论"知识,多看一些"资料".你可以登录[奇迹网站]和
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例如专文作者N.A
内容:(1)矩阵的图和谱(2)矩阵的综合性质(3)非负矩阵的幂序列
(4)组合理论的矩阵方法(5)组合矩阵分析
专文作者N.A
内容:(1)矩阵理论和不变性(2)椭球等高分析(3)球对称矩阵分析
(4)参数估计(5)假设检验(6)线性模型
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高等数学都学什么？黑龙江统招专升本
高等数学怎样才能学好？认真听、课后复习和预习、多跟学习好的人请教高等数学，在大学里面是很多学渣眼中毕业的拦路虎，所以学好高等数学非常的重要，但是如何学好就是其中的关键了，所以建议分成三步走；第一上课认真听，如何什么东西要是上课不认真听，除非是天生有非凡天赋，可以课后自己一看就懂，不然就老老实实上课做好笔记工作，并且认真听，听不懂也要听，毕竟这个也会让你的脑子留下印象。第二要课后复习和预习，高等数学其实和以前的数学的学习方法都是类似，需要不停的巩固运算，不然会非常容易忘记里面的知识，所以课后的复习和预习工作真的必不可少，不然每次讲完就讲完，知识都会还给老师，那怎么能将高等数学学会呢？第三，要跟学习好的人请教，因为大学已经不想高中一样了，不懂的可以随时问老师，上了大学很多同学可能连老师的名字都不认得，并且不是每个老师都有固定的办公位置，很多老师上完课之后，你就找不到他在哪里了，所以有一个成绩好的人帮忙，就像有个小老师在教你一样。高等数学说难也不难，其实什么东西只要认真学都是学得会的，说学不会的都是害怕辛苦，脑子里自动下指令说不而已，只要克服困难，一切都是非常的简单。
大学里面高等数学都学的什么啊

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在中国理工科各类专业的学生（数学专业除外，数学专业学数学分析），学的数学较难，课本常称“高等数学”；文史科各类专业的学生，学的数学稍微浅一些，课本常称“微积分” 。理工科的不同专业，文史科的不同专业，深浅程度又各不相同。研究变量的是高等数学，可高等数学并不只研究变量。至于与“高等数学”相伴的课程通常有：线性代数（数学专业学高等代数），概率论与数理统计（有些数学专业分开学）。微积分的基本概念和内容包括微分学和积分学。微分学的主要内容包括：极限理论、导数、微分等。积分学的主要内容包括：定积分、不定积分等。从广义上说，数学分析包括微积分、函数论等许多分支学科，但是现在一般已习惯于把数学分析和微积分等同起来，数学分析成了微积分的同义词，一提数学分析就知道是指微积分。数理统计是伴随着概率论的发展而发展起来的一个数学分支，研究如何有效的收集、整理和分析受随机因素影响的数据，并对所考虑的问题作出推断或预测，为采取某种决策和行动提供依据或建议。概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题。因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。扩展资料：19世纪以前确立的几何、代数、分析三大数学分支中，前两个都原是初等数学的分支，其后又发展了属于高等数学的部分，而只有分析从一开始就属于高等数学。分析的基础——微积分被认为是“变量的数学”的开始，因此，研究变量是高等数学的特征之一。原始的变量概念是物质世界变化的诸量的直接抽象，现代数学中变量的概念包含了更高层次的抽象。如数学分析中研究的限于实变量，而其他数学分支所研究的还有取复数值的复变量和向量、张量形式的。以及各种几何量、代数量，还有取值具有偶然性的随机变量、模糊变量和变化的（概率）空间——范畴和随机过程。描述变量间依赖关系的概念由函数发展到泛函、变换以至于函子。与初等数学一样，高等数学也研究空间形式，只不过它具有更高层次的抽象性，并反映变化的特征，或者说是在变化中研究它。例如，曲线、曲面的概念已发展成一般的流形。按照埃尔朗根纲领，几何是关于图形在某种变换群下不变性质的理论，这也就是说，几何是将各种空间形式置于变换之下来来研究的。无穷进入数学，这是高等数学的又一特征。现实世界的各种事物都以有限的形式出现，无穷是对他们的共同本质的一种概括。所以，无穷进入数学是数学高度理论化、抽象化的反映。数学中的无穷以潜无穷和实无穷两种形式出现。在极限过程中，变量的变化是无止境的，属于潜无穷的形式。而极限值的存在又反映了实无穷过程。最基本的极限过程是数列和函数的极限。数学分析以它为基础，建立了刻画函数局部和总体特征的各种概念和有关理论，初步成功地描述了现实世界中的非均匀变化和运动。另外一些形式上更为抽象的极限过程，在别的数学学科中也都起着基本的作用。还有许多学科的研究对象本身就是无穷多的个体，也就说是无穷集合，例如群、环、域之类及各种抽象空间。这是数学中的实无穷。能够处理这类无穷集合，是数学水平与能力提高的表现。为了处理这类无穷集合，数学中引进了各种结构，如代数结构、序结构和拓扑结构。另外还有一种度量结构，如抽象空间中的范数、距离和测度等，它使得个体之间的关系定量化、数字化，成为数学的定性描述和定量计算两方面的桥梁。上述结构使得这些无穷集合具有丰富的内涵，能够彼此区分，并由此形成了众多的数学学科。数学的计算性方面。在初等数学中甚至占了主导的地位。它在高等数学中的地位也是明显的，高等数学除了有很多理论性很强的学科之外，也有一大批计算性很强的学科，如微分方程、计算数学、统计学等。在高度抽象的理论装备下，这些学科才有可能处理现代科学技术中的复杂计算问题。参考资料：高等数学（基础学科名称）_百度百科
学习高等数学有什么用处？

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学习高数的作用：1、可以培养思维能力2、可以应用到其他学科的学习3、专升本或考研都需要考数学4、可以提高思维辩证能力，提高独立思考能力。扩展资料高等数学包括：数学分析：主要包括微积分和级数理论。微积分是高等数学的基?。?应用范围非常广，基本上涉及到函数的领域都需要微积分的知识。级数中，傅立叶级数和傅立叶变换主要应用在信号分析领域，包括滤波、数据压缩、电力系统的监控等，电子产品的制造离不开它。实变函数（实分析）：数学分析的加强版之一。主要应用于经济学等注重数据分析的领域。复变函数（复分析）：数学分析加强版之二。应用很广的一门学科，在航空力学、流体力学、固体力学、信息工程、电气工程等领域都有广泛的应用，所以工科学生都要学这门课的。
学习高等数学的感想高等数学包括数学分析，空间解析几何，线性代数初步等内容，首先，高中知识要学的牢固，包括函数，集合，平面解析几何，数列，三角函数等。其次，高等数学对思维的要求没有高中数学那么高，但是对概念公式等的掌握要很牢固，任何一条公式，见到它最好先不要看书本，自己观察一下式子，然后尝试着推导它（我学信息竞赛，我的老师就是这样，大学学线性代数时不记公式，考试时当场推出，数学系也想把他留作研究生，够厉害吧。。）这一步可以省略，但我个人建议最好推一下，这样对公式，以及它的内涵会更加了解，掌握得更牢固。最后当然是勤做习题啦，最好买一本配套的练习和习题解答（高数的书推荐同济大学的那一套）。每天少上半小时网，做上十道题，期末等着同学们羡慕的目光吧?。「呤惺Х治稣剂瞬畈欢喟俜种耸? ，如果有意往数学或物理，或其他对数学要求较高的学科发展，那么可以买一本数学分析看一下，国内教材推荐徐森林的三卷本数学分析，国外推荐“华章数学译丛”的《高等微积分》，《数学分析》，《数学分析原理》还有“图灵统计学丛书"的《微积分入门》（有两本，分别是单元微积分和多元微积分，小平邦彦写的）。习题推荐
吉米多维其
的数学分析习题册（名字不太记得，吉米多维其是作者，这套练习册很有名，上网查就有）。这就是我学高数的全部经验，希望能帮到你，其实只要用心，谁都能学好数学。加油?。?

线性代数在计算机学科上到底有什么应用？

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线性代数在计算机学科上的应用：计算机数学基础是计算机专业必修的数学基础知识，针对计算机专业的特点，加强了Mathematica数学软件的应用。包含4大模块：微积分、线性代数、概率论。计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。随着科学的发展，不仅要研究单个变量之间的关系，还要进一步研究多个变量之间的关系，各种实际问题在大多数情况下可以线性化，而由于计算机的发展，线性化的问题又可以被计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。扩展资料：线性代数的应用：1、线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支，同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。2、线性代数在工程技术和国民经济的许多领域都有着广泛的应用，是一门基本的和重要的学科。3、线性是人类少数可以研究得非常透彻的数学基础性框架。参考资料来源：百度百科——计算机应用百度百科——线性代数
为什么说线性代数对学计算机的很重要？

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因为计算机大部分计算都是用的线性代数里面的矩阵运算。应用计算机的高速运算功能解决实际问题离不开线性代数的知识。举些例子：Google的搜索功能，建立在他们对网页强大而优秀的排序方法上。这个方法建模使用了Markov chain，问题最终归结为一个解矩阵方程。这个矩阵方程的维数达到了十亿（当年）的级别，单是存储，一般的计算机都无法完成。后来利用稀疏矩阵的手段将问题解除此之外的例子还有天气预测的Navier-Stokes方程，计算量之大，除了要改进计算机硬件，算法的优化也是必须的。机器学习，本质也是求解线性方程组，也是由于数据规模之大，除了计算机硬件的优化，要依赖线性代数的知识对算法进行优化。总之，线性代数对学计算机很重要，方法和思想并重。扩展资料：线性代数在数学、物理学和技术学科中有各种重要应用，因而它在各种代数分支中占居首要地位。在计算机广泛应用的今天，计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系，从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于强化人们的数学训练，增益科学智能是非常有用的。随着科学的发展，我们不仅要研究单个变量之间的关系，还要进一步研究多个变量之间的关系，各种实际问题在大多数情况下可以线性化，而由于计算机的发展，线性化了的问题又可以被计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。参考资料来源：百度百科-线性代数
行列式与矩阵在计算机行业的应用例如，计算机处理图形几何变换时，用到变换矩阵，
即对图形的旋转，拉伸缩放，平移，都可以写成一个变换矩阵
这样就能通过矩阵的运算，达到快速实现复杂图形变换的坐标显示。

矩阵论在计算机科学领域有哪些应用？自动控制里有应用
电脑游戏软件中有应用

学习高等代数需不需要有高等数学为基?。?/h3>高等代数和高等数学之间没有直接的关系。高等代数是数学专业的必修课，非数学专业相对的课程则是线性代数。而高等数学则是非数学专业的一门完全不同的数学课，相对于高等数学的数学系专业课则是数学分析。以上四门课均无需以其他课程为基?。?可以直接学习，即使偶有涉及，也只需要在必要时简单补充相关背景即可。

高数主要学习些什么？高等数学主要内容包括：极限、微积分、空间解析几何与向量代数、级数、常微分方程。
指相对于初等数学而言，数学的对象及方法较为繁杂的一部分。
广义地说，初等数学之外的数学都是高等数学，也有将中学较深入的代数、几何以及简单的集合论初步、逻辑初步称为中等数学的，将其作为中小学阶段的初等数学与大学阶段的高等数学的过渡。
通常认为，高等数学是由微积分学，较深入的代数学、几何学以及它们之间的交叉内容所形成的一门基础学科。
《高等数学》是根据国家教育部非数学专业数学基础课教学指导分委员会制定的工科类本科数学基础课程教学基本要求编写的·内容包括：函数与极限，一元函数微积分，向量代数与空间解析几何，多元函数微积分，级数，常微分方程等，书末附有几种常用平面曲线及其方程、积分表、场论初步等三个附录以及习题参考答案·本书对基本概念的叙述清晰准确，对基本理论的论述简明易懂，例题习题的选配典型多样，强调基本运算能力的培养及理论的实际应用·本书可用作高等学校工科类本科生和电大、职大的高等数学课程的教材，也可供教师作为教学参考书及自学高等数学课程者使用。

学习离散数学需要高等数学和线性代数作为基础吗？

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离散数学需要以高等数学和线性代数作为基础，仅有初等数学的知识是不够的。离散数学的内容为：1、集合论部分集合及其运算、二元关系与函数、自然数及自然数集、集合的基数。2、图论部分图的基本概念、欧拉图与哈密顿图、树、图的矩阵表示、平面图、图着色、支配集、覆盖集、独立集与匹配、带权图及其应用。3、代数结构部分代数系统的基本概念、半群与独异点、群、环与域、格与布尔代数。4、组合数学部分组合存在性定理、基本的计数公式、组合计数方法、组合计数定理。5、数理逻辑部分命题逻辑、一阶谓词演算、消解原理。离散数学很多内容涉及到高等数学和线性代数，所以需要以这两科为基础来学习。扩展资料：离散数学的应用：1、离散数学在各学科领域，特别在计算机科学与技术领域有着广泛的应用，同时离散数学也是计算机专业的许多专业课程，如程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、人工智能、数据库、算法设计与分析、理论计算机科学基础等必不可少的先行课程。2、由于数字电子计算机是一个离散结构，它只能处理离散的或离散化了的数量关系，因此，无论计算机科学本身，还是与计算机科学及其应用密切相关的现代科学研究领域，都面临着如何对离散结构建立相应的数学模型。3、通过离散数学的学习，不但可以掌握处理离散结构的描述工具和方法，为后续课程的学习创造条件，而且可以提高抽象思维和严格的逻辑推理能力，为将来参与创新性的研究和开发工作打下坚实的基础。参考资料：百度百科-离散数学