线性代数的矩阵方法
课程模块
使用R2020b创建。兼容R2020b及后续版本。
描述
本课程模块包含互动式生活的脚本教授线性代数入门课程中常用的基本矩阵方法。在每个现场脚本的第一部分，学生学习标准的定义，可视化的概念，并在纸上执行练习。之后，学生练习互补的MATLAB®方法。这些方法加强了讨论的概念，并帮助学生发展对计算软件的早期熟悉。每节课都以一个说明性的应用程序结束。这些现场脚本可以作为讲座的一部分，作为教学设置中的活动，或作为课外完成的互动作业。
现场脚本内的说明将指导您通过练习和活动。通过每次运行一个部分来开始使用每个活动脚本。要中途停止运行脚本或部分(例如，当动画正在进行时)，请使用MATLAB工具条中Live Editor选项卡的RUN部分中的stop按钮。
细节
matrixOperations.mlx, matrixOperationsSoln.mlx
探索基本矩阵运算的交互式课程。
学习目标:
- 定义矩阵及其基本算术运算
- 在纸上和MATLAB中计算矩阵运算的结果
- 解释矩阵运算的大小要求
- 比较MATLAB中符号和数字矩阵运算
- 应用矩阵方法修改灰度图像
linearSystems.mlx, linearSystemsApplications.mlx, linearSystemsSoln.mlx, linearSystemsApplicationsSoln.mlx
探索线性系统的矩阵表示及其解的交互式课程。
学习目标:
- 把线性系统写成矩阵形式
- 将三维线性系统的解与其可视化联系起来
- 用行约简法求解线性方程组
- 用矩阵逆解线性方程组
- 用矩阵行列式解释线性系统的可解性
- 用MATLAB求解线性方程组
- 应用矩阵方法进行线性回归和线性电路分析
eigenanalysis.mlx, eigenanalysisApplications.mlx, eigenanalysisSoln.mlx, eigenanalysisApplicationsSoln.mlx
探索特征向量、特征值和它们的应用的交互式课程。
学习目标:
- 在二维空间中可视化特征向量
- 用MATLAB在纸上求解一个2x2矩阵和更大矩阵的特征值和特征向量
- 在MATLAB中对角化纸上的2x2矩阵和更大的矩阵
- 用特征值解释线性系统的可解性
- 讨论缺陷矩阵
- 利用特征分析来理解振动和马尔可夫链的长期行为
2022世界杯八强谁会赢？
MATLAB，符号数学工具箱™，图像处理工具箱™
许可证
该模块的license在LICENSE.TXT这个GitHub存储库中的文件。
教育资源
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引用作为
布莱恩在香港(2022)。线性代数的矩阵方法GitHub (https://github.com/MathWorks-Teaching-Resources/Matrix-Methods-of-Linear-Algebra/releases/tag/v1.0.0)。检索．
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