Cofficients
咖啡师的线性代数
浓缩咖啡、牛奶与水构成原料空间。拖动系数或坐标点,观察线性组合、满杯线与满杯面。
进入 CofficientsLinear Algebra
从运算、方程组与几何等多个视角,理解线性关系。
从熟悉的线性组合出发,通过向量与矩阵理解线性方程组,掌握消元、求逆与求秩,再用行列式、向量空间和特征值把代数计算与几何直觉连接起来。
从数乘与相加认识系数、坐标、张成、基与维数;用 Cofficients 和 LinVis 动手观察。
线性方程组的矩阵形式;矩阵与线性变换;加法、数乘、乘法的元素、列、行三种视角;转置、对称阵与分块矩阵。
初等矩阵,阶梯形与行最简形,初等变换求逆,矩阵的秩,有解判定与通解。
有向面积与体积,n 阶行列式,性质与展开计算,余子式与伴随矩阵,求逆公式、克拉默法则及可逆条件。
线性表示、线性相关与无关、极大无关组与秩;齐次与非齐次方程组的解;向量空间、基、维数与坐标。
内积与正交化,特征值与特征向量,相似与对角化,对称矩阵,二次型的标准形与正定性。
教材第 6 章:线性空间与线性变换、基变换和坐标变换。作为拓展阅读,2026F 不作正式讲授。
Cofficients
浓缩咖啡、牛奶与水构成原料空间。拖动系数或坐标点,观察线性组合、满杯线与满杯面。
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通过交互向量探索线性组合、张成、线性相关与秩,连接几何图像和代数表达。
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同济大学数学科学学院编,第 7 版,高等教育出版社。
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当一次答疑助教,把题目讲清楚,再一起验算。
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用动画理解向量、线性变换、行列式与特征向量的几何意义。
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第 6 版。从矩阵、方程组与子空间理解线性代数。
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《线性代数应该这样学》第 4 版。从向量空间与线性映射深入理解线性代数。
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