【中文配音】MIT 18.06SC手把手带你吃透线性代数

名校课程-顶级中配

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Parts

  1. P1 · 01-Gilbert Strang访谈：线性代数教学
  2. P2 · 02-课程介绍
  3. P3 · 03-线性方程组的几何
  4. P4 · 04-线性代数的几何
  5. P5 · 05-MIT 18.085 计算科学与工程 I（2008秋）
  6. P6 · 06-关键概念概述
  7. P7 · 07-矩阵消元法
  8. P8 · 08-矩阵消元法
  9. P9 · 09-矩阵乘法与逆矩阵
  10. P10 · 10-逆矩阵
  11. P11 · 11-矩阵的LU分解
  12. P12 · 12-LU分解
  13. P13 · 13-转置、置换与向量空间R^n
  14. P14 · 14-三维空间中的子空间
  15. P15 · 15-列空间与零空间
  16. P16 · 16-向量子空间
  17. P17 · 17-求解Ax=0：主元变量与特解
  18. P18 · 18-求解Ax=0
  19. P19 · 19-求解Ax=b：行简化阶梯形R
  20. P20 · 20-求解Ax=b
  21. P21 · 21-线性无关、基与维数
  22. P22 · 22-基与维数
  23. P23 · 23-四个基本子空间
  24. P24 · 24-计算四个基本子空间
  25. P25 · 25-矩阵空间、秩1与小世界图
  26. P26 · 26-矩阵空间
  27. P27 · 27-图、网络与关联矩阵
  28. P28 · 28-图与网络
  29. P29 · 29-测验复习
  30. P30 · 30-考试解题
  31. P31 · 31-正交向量与子空间
  32. P32 · 32-正交向量与子空间
  33. P33 · 33-子空间投影
  34. P34 · 34-子空间投影
  35. P35 · 35-投影矩阵与最小二乘
  36. P36 · 36-最小二乘逼近
  37. P37 · 37-正交矩阵与格拉姆-施密特正交化
  38. P38 · 38-格拉姆-施密特正交化
  39. P39 · 39-行列式的性质
  40. P40 · 40-行列式的性质
  41. P41 · 41-行列式公式与余子式
  42. P42 · 42-行列式
  43. P43 · 43-克拉默法则、逆矩阵与体积
  44. P44 · 44-行列式与体积
  45. P45 · 45-特征值与特征向量
  46. P46 · 46-特征值与特征向量
  47. P47 · 47-对角化与矩阵的幂
  48. P48 · 48-矩阵的幂
  49. P49 · 49-微分方程与矩阵指数exp(At)
  50. P50 · 50-微分方程与矩阵指数exp(At)
  51. P51 · 51-马尔可夫矩阵；傅里叶级数
  52. P52 · 52-马尔可夫矩阵
  53. P53 · 53-测验2复习
  54. P54 · 54-第二场考试问题求解
  55. P55 · 55-对称矩阵与正定性
  56. P56 · 56-对称矩阵与正定性
  57. P57 · 57-复矩阵；快速傅里叶变换
  58. P58 · 58-复矩阵
  59. P59 · 59-正定矩阵与极小值
  60. P60 · 60-正定矩阵与极小值
  61. P61 · 61-相似矩阵与若尔当标准型
  62. P62 · 62-相似矩阵
  63. P63 · 63-奇异值分解
  64. P64 · 64-计算奇异值分解
  65. P65 · 65-线性变换及其矩阵
  66. P66 · 66-线性变换
  67. P67 · 67-基变换；图像压缩
  68. P68 · 68-基变换
  69. P69 · 69-左右逆与伪逆
  70. P70 · 70-伪逆
  71. P71 · 71-测验3复习
  72. P72 · 72-第三场考试问题求解
  73. P73 · 73-期末课程复习
  74. P74 · 74-期末考试解题
Description 
围绕线性代数的核心思想与应用，这套内容从基础概念一路延伸到计算实践，带你逐步建立起完整的知识框架。课程并未止步于公式推导，而是通过几何直觉和具体算例，帮助理解线性方程组、向量空间、矩阵运算这些关键模块背后的逻辑。你会看到消元法如何化简系统，矩阵乘法与逆矩阵怎样揭示结构，LU分解又如何将复杂问题拆解成清晰的步骤。配合习题精讲，每一步推导都有详细演示，让抽象的定义变得可操作。特别的是，访谈部分分享了教与学的深层心法，让人从更高视角把握这门学科的思维方式。无论你是刚接触线性代数的学生，还是希望为数据科学、机器学习打基础的学习者，都能在这里找到连贯的学习路径。整个过程强调直观理解与计算能力并重，既适合系统入门，也适合快速回顾和强化重点。

Comments

小镇流浪动物 2026-07-23

这不能放原音吗

↩ 2

名校课程-顶级中配 2026-07-05

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