线性代数家庭作业帮助
线性代数是关于矢量空间和这种空间之间的线性映射的数学分支。它包括对线，平面和子空间的研究，但也涉及所有向量空间共有的属性。 …这样的方程是使用矩阵和向量的形式来自然地表示的。
线性代数是线性方程组及其变换特性的研究。线性代数允许分析空间中的旋转，最小二乘拟合，耦合微分方程的解，确定通过三个给定点的圆，以及数学，物理和工程中的许多其他问题。令人困惑的是，线性代数实际上并不是“代数”这个词的技术意义上的代数（即一个字段上的向量空间等等）。
矩阵和行列式是线性代数的非常有用的工具。线性代数的一个核心问题是矩阵方程的解
为。虽然理论上可以使用矩阵逆来解决这个问题
其他技术如高斯消除在数值上更强大。
除了用于描述线性方程组的研究之外，术语“线性代数”也用于描述特定类型的代数。特别地，场上的线性代数具有环的结构，其具有用于内部加法的所有常规公理，以及内部乘法与分布定律，因此赋予其比环更多的结构。线性代数也承认了标量乘法的外部操作（它们是底层字段的元素）。例如，从一个矢量空间到自身在一个场上的所有线性变换的集合形成一个线性代数。线性代数的另一个例子是实数字段上的所有实数方阵的集合。
线性代数在一般科学的多个领域至关重要。因为线性方程很容易解决，实际上现代科学的每一个领域都包含模型，其中方程式用线性方程近似（使用泰勒展开论证），并且解决系统有助于理论发展。开始列出名单甚至不是相关的;你和我不知道人们如何滥用线性代数的力量来逼近方程的解。因为在大多数情况下，求解方程是解决实际问题的同义词，这可能非常有用。正是由于这个原因，线性代数有理由存在，任何科学知道线性代数是足够的理由。
更具体地说，在数学中，线性代数当然是在抽象代数中的应用;向量空间出现在许多不同的代数领域，如群论，环理论，模块理论，表示理论，伽罗瓦理论等等。理解线性代数的工具有一个更好地理解这些理论的能力，一些线性代数定理也需要理解这些理论;它们以许多不同的内在方式联系在一起。
在代数之外，大部分分析称为功能分析，实际上是线性代数的无限维版本。在无限维度上，大多数有限维定理以非常有趣的方式分解;我们的一些直觉被保留下来，但大部分都是分解的。当然，代数的直觉都没有消失，但大部分的分析部分都是这样;封闭的球不是紧凑的，规范并不总是相等的，空间的结构根据你使用的规范而有很大的变化。因此，即使对于研究分析的人来说，理解线性代数是至关重要的。
尽管有两个线性代数类，我的知识包括“矩阵，决定因素，特征某事”。
为什么？那我们来试试这个课程格式：
命名课程线性代数，但专注于称为矩阵和向量的事物
使用助记符教导像行/列顺序的概念，而不是解释推理
喜欢抽象的例子（2d矢量！3d矢量！），并避免现实世界的主题，直到最后一周
幸存者是物理学家，图形程序员和其他受虐狂者。我们错过了关键的见解：
线性代数为您的数学方程式提供了迷你电子表格。
我们可以使用一个数据表（一个矩阵），并从原始的表创建更新的表。作为一个方程式写的电子表格的力量。
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