作者： Datawhale 来源： Datawhale

Datawhale干货

开源项目：线性代数， 来源：量子位

线性代数的重点，已经有人帮忙画好了。

一共只有12页纸 ，而且一半都是图解，小白也不用担心看不懂！

现在，这份笔记在GitHub已经获得了4k+次星标，还登上了热榜。

这份笔记名为《线性代数的艺术》，是基于MIT大牛Gilbert Strang教授的《每个人的线性代数》制作的。

日本学者Kenji Hiranabe 把这部368页的巨著浓缩成图解，制成了这套笔记并免费开源，后被国内网友kf liu 翻译成了中文。

结果不仅在GitHub上反响很好，还得到了原作者的肯定，被收录进了原书介绍页面的interesting link。

甚至Strang还为这份笔记题写了一段前言。

下面就来一起看看这份被原书作者点赞的笔记都讲了些什么吧！

内容介绍

正式进入这份笔记的主体之前，我们先来看看线性代数的世界是什么样子的~

从这张图中我们不难看出，有关线性代数的一切都离不开一个基本概念——矩阵。

因此这份笔记正是从理解矩阵开始的，在这一环节一共展示了4个视角。

有了矩阵的概念之后，作者接着由浅入深地介绍了一些运算方式。

作者依旧是用图的形式讲解，并从不同的视角进行分析，具体包括：

• 向量乘向量

• 矩阵乘向量

• 矩阵乘矩阵

这里我们展示一下最简单的向量乘向量：

基本的运算方式往往是最正确的，但不一定是最高效的。

所以这份笔记接着展示了一些实用技巧。

这项技巧还可以用于微分方程的求解。

此外，这份笔记还介绍了矩阵的五种分解方式：

针对以上每种分解方式，还有具体的讲解：

笔记的最后，作者还附上了一张矩阵的特征值映射图。

怎么样，看了之后是不是感觉很容易理解？

One More Thing

原书的作者Strang已经接近90高龄，上个月刚刚从MIT退休。

从学生到教授，他一共在MIT度过了66年。

Strang的线性代数课程非常受欢迎，他退休前的最后一节课，一共有6000多人观看了直播、超过35万人观看了录像。

MIT也给予了Strang高度评价，在发布他退休的消息时，直接用“他让线性代数变得有趣”做为了标题。

感兴趣的话，就赶快学起来吧！

项目地址：
https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra

参考链接：
https://news.mit.edu/2023/gilbert-strang-made-linear-algebra-fun-0531

干货学习，点 赞 三连 ↓

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123