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85岁MIT教授上线全新「线性代数」公开课:大牛视角帮你重新梳理知识点,网友:信息丰富,通俗易懂

2020-06-13 12:56:28    创事记 微博 作者:   

原标题:85岁MIT教授上线全新「线性代数」公开课:大牛视角帮你重新梳理知识点,网友:信息丰富,通俗易懂 来源:量子位

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鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

MIT 85岁的Gilbert Strang教授,又开放新网课了。

不错,就是现在清华在用的那本英文线性代数教材的原作者。

课程内容,依然是线性代数教学。

这一次,老爷子分享了他关于线性代数教学、学习路径的一些建议和想法。以大牛视角,带你重新梳理线性代数。

视频、PPT均可免费下载

如果你觉得英文视频有一丢丢难啃,好消息是,这份课程还附带文字稿下载。

另外,北邮爱可可老师已经将这门新课程的英文字幕版搬运到了B站,方便大家学习。

课程大纲

话不多说,一起来看看课程内容。

这门名为「A 2020 Vision of Linear Algebra」的课程一共分为6节,每节课的长度不超过15分钟。

在这门课中,Strang教授以独立向量和矩阵的列空间作为学习线性代数的起点,逐步引出正交向量、特征值和特征向量、奇异值等知识点。

他在开篇说道:

这门课程的目标,是帮助大家更好地理解奇异值

课程列表如下:

Intro: A New way to Start Linear Algebra(简介:开始线性代数学习的新方法)

Part 1: The Column Space of a Matrix(矩阵的列空间)

Part 2: The Big Picture of Linear Algebra(线性代数概貌)

Part 3: Orthogonal Vectors(正交向量)

Part 4: Eigenvalues and Eigenvectors(特征值和特征向量)

Part 5: Singular Values and Singular Vectors(奇异值和奇异向量)

可以说,「A 2020 Vision of Linear Algebra」这门课是对Strang教授之前的「MIT-18.06 线性代数」这门课的提纲挈领。

并且,Strang教授也带来了一些有趣的新思路,比如对矩阵A进行A=CR分解,其中,C是包含矩阵A列空间的基的矩阵,R则包含RREF(A)中的非零行。

注:RREF(Reduced row echelon form),即简化阶梯行列式

另外,老爷子还倾情推荐:更详细内容,可以看看「MIT-18.06 线性代数」这门课哟。

网友:给老爷子点赞

Gilbert Strang教授的新课一上线,就受到了网友们的热烈点赞。

有网友评价说,尽管这门课很简短,更像是采访而非正式的讲课,但信息量满分:

我正在学习有限元法。Gilbert Strang对从Galerkin方法到FEM转变的解释,比我在网上找到的其他任何资料都更有助于理解。

也有不少网友表示,Strang教授的讲课方式通俗易懂,体验极佳。

而老爷子85岁高龄,仍坚持在教学一线,也让网友们十分感动。

85岁,他还在录网课

Gilbert Strang教授出生于1934年11月,1962年起就在MIT担任数学教授,亦是西安交通大学的名誉教授。

他在有限元理论、变分发、小波分析和线性代数等领域均有研究贡献。

但最为大众所熟知的,还是他在数学教育方面做出的贡献。虽已是高龄,却仍坚持在教学一线。

就在去年,他还出版了一本新的线性代数教材《Linear Algebra and Learning from Data》。目前,他已经出版了7本数学教课书和专著。

在MIT OCW官网上,除了这门2020年新课,你还可以找到与Strang教授相关的如下课程:

OCW最受欢迎的课程之一——「18.06 线性代数」,包含35个课程视频和36个助教视频。

MathWorks公司(MATLAB开发商)基于Strang教授的教科书《微分方程与线性代数》(Differential Equations and Linear Algebra),推出的常微分方程系列短片。

2017年,Strang教授在MIT开设的本科课程「18.065 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法」。

传送门

课程地址:

https://ocw.mit.edu/resources/res-18-010-a-2020-vision-of-linear-algebra-spring-2020/index.htm

B站版:

https://www.bilibili.com/video/BV1Ki4y147Kh?from=search&seid=12637860342518514006

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(声明:本文仅代表作者观点,不代表新浪网立场。)

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