¿Cuál es la forma más rápida de aprender álgebra lineal?

Puede encontrar este conjunto de once tutoriales (con ejemplos, problemas) útil.
Descargo de responsabilidad: Este es un proyecto personal mío.

Álgebra lineal

Álgebra Lineal – Matrices Parte I – Un Tutorial con Ejemplos Introducción a las matrices. Teoría, definiciones. Qué es una Matriz, orden de una matriz, igualdad de matrices, diferentes tipos de matrices: matriz de filas, matriz de columnas, matriz cuadrada, diagonal, identidad y matrices triangulares. Definiciones de Trace, Minor, Cofactors, Adjoint, Inverse, Transpose de una matriz. Suma, resta, multiplicación escalar, multiplicación de matrices. Definición de tipos especiales de matrices como simétricas, asimétricas simétricas, idempotentes, involuntarias, no potentes, singulares, no singulares, matrices unitarias.

Algeria lineal – Matrices Parte II – Un tutorial con ejemplos, problemas y soluciones Problemas y ejemplos resueltos basados ​​en los subtemas mencionados anteriormente. Algunos de los problemas en esta parte demuestran encontrar el rango, las ecuaciones inversas o características de las matrices. Representando problemas de la vida real en forma matricial.

Álgebra lineal – Determinantes – Un tutorial con ejemplos, problemas y soluciones Introducción a los determinantes. Determinantes de segundo y tercer orden, menores y cofactores. Las propiedades de los determinantes y cómo permanece alterada o inalterada en base a transformaciones simples son las matrices. Expandiendo el determinante. Problemas resueltos relacionados con determinantes.

Álgebra lineal – Ecuaciones simultáneas en múltiples variables – Un tutorial con ejemplos y problemas que representan un sistema de ecuaciones lineales en múltiples variables en forma de matriz. Usando determinantes para resolver estos sistemas de ecuaciones. Significado de sistemas de ecuaciones consistentes, homogéneos y no homogéneos. Teoremas relativos a la consistencia de sistemas de ecuaciones. Aplicación de la regla de Cramer. Problemas resueltos que demuestran cómo resolver ecuaciones lineales utilizando la matriz y los métodos relacionados con determinantes.

Conceptos básicos en álgebra lineal y espacios vectoriales – Un tutorial con ejemplos y problemas resueltos Teoría y definiciones. Leyes de clausura, conmutativas, asociativas, distributivas. Definición de espacio vectorial, subespacios, dependencia lineal, dimensión y sesgo. Algunos problemas introductorios que demuestran que ciertos conjuntos son espacios vectoriales.

Álgebra lineal: problemas introductorios relacionados con los espacios vectoriales Problemas que demuestran los conceptos introducidos en el tutorial anterior. Verificar o probar que algo sea un subespacio, demostrando que algo no es un subespacio de otra cosa, verificar la independencia lineal; problemas relacionados con la dimensión y la base; Invertir matrices y matrices escalonadas.

Álgebra lineal: más sobre espacios vectoriales Definición y explicación de la norma de un vector, producto interno, proceso de Graham-Schmidt, vectores de coordenadas, transformación lineal y su núcleo. Problemas introductorios relacionados con estos.

Álgebra lineal – Transformaciones lineales, operadores y mapas Ejemplos resueltos y problemas relacionados con la transformación lineal, mapas lineales y operadores y otros conceptos discutidos teóricamente en el tutorial anterior.

Álgebra lineal: valores propios, vectores propios y teorema de Cayley Hamilton Valores propios, vectores propios, teorema de Cayley Hamilton

Álgebra lineal – Problemas basados ​​en ecuaciones, valores propios, vectores propios que demuestran la regla de Crammer, utilizando métodos de valores propios para resolver problemas de espacio vectorial, verificando el teorema de Cayley Hamilton, problemas avanzados relacionados con sistemas de ecuaciones. Resolviendo un sistema de ecuaciones diferenciales.

Álgebra Lineal – Algunos problemas de cierre en las relaciones de recurrencia Resolviendo una relación de recurrencia, algunos más de sistema de ecuaciones.

Para aprender de manera óptima el álgebra lineal, creo que es importante comprender cuáles son algunos de los objetivos centrales del álgebra lineal y poder llegar al logro de dichos objetivos por su cuenta, por ejemplo, explorando y resolviendo problemas:

En un sentido puro, el álgebra lineal es el estudio de la estructura de los espacios vectoriales y los mapas lineales entre los espacios vectoriales. Restringimos nuestra atención al estudio de operadores lineales que actúan sobre espacios vectoriales, es decir, mapas lineales entre un espacio vectorial y él mismo. Uno de los objetivos centrales del álgebra lineal es establecer formas canónicas para todos los operadores lineales que actúan sobre espacios vectoriales, en el proceso de descomposición de los espacios vectoriales sobre los cuales estos mapas lineales actúan en partes componentes más simples. Un punto de partida para lograr este objetivo es tratar de caracterizar exactamente cuando es posible descomponer un espacio vectorial en partes componentes unidimensionales invariantes sobre un operador lineal que actúa sobre él en el proceso de diagonalizar completamente dicho operador lineal. Sin embargo, hay muchos casos en los que se encuentra una buena descomposición de los espacios vectoriales y, por lo tanto, no es posible encontrar una forma canónica totalmente diagonal para los operadores lineales que actúan sobre ella. El siguiente caso base es cuando existe algo llamado forma canónica de Jordan para un operador lineal y, por lo tanto, una descomposición de un espacio vectorial en subespacios abarcados por los vectores de base canónica de Jordan; sin embargo, una base canónica de Jordan no siempre existe cuando el campo en el que estamos trabajando es fijo. Afortunadamente, lo que se conoce como formas canónicas racionales y formas canónicas racionales primarias existen para todos los operadores lineales que actúan sobre espacios vectoriales, y por lo tanto, las mejores descomposiciones de un espacio vectorial en subespacios invariantes bajo dichos operadores lineales. Hay muchas razones motivadoras para explicar por qué alguien estaría interesado en encontrar formas canónicas para operadores lineales y descomposiciones de espacios vectoriales en partes componentes; como primer ejemplo, las aplicaciones para resolver relaciones de recurrencia lineal y ecuaciones diferenciales lineales vienen a la mente.

Entonces, para “aprender álgebra lineal” de manera óptima, me concentraría en poder establecer las definiciones, los ejemplos, las teorías y las pruebas necesarias para poder llegar al logro de algunos de los objetivos centrales del álgebra lineal por su cuenta. mencionado

Libros como el Álgebra Lineal Listo Hecho de Shelden Axler podrían ser un punto de partida útil en el camino hacia el logro de dichos objetivos lineales.

Espero que eso ayude.

Te recomiendo que veas la serie de tutoriales Essence of algebra lineal en youtube por el canal 3Blue1Brown .

Solo hay 15 conferencias con maravillosas animaciones que hacen que el concepto sea nítido en una sola toma. Ya que quieres aprender rápido, creo que es la mejor manera y vale la pena verlo.

Feliz aprendizaje 🙂

Hola 🙂

¿La forma más rápida de aprender álgebra lineal?

Bueno, eso depende de su preferencia, por ejemplo, qué método le resulta más eficaz para aprender cosas es ver videos, leer, practicar, etc.

Los videos de Gilbet Strang son los mejores que encontré.

Libros que recomiendo estos:

  1. Álgebra lineal elemental por Howard Anton. (Para principiantes).
  2. Análisis matricial de Carl D Meyer (para estudiantes avanzados).
  3. Álgebra lineal para ingenieros y científicos Kenneth Hardy wih matlab. (Referencia).

Y lo más importante es disfrutar de lo que está haciendo, ser positivo y relajarse.

Espero que esto ayude 🙂

El aprendizaje del álgebra lineal se basa en matrices de aprendizaje. La matriz es la lengua vernácula del álgebra lineal. Para dominar la matriz, necesitas aprender:

(i) adición, multiplicación de matrices;

(ii) cómo encontrar el inverso de las matrices;

(iii) Operaciones elementales en matrices;

(iv) rango, forma escalonada fila reducida y forma normal de matrices.

1. Lec 1 | MIT 18.06 Algebra Lineal, Primavera 2005

Ir a través de todas las 34 conferencias. Tardará menos de 30 horas.

Una vez que haya completado esas conferencias, también puede referir estos videos.

2. Codificación de la matriz: Álgebra lineal a través de aplicaciones informáticas – Brown University | Coursera

3. álgebra lineal

Le dará una perspectiva diferente, lo que es bueno si desea estudiar álgebra lineal.

academia Khan

Acabo de encontrar esta clase de Coursera.

Parece muy prometedor, pero la clase no comienza hasta junio.
Codificación de la matriz: Álgebra lineal a través de aplicaciones informáticas