帶你領會 線性代數 微積分的本質 3blue1brown 動畫效果帥出天際
前段時間在 嗶哩嗶哩 上偶然發現了 3blue1brown
精美的動畫，配上生動的講解，非常適合幫助建立數學的形象思維
其中兩大系列，非常值得反覆觀看：
- 線性代數的本質（Essence of linear algebra）
- 微積分的本質（Essence of calculus）
作者還把製作視訊的用到的程式碼放到了 github 上，改天可以研究看看
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3Blue1Brown-線性代數的本質筆記
bilibili：線性代數 1 向量究竟是什麼 pass 2 線性組合、張成空間與基 pass 3 矩陣與線性變換 3.1 詞彙 Linear transformations：線性變換 3.2 線性：變換後 直線仍是直線； 原點保持固定； 3.3 線性
線性代數的本質與幾何意義 02. 線性組合、張成的空間、基(3blue1brown 咪博士 圖文註解版)
1. 線性組合 接下來我們要換一個角度來看向量。以二維平面直角座標系為例，i, j 分別是沿 2 個座標軸方向的單位向量。那麼座標平面上的其他向量，例如 [3−2] 與 i, j 是什麼關係呢？ 將向量 i 沿水平向右的方向拉昇 3 倍，向量 j 沿豎直向下的方向拉昇
線性代數的本質與幾何意義 01. 向量是什麼？(3blue1brown 咪博士 圖文註解版)
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線性代數的本質與幾何意義 03. 矩陣與線性變換 (3blue1brown 咪博士 圖文註解版)
首先，恭喜你讀到了咪博士的這篇文章。本文可以說是該系列最重要、最核心的文章。你對線性代數的一切困惑，根源就在於沒有真正理解矩陣到底是什麼。讀完咪博士的這篇文章，你一定會有一種醍醐灌頂、豁然開朗的感覺！ 咱們先來說說啥叫變換。本質上，變換就是函式。 例如，你輸入一個向量 [
線性代數的本質-01-向量究竟是什麽？
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線性代數的本質-07-點積與對偶性
強烈 多維 相加 其中 疑問 混淆 直線 相投 混沌 這兩天學習狀態不佳,苦惱!~點積所發揮的作用只能夠從線性變換的角度去完成. 向量w,v的點積 相當於向量w朝著過原點的向量v在直線上的投影,而後將投影的長度與向量v的長度相乘. 向量方向相同時,點積為正;向量方
線性代數的本質-08第二部分-以線性代數的眼光看叉積
於平 strong 距離 分布 說明 可能 style 這就是 多維 叉積究竟應該如何理解呢？如何從多維空間壓縮到一維空間呢？如何解讀他們的坐標呢？ 對偶性的思想在於：當觀察到多維空間向數軸的線性變換時，它均與空間中的唯一一個向量所對應，應用線性變換和這個向量點乘等價。
線性代數的本質（七）——叉積
叉積的標準介紹 我們知道叉積的這個 在學習線性代數的時候，我們知道，兩個向量做叉積運算會得出一個新的向量，新向量垂直於原兩個向量所在的平面，而且新向量的長度是原兩個向量所圍成的面積大小。 a⃗×b⃗=det([i^j^k^axayazbxbybz])=det
視訊教學：7分鐘入門線性代數+微積分
目錄 線性代數：01:20 微分積分：05:35 明確任務：07:55 視訊 知識點 任何一個知識，一定可以用一句話來概括它某刻的作用。不是概括是什麼，而是該某刻的作用。拿快遞時眼前的人可能
線性代數的本質 整理(一)
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線性代數的本質（乾貨！）
原文連結：https://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3214096.html 從大學開始接觸矩陣論和線性代數，記了很多公式，但是總感覺徘徊線上性代數的門外沒有進去，感覺並沒有接觸到它的核心概念，不巧看到了這篇部落格，頓時醍醐灌頂，豁然開朗，記錄
這才是線性代數的本質（值得一讀）
來源：http://blog.csdn.net/myan/article/details/647511轉自：超級數學建模線性代數課程，無論你從行列式入手還是直接從矩陣入手，從一開始就充斥著莫名其妙。比如說，在全國一般工科院系教學中應用最廣泛的同濟線性代數教材（現在到了第四版）
線性代數的本質(Essense Of Linear Algebra)[3]
點積與對偶性 一個向量點積一個unit vector等於這個向量在這個unit vector上投影的長度。 對與非單位向量點積一個向量，可以理解為上述情況再經過線性變換的結果。 兩個向量之間的點積等於（+/-）一個向量向另一個向量投影的長度*另一個向量的長
線性代數的本質學習筆記（1）：向量、線性組合、張成（SPAN）、線性變換
本文主要內容為《線性代數的本質》學習筆記，內容和圖片主要參考 學習視訊 ,感謝3Blue1Brown對於本視訊翻譯的辛苦付出。有的時候跟不上字幕，所有在這裡有些內容參考了此篇部落格。在這裡我主要記錄下自己覺得重要的內容以及一些相關的想法，希望能與大家
線性代數的本質（筆記一）
寫在前面 本課程主要通過幾何來了解線性代數 1. 向量 對於向量有三種觀點： 物理學 具有大小和方向 計算機 陣列，列表 數學 概括前面兩者，只要保證向量的加法和數乘有意義即可。 本課程由於是通過幾何來了解，所以會通過座標軸來表現
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微積分--線性代數--離散數學（簡介與公開課）
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