12頁線性代數(shù)筆記登GitHub熱榜，還獲得了Gilbert Strang大神親筆題詞
已有中文版本
克雷西 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
線性代數(shù)的重點，已經(jīng)有人幫忙畫好了。
一共只有12頁紙，而且一半都是圖解，小白也不用擔(dān)心看不懂！
現(xiàn)在，這份筆記在GitHub已經(jīng)獲得了4k+次星標(biāo)，還登上了熱榜。
這份筆記名為《線性代數(shù)的藝術(shù)》，是基于MIT大牛Gilbert Strang教授的《每個人的線性代數(shù)》制作的。
日本學(xué)者Kenji Hiranabe把這部368頁的巨著濃縮成圖解，制成了這套筆記并免費開源，后被國內(nèi)網(wǎng)友kf liu翻譯成了中文。
結(jié)果不僅在GitHub上反響很好，還得到了原作者的肯定，被收錄進了原書介紹頁面的interesting link。
甚至Strang還為這份筆記題寫了一段前言。
下面就來一起看看這份被原書作者點贊的筆記都講了些什么吧！
內(nèi)容介紹
正式進入這份筆記的主體之前，我們先來看看線性代數(shù)的世界是什么樣子的~
從這張圖中我們不難看出，有關(guān)線性代數(shù)的一切都離不開一個基本概念——矩陣。
因此這份筆記正是從理解矩陣開始的，在這一環(huán)節(jié)一共展示了4個視角。
有了矩陣的概念之后，作者接著由淺入深地介紹了一些運算方式。
作者依舊是用圖的形式講解，并從不同的視角進行分析，具體包括：
- 向量乘向量
- 矩陣乘向量
- 矩陣乘矩陣
這里我們展示一下最簡單的向量乘向量：
基本的運算方式往往是最正確的，但不一定是最高效的。
所以這份筆記接著展示了一些實用技巧。
這項技巧還可以用于微分方程的求解。
此外，這份筆記還介紹了矩陣的五種分解方式：
針對以上每種分解方式，還有具體的講解：
筆記的最后，作者還附上了一張矩陣的特征值映射圖。
怎么樣，看了之后是不是感覺很容易理解？
One More Thing
原書的作者Strang已經(jīng)接近90高齡，上個月剛剛從MIT退休。
從學(xué)生到教授，他一共在MIT度過了66年。
Strang的線性代數(shù)課程非常受歡迎，他退休前的最后一節(jié)課，一共有6000多人觀看了直播、超過35萬人觀看了錄像。
MIT也給予了Strang高度評價，在發(fā)布他退休的消息時，直接用“他讓線性代數(shù)變得有趣”做為了標(biāo)題。
感興趣的話，就趕快學(xué)起來吧！
項目地址：
https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra
參考鏈接：
https://news.mit.edu/2023/gilbert-strang-made-linear-algebra-fun-0531
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