(1) 警告：下面使用了普通的線性代數(shù)庫(kù)；使用它只是作為一個(gè)參考。

(2) 這個(gè)API非常有意義，因?yàn)樗�使我們不必考慮線性代數(shù)或圖形學(xué)課本中討論的復(fù)雜的轉(zhuǎn)換矩陣。

(3) 很好，這是MIT課程18.06的第一講：線性代數(shù)。

(4) 本文剖析了線性代數(shù)中伴隨矩陣、行向量與列向量的乘積、正交矩陣幾個(gè)較難掌握的概念，由此引出這些概念的一些基本特征和性質(zhì)。

(5) 如果你學(xué)線性代數(shù)的話,就會(huì)學(xué)到更多細(xì)節(jié)。

(6) 大學(xué):微積分,微分公式,線性代數(shù),概率和統(tǒng)計(jì),離散數(shù)學(xué)。

(7) 線性空間是線性代數(shù)最主要的研究對(duì)象、最基本的概念之一。

(8) jama是一個(gè)基本的線性代數(shù)java包，它提供了實(shí)數(shù)非稀疏矩陣類(lèi)，程序員可構(gòu)造操控這些類(lèi)。

(9) jama是一個(gè)非常好用的java的線性代數(shù)軟件包。

(10) 求解結(jié)構(gòu)的非線性問(wèn)題,其最終是求解一組非線性代數(shù)方程.

(11) 線性代數(shù)小組和狀態(tài)群是理論巨大地提出了小組的二類(lèi)，并且成為了他們自己的主題范圍。

(12) 因子分析的基本知識(shí)是必要的，對(duì)線性代數(shù)的工作經(jīng)驗(yàn)是有益的。

(13) 同線性代數(shù)傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)標(biāo)記法相比，其主要優(yōu)點(diǎn)是更易于輸入。

(14) 對(duì)多釘連接件釘傳載荷的計(jì)算問(wèn)題提出了一個(gè)解析分析方法，推導(dǎo)了求解釘載的線性代數(shù)方程組并給出了若干算例。

(15) 對(duì)于人工智能課程，學(xué)生可能需要很好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，比如說(shuō)線性代數(shù)，概率論。但是對(duì)于網(wǎng)上參與來(lái)說(shuō)就沒(méi)有這些限制。

(16) 如果您開(kāi)發(fā)過(guò)圖形應(yīng)用程序，您可能會(huì)熟悉實(shí)現(xiàn)諸如平移、縮放和放轉(zhuǎn)等所需要的線性代數(shù)和矩陣運(yùn)算。

(17) 你會(huì)發(fā)現(xiàn)這是他它的第一卷，并且第二卷也值得去讀：微積分卷2:多遠(yuǎn)微分與與線性代數(shù)及其應(yīng)用。

(18) 將級(jí)數(shù)解代入邊界條件，通過(guò)傅立葉級(jí)數(shù)法可建立有關(guān)待定系數(shù)E的線性代數(shù)方程組。

(19) 所以行列式的優(yōu)點(diǎn)就是，你可以讓它們做一些事情，如果你是在上線性代數(shù)課的話，你就會(huì)學(xué)到這些。

(20) 文中概述了機(jī)構(gòu)學(xué)研究中常見(jiàn)的線性和非線性數(shù)學(xué)模型，著重述評(píng)了非線性代數(shù)方程組的各種解法。

(21) 記得有一次聊到先生為什么會(huì)想到研究向量叢,先生回答:線性代數(shù)研究一個(gè)向量空間,很自然的要考慮一簇向量空間,這就是向量叢。