About this Course

최근 조회 41,832

Learner Career Outcomes

50%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

50%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 15시간 필요

권장: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Check

    Matrices

  • Check

    Systems of Linear Equations

  • Check

    Vector Spaces

  • Check

    Eigenvalues and eigenvectors

귀하가 습득할 기술

Linear AlgebraEngineering Mathematics

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강사

강사 평가4.88/5 (37개의 평가)Info
강사의 이미지, Jeffrey R. Chasnov

Jeffrey R. Chasnov 
최고의 강사

Professor
Department of Mathematics
30,618명의 학습자
4 Courses

제공자:

홍콩과학기술대학 로고

홍콩과학기술대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up96%(1,983개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 5시간 필요

MATRICES

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 84분), 25 readings, 5 quizzes
11개의 동영상
Introduction1m
Definition of a Matrix | Lecture 17m
Addition and Multiplication of Matrices | Lecture 210m
Special Matrices | Lecture 39m
Transpose Matrix | Lecture 49m
Inner and Outer Products | Lecture 59m
Inverse Matrix | Lecture 612m
Orthogonal Matrices | Lecture 74m
Rotation Matrices | Lecture 88m
Permutation Matrices | Lecture 96m
25개의 읽기 자료
Welcome and Course Information1m
How to Write Math in the Discussions Using MathJax1m
Construct Some Matrices5m
Matrix Addition and Multiplication5m
AB=AC Does Not Imply B=C5m
Matrix Multiplication Does Not Commute5m
Associative Law for Matrix Multiplication10m
AB=0 When A and B Are Not zero10m
Product of Diagonal Matrices5m
Product of Triangular Matrices10m
Transpose of a Matrix Product10m
Any Square Matrix Can Be Written as the Sum of a Symmetric and Skew-Symmetric Matrix5m
Construction of a Square Symmetric Matrix5m
Example of a Symmetric Matrix10m
Sum of the Squares of the Elements of a Matrix10m
Inverses of Two-by-Two Matrices5m
Inverse of a Matrix Product10m
Inverse of the Transpose Matrix10m
Uniqueness of the Inverse10m
Product of Orthogonal Matrices5m
The Identity Matrix is Orthogonal5m
Inverse of the Rotation Matrix5m
Three-dimensional Rotation10m
Three-by-Three Permutation Matrices10m
Inverses of Three-by-Three Permutation Matrices10m
5개 연습문제
Diagnostic Quiz5m
Matrix Definitions10m
Transposes and Inverses10m
Orthogonal Matrices10m
Week One Assessment30m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

완료하는 데 4시간 필요
7개 동영상 (총 71분), 6 readings, 3 quizzes
7개의 동영상
Gaussian Elimination | Lecture 1014m
Reduced Row Echelon Form | Lecture 118m
Computing Inverses | Lecture 1213m
Elementary Matrices | Lecture 1311m
LU Decomposition | Lecture 1410m
Solving (LU)x = b | Lecture 1511m
6개의 읽기 자료
Gaussian Elimination15m
Reduced Row Echelon Form15m
Computing Inverses15m
Elementary Matrices5m
LU Decomposition15m
Solving (LU)x = b10m
3개 연습문제
Gaussian Elimination20m
LU Decomposition15m
Week Two Assessment30m
3

3

완료하는 데 5시간 필요

VECTOR SPACES

완료하는 데 5시간 필요
13개 동영상 (총 140분), 14 readings, 5 quizzes
13개의 동영상
Vector Spaces | Lecture 167m
Linear Independence | Lecture 179m
Span, Basis and Dimension | Lecture 1810m
Gram-Schmidt Process | Lecture 1913m
Gram-Schmidt Process Example | Lecture 209m
Null Space | Lecture 2112m
Application of the Null Space | Lecture 2214m
Column Space | Lecture 239m
Row Space, Left Null Space and Rank | Lecture 2414m
Orthogonal Projections | Lecture 2511m
The Least-Squares Problem | Lecture 2610m
Solution of the Least-Squares Problem | Lecture 2715m
14개의 읽기 자료
Zero Vector5m
Examples of Vector Spaces5m
Linear Independence5m
Orthonormal basis5m
Gram-Schmidt Process5m
Gram-Schmidt on Three-by-One Matrices5m
Gram-Schmidt on Four-by-One Matrices10m
Null Space10m
Underdetermined System of Linear Equations10m
Column Space5m
Fundamental Matrix Subspaces10m
Orthogonal Projections5m
Setting Up the Least-Squares Problem5m
Line of Best Fit5m
5개 연습문제
Vector Space Definitions15m
Gram-Schmidt Process15m
Fundamental Subspaces15m
Orthogonal Projections15m
Week Three Assessment30m
4

4

완료하는 데 5시간 필요

EIGENVALUES AND EIGENVECTORS

완료하는 데 5시간 필요
13개 동영상 (총 120분), 20 readings, 4 quizzes
13개의 동영상
Two-by-Two and Three-by-Three Determinants | Lecture 288m
Laplace Expansion | Lecture 2913m
Leibniz Formula | Lecture 3011m
Properties of a Determinant | Lecture 3115m
The Eigenvalue Problem | Lecture 3212m
Finding Eigenvalues and Eigenvectors (1) | Lecture 3310m
Finding Eigenvalues and Eigenvectors (2) | Lecture 347m
Matrix Diagonalization | Lecture 359m
Matrix Diagonalization Example | Lecture 3615m
Powers of a Matrix | Lecture 375m
Powers of a Matrix Example | Lecture 386m
Concluding Remarks3m
20개의 읽기 자료
Determinant of the Identity Matrix5m
Row Interchange5m
Determinant of a Matrix Product10m
Compute Determinant Using the Laplace Expansion5m
Compute Determinant Using the Leibniz Formula5m
Determinant of a Matrix With Two Equal Rows5m
Determinant is a Linear Function of Any Row5m
Determinant Can Be Computed Using Row Reduction5m
Compute Determinant Using Gaussian Elimination5m
Characteristic Equation for a Three-by-Three Matrix10m
Eigenvalues and Eigenvectors of a Two-by-Two Matrix5m
Eigenvalues and Eigenvectors of a Three-by-Three Matrix10m
Complex Eigenvalues5m
Linearly Independent Eigenvectors5m
Invertibility of the Eigenvector Matrix5m
Diagonalize a Three-by-Three Matrix10m
Matrix Exponential5m
Powers of a Matrix10m
Please Rate this Course1m
Acknowledgments
4개 연습문제
Determinants15m
The Eigenvalue Problem15m
Matrix Diagonalization15m
Week Four Assessment30m
4.8
100개의 리뷰Chevron Right

Matrix Algebra for Engineers의 최상위 리뷰

대학: RHNov 7th 2018

Very well-prepared and presented course on matrix/linear algebra operations, with emphasis on engineering considerations. Lecture notes with examples in PDF form are especially helpful.

대학: RZOct 6th 2019

The professor’s dedication and explanation of the problem are great. This course is a basic course for advanced mathematics for engineers and is a good introduction to linear algebra.

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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