線性代數編程

⑴ 線性代數對計算機專業的意義在何

你們學的線性代數是閹割版的，其實還少了線性空間、線性映射、若當標准型、歐式空間、張量積與外代數、多項式環，只不過數學專業的才學這些，名字叫高等代數，不叫線性代數。加上這些不僅難而且要上兩個學期，你可以參考「數學與應用數學專業」的教材。線代是所有數學裡面最簡單的一門，因為要為抽象代數和泛函分析打基礎所以要放在大一學，沒有線代的基礎這些課學不動的。線代是把眾多（某一類）對象變成固定的簡單結構，在編程和幾何等等領域都有應用，就連解高考題都能用。大一線代的考試都是老師從課後題改編的，都不捨得出難題，包括考研題也不會出太難的。線代也是解析幾何的基礎，學不好的話幾何根本沒法學。

⑵ 學線性代數對編程是否有很大幫助

線性代數當然有用。只要和信息有關的就離不開他！

⑶ c語言編程中用到線性代數的實例

樓主可以去查一下 opencv....

⑷ 我是計算機專業的，問下線性代數和離散數學對編程有什麼幫助，對於編程來說這兩門課程是不是只需要理解書

我個人感覺學這兩門課程就等於教你編程的方法吧
如果不學你很難知道有些程序可以用一種很簡單的方法去完成

⑸ 啥叫c語言，啥叫線性代數

c語言是一門編程語言

線性代數是數學的一個分支，它的研究對象是向量，向量空間（或稱線性空間），線性變換和有限維的線性方程組

⑹ 線性代數 MATLAB編程

用兩個矩陣相乘就行了。
[2
0
3
4;3
1
0
4;1
3
1
0]*[1
5
2;4
0
3;6
2
1;3
1
6];
得到一個3*3矩陣，就是三種武器對三種原料的需求系數。

⑺ 為什麼說線性代數對學計算機的很重要

因為計算機大部分計算都是用的線性代數裡面的矩陣運算。

應用計算機的高速運算功能解決實際問題離不開線性代數的知識。

舉些例子：

Google的搜索功能，建立在他們對網頁強大而優秀的排序方法上。這個方法建模使用了Markov chain，問題最終歸結為一個解矩陣方程。這個矩陣方程的維數達到了十億（當年）的級別，單是存儲，一般的計算機都無法完成。後來利用稀疏矩陣的手段將問題解

除此之外的例子還有天氣預測的Navier-Stokes方程，計算量之大，除了要改進計算機硬體，演算法的優化也是必須的。機器學習，本質也是求解線性方程組，也是由於數據規模之大，除了計算機硬體的優化，要依賴線性代數的知識對演算法進行優化。

總之，線性代數對學計算機很重要，方法和思想並重。

(7)線性代數編程擴展閱讀：

線性代數在數學、物理學和技術學科中有各種重要應用，因而它在各種代數分支中占居首要地位。在計算機廣泛應用的今天，計算機圖形學、計算機輔助設計、密碼學、虛擬現實等技術無不以線性代數為其理論和演算法基礎的一部分。

線性代數所體現的幾何觀念與代數方法之間的聯系，從具體概念抽象出來的公理化方法以及嚴謹的邏輯推證、巧妙的歸納綜合等，對於強化人們的數學訓練，增益科學智能是非常有用的。

隨著科學的發展，我們不僅要研究單個變數之間的關系，還要進一步研究多個變數之間的關系，各種實際問題在大多數情況下可以線性化，而由於計算機的發展，線性化了的問題又可以被計算出來，線性代數正是解決這些問題的有力工具。

⑻ 大神們能舉個線性代數在軟體開發編程中的實際例子嗎

有很多數學和物理相關的軟體中需要，例如工業控制領域

⑼ 學計算機編程，要學好的話，到底用不用學線性代數

如果你只學計算機的基礎，那末對線性代數來講，也就是說基本上是用不到的。如果你要學計算機的內部結構或要編程那是要用到線性代數的許多運算的

⑽ 請問高數 線性代數這2門課與軟體編程的聯系大嗎

線性代數與軟體編程關系還是蠻緊密的，高數只是進一步提高你的邏輯推算能力。

而且為什麼我們要學習高等數學，大學物理，離散數學，線性代數呢？

這些貌似和編程沒什麼關系，這就是基礎，練腦子的。

個人認為C是基礎，面向過程，可以對程序執行過程，演算法等有一個好的練習。

建議好好搞搞C，其他的再學就游刃有餘，個人觀點。