什么是代数?代数(algebra)*早就是求解方程或方程组,在清代传人我国,当时将Algebra翻译成"阿尔热巴拉",直到1859年才翻译成"代数"。根据现代数学的观点,代数就是在所考虑的对象之间规定一些运算后得到的数学结构。
什么是线性代数?线性代数(1inear algebra)涉及的运算主要是称为加减和数乘的线性运算,这些线性运算须满足一定的性质进而构成线性空间。线性代数需要解决的**个问题就是求解来源于实际应用问题的线性方程组。
线性代数的研究对象是什么?线性代数的研究对象是线性空间,包括其上的线性变换。它与高等代数、近世代数的研究对象略有所不同。
从广义的角度看,线性代数研究线性科学中的"线性问题"。直观地讲,对所考虑的变量来讲,和式中各项次数*高为一次的问题就是线性问题。即使是大量出现的非线性问题有时也可以转换成线性问题进行处理,如在一定条件下,曲线可用直线近似,曲面可用平面近似,函数增量可用函数的微分近似。
矩阵和向量是重要的代数工具。线性问题的讨论往往涉及矩阵和向量,它们是重要的代数T具。在一定的意义上,它们以及其上的一些运算本身就构成线性空间。因此,线性代数的主要内容分别是线性方程组、向量空间、矩阵代数,以及与线性变换密切相关的方阵的特征值和二次型这种线性空间之间特殊的双线性函数等。
线性代数的特点是什么?内容较抽象、概念和定理较多,前后联系紧密,环环相扣,相互渗透。
为何要学习线性代数?线性代数是一种数学建模方法,科研工作者必须掌握,虽然其有关内容具有一定的抽象性。前面已经提到,线性化是重要的数学方法,在高等数学特别是优化问题的讨论中会用到。在计算机程序设计语言特别是MATLAB中,矩阵是*基本的数据结构。在微积分(高等数学)、微分方程、离散数学、算法分析与设计、计算机图形图像处理及数字信号处理等课程中,矩阵、向量、线性变换是经常要用的知识。随着计算机的普及,线性代数在理论和实际应用中的重要性更加突出,这使得诸如计算机专业、电子信息专业、自动控制专业以及经济管理专业等对线性代数的内容从深度和广度方面都提出了更高的要求。
学习线性代数要达到的目的。通过线性代数的学习,一方面可以进一步培养抽象思维能力和严密的逻辑推理能力,为进一步学习和研究打下坚实的理论基础,另一方面为立志报考研究生的同学提供必要的线性代数理论知识、解题技巧和方法。