(1) 警告：下面使用了普通的线性代数库；使用它只是作为一个参考。
(2) 这个API非常有意义，因为它使我们不必考虑线性代数或图形学课本中讨论的复杂的转换矩阵。
(3) 很好，这是MIT课程18.06的第一讲：线性代数。
(4) 本文剖析了线性代数中伴随矩阵、行向量与列向量的乘积、正交矩阵几个较难掌握的概念，由此引出这些概念的一些基本特征和性质。
(5) 如果你学线性代数的话,就会学到更多细节。
(6) 大学:微积分,微分公式,线性代数,概率和统计,离散数学。
(7) 线性空间是线性代数最主要的研究对象、最基本的概念之一。
(8) jama是一个基本的线性代数java包，它提供了实数非稀疏矩阵类，程序员可构造操控这些类。
(9) jama是一个非常好用的java的线性代数软件包。
(10) 求解结构的非线性问题,其最终是求解一组非线性代数方程.
(11) 线性代数小组和状态群是理论巨大地提出了小组的二类，并且成为了他们自己的主题范围。
(12) 因子分析的基本知识是必要的，对线性代数的工作经验是有益的。
(13) 同线性代数传统的数学标记法相比，其主要优点是更易于输入。
(14) 对多钉连接件钉传载荷的计算问题提出了一个解析分析方法，推导了求解钉载的线性代数方程组并给出了若干算例。
(15) 对于人工智能课程，学生可能需要很好的数学基础，比如说线性代数，概率论。但是对于网上参与来说就没有这些限制。
(16) 如果您开发过图形应用程序，您可能会熟悉实现诸如平移、缩放和放转等所需要的线性代数和矩阵运算。
(17) 你会发现这是他它的第一卷，并且第二卷也值得去读：微积分卷2:多远微分与与线性代数及其应用。
(18) 将级数解代入边界条件，通过傅立叶级数法可建立有关待定系数E的线性代数方程组。
(19) 所以行列式的优点就是，你可以让它们做一些事情，如果你是在上线性代数课的话，你就会学到这些。
(20) 文中概述了机构学研究中常见的线性和非线性数学模型，着重述评了非线性代数方程组的各种解法。
(21) 记得有一次聊到先生为什么会想到研究向量丛,先生回答:线性代数研究一个向量空间,很自然的要考虑一簇向量空间,这就是向量丛。