如果你也在 怎样代写线性代数Linear Algebra这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。线性代数Linear Algebra是数学的一个分支，涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究，也涉及所有向量空间的一般属性。
线性代数Linear Algebra也被用于大多数科学和工程engineering领域，因为它可以对许多自然现象进行建模Mathematical model，并对这些模型进行高效计算。对于不能用线性代数建模的非线性系统Nonlinear system，它经常被用来处理一阶first-order approximations近似。
linearalgebra.me 为您的留学生涯保驾护航 在线性代数linear algebra作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的线性代数linear algebra代写服务。我们的专家在线性代数linear algebra代写方面经验极为丰富，各种线性代数linear algebra相关的作业也就用不着 说。
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- 数值分析
- 高等线性代数
- 矩阵论
- 优化理论
- 线性规划
- 逼近论
线性代数作业代写linear algebra代考|Null-space, range, nullity, and rank
For $T \in L(U, V)$, the subset
$$
N(T)={x \in U \mid T(x)=0}
$$
in $U$ is a subspace of $U$ called the null-space of $T$, which is sometimes called the kernel of $T$, and denoted as $\operatorname{Kernel}(T)$ or $T^{-1}(0)$. Here and in the sequel, note that, in general, $T^{-1}(v)$ denotes the set of preimages of $v \in V$ under $T$. That is,
$$
T^{-1}(v)={x \in U \mid T(x)=v} .
$$
Besides, the subset
$$
R(T)={v \in V \mid v=T(x) \text { for some } x \in U}
$$
is a subspace of $V$ called the range of $T$, which is sometimes called the image of $U$ under $T$, and denoted as Image $(T)$ or $T(U)$.
For $T \in L(U, V)$, we say that $T$ is one-to-one, or 1-1, or injective, if $T(x) \neq$ $T(y)$ whenever $x, y \in U$ with $x \neq y$. It is not hard to show that $T$ is 1-1 if and only if $N(T)={0}$. We say that $T$ is onto or surjective if $R(T)=V$.
A basic problem in linear algebra is to investigate whether the equation
$$
T(x)=v
$$
has a solution $x$ in $U$ for a given vector $v \in V$. From the meaning of $R(T)$, we see that (2.1.17) has a solution if and only if $v \in R(T)$, and the solution is unique if and only if $N(T)={0}$. More generally, if $v \in R(T)$ and $u \in U$ is any particular solution of (2.1.17), then the set of all solutions of (2.1.17) is simply the coset
$$
[u]={u}+N(T)=u+N(T) .
$$
Thus, in terms of $N(T)$ and $R(T)$, we may understand the structure of the set of solutions of (2.1.17) completely.
线性代数作业代写linear algebra代考|Change of basis
It will be important to investigate how the associated matrix changes with respect to a change of basis for a linear mapping.
Let $\left{u_{1}, \ldots, u_{n}\right}$ and $\left{\tilde{u}{1}, \ldots, \tilde{u}{n}\right}$ be two bases of the $n$-dimensional vector space $U$ over a field $\mathbb{F}$. A change of bases from $\left{u_{1}, \ldots, u_{n}\right}$ to $\left{\tilde{u}{1}, \ldots, \tilde{u}{n}\right}$ is simply a linear mapping $R \in L(U, U)$ such that
$$
R\left(u_{j}\right)=\tilde{u}{j}, \quad j=1, \ldots, n . $$ Following the study of the previous section, we know that $R$ is invertible. Moreover, if we rewrite $(2.2 .1)$ in a matrix form, we have $$ \tilde{u}{k}=\sum_{j=1}^{n} b_{j k} u_{j}, \quad k=1, \ldots, n,
$$
where the matrix $B=\left(b_{j k}\right) \in \mathbb{F}(n, n)$ is called the basis transition matrix from the basis $\left{u_{1}, \ldots, u_{n}\right}$ to the basis $\left{\tilde{u}{1}, \ldots, \tilde{u}{n}\right}$, which is necessarily invertible.
Let $V$ be an $m$-dimensional vector space over $\mathbb{F}$ and take $T \in L(U, V)$. Let $A=\left(a_{i j}\right)$ and $\tilde{A}=\left(\tilde{a}{i j}\right)$ be the $m \times n$ matrices of the linear mapping $T$ associated with the pairs of the bases $$ \left{u{1}, \ldots, u_{n}\right} \quad \text { and } \quad\left{v_{1}, \ldots, v_{m}\right}, \quad\left{\tilde{u}{1}, \ldots, \tilde{u}{n}\right} \quad \text { and } \quad\left{v_{1}, \ldots, v_{m}\right},
$$
线性代数作业代写linear algebra代考|Null-space, range, nullity, and rank
为了 $T \in L(U, V)$, 子集
$$
N(T)=x \in U \mid T(x)=0
$$
在 $U$ 是一个子空间 $U$ 称为零空间 $T$, 有时称为内核 $T$ ，并记为 $\operatorname{Kernel}(T)$ 或者 $T^{-1}(0)$. 在这里 和续集中，请注意，一般来说， $T^{-1}(v)$ 表示一组原像 $v \in V$ 在下面 $T$. 那是，
$$
T^{-1}(v)=x \in U \mid T(x)=v .
$$
此外，子集
$$
R(T)=v \in V \mid v=T(x) \text { for some } x \in U
$$
是一个子空间 $V$ 称为范围 $T$ ，有时也称为 $U$ 在下面 $T$ ，并表示为图像 $(T)$ 或者 $T(U)$.
为了 $T \in L(U, V)$ ，我们说 $T$ 是一对一，或 1-1，或单射，如果 $T(x) \neq T(y)$ 每当 $x, y \in U$ 和 $x \neq y$. 不难证明 $T$ 是 1-1 当且仅当 $N(T)=0$. 我们说 $T$ 是在或满射的如果 $R(T)=V$. 线性代数的一个基本问题是研究方程是否
$$
T(x)=v
$$
有解决办法 $x$ 在 $U$ 对于给定的向量 $v \in V$. 从意义来说 $R(T)$, 我们看到 (2.1.17) 有一个解当且 仅当 $v \in R(T)$, 解是唯一的当且仅当 $N(T)=0$. 更一般地说，如果 $v \in R(T)$ 和 $u \in U$ 是 (2.1.17) 的任何特定解，那么 (2.1.17) 的所有解的集合就是陪集
$$
[u]=u+N(T)=u+N(T) .
$$
因此，就 $N(T)$ 和 $R(T)$ ，我们可以完全理解(2.1.17)的解集的结构。
线性代数作业代写linear algebra代考|Change of basis
研究相关矩阵如何随着线性映射的基础变化而变化是很重要的。
让 Mleft{u_{1}, \ldots, u_{n}|right $}$ 和 Meft{tilde{u}{1}, \ldots, Itilde ${u}{n} \backslash r i g h t}$ 是两个基 $n$ 维向量空
lleftntilde{u}{1}, Ildots, Itilde{u}{n}}right} 只是一个线性映射 $R \in L(U, U)$ 这样
$$
R\left(u_{j}\right)=\tilde{u} j, \quad j=1, \ldots, n .
$$
根据上一节的研究，我们知道 $R$ 是可逆的。此外，如果我们重写(2.2.1)在矩阵形式中，我 们有
$$
\tilde{u} k=\sum_{j=1}^{n} b_{j k} u_{j}, \quad k=1, \ldots, n,
$$ Mleft{tilde{u}{1}, Iddots, Itilde{u}{n}|right}，这必然是可逆的。
让 $V$ 豆 $m$ 维向量空间 $\mathbb{F}$ 并采取 $T \in L(U, V)$. 让 $A=\left(a_{i j}\right)$ 和 $\tilde{A}=(\tilde{a} i j)$ 成为 $m \times n$ 线性映射 的矩阵 $T$ 与碱基对相关联.
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计量经济学代写
计量经济学是利用统计方法检验经济学理论的一种方法，它既不属于统计的范畴也不属于经济的范畴更像是一种经验科学。大家有专业的问题可以在my-assignmentexpert™ 这里答疑，多读一读，相关的基础性的东西，做一些统计和经济的基础知识的积累对于学习计量经济学这一门课程都是有很大帮助的。
统计作业代写
线性代数到底应该怎么学？
线代是一门逻辑性非常强的数学，非常注重对概念的深入理解，QS排名前200的大学普遍线性代数考试的题目80%以上都是证明题形式。而且初学的时候大家会觉得线代概念很乱很杂且环环相扣，学的时候经常要翻前面的东西。
在这种情况下，如何学好线性代数？如何保证线性代数能获得高分呢？
如何理清楚线代的概念，总结并且理解各个概念和定理之间的层次关系和逻辑关系是最关键的。具体实行方法和其他科目大同小异，书+记笔记+刷题，但这三个怎么用，在UrivatetaTA了解到的情况来说，我觉得大部分人对总结理解是不准确的，以下将说明我认为效率最高的的总结方法。
1.1 mark on book
【重点的误解】划重点不是书上粗体，更不是每个定义，线代概念这么多，很多朋友强迫症似的把每个定义整整齐齐用荧光笔标出来，然后整本书都是重点，那期末怎么复习呀。我认为需要标出的重点为
A. 不懂，或是生涩，或是不熟悉的部分。这点很重要，有的定义浅显，但证明方法很奇怪。我会将晦涩的定义，证明方法标出。在看书时，所有例题将答案遮住，自己做，卡住了就说明不熟悉这个例题的方法，也标出。
B. 老师课上总结或强调的部分。这个没啥好讲的，跟着老师走就对了
C. 你自己做题过程中，发现模糊的知识点
1.2 take note
记笔记千万不是抄书！！！我看到很多课友都是，抄老师的PPT，或者把书上的东西搬到笔记本上。有人可能觉得抄容易记起来，但数学不是背书嗷，抄一遍浪费时间且无用。我用我笔记的一小部分来说明怎么做笔记。
1.3 understand the relation between definitions
比如特征值，特征向量，不变子空间，Jordan blocks， Jordan stadard form的一堆定义和推论，看起来很难记，但搞懂他们之间的关系就很简单了
美本或者加拿大本科，如果需要期末考试之前突击线性代数，怎样可以效率最大化？
如果您是美本或者加拿大本科的学生，那么您的教材有很大概率是Sehldon Axler的linear algebra done right这本书，这本书通俗易懂的同时做到了只有300页的厚度，以几何的观点介绍了线性代数的所有基本且重要的内容.
从目录来看，这本书从linear vector space的定义讲起，引入线性代数这一主题，第二章开始将讨论范围限制在有限维的线性空间，这样做的好处是规避Zorn lemma的使用，在处理无穷维线性空间的过程中，取基不可避免的需要用到zorn lemma，第二章主要讲了independent set和basis的概念，同时引入了维数
前两章的内容可以看做是线性代数的启蒙阶段，理解了这两章就知道了线性代数研究的对象基本上是怎么回事，虽然还没有学任何non-trivial的内容，此时最重要的当然是linear vector space和independent set， basis， dimension的概念
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