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线性代数网课代修|数值线性代数代写Numerical linear algebra代考|MATH3371

线性代数网课代修|数值线性代数代写Numerical linear algebra代考|MATH3371

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。

我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 数值分析
  • 高等线性代数
  • 矩阵论
  • 优化理论
  • 线性规划
  • 逼近论
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线性代数作业代写linear algebra代考|Triangular Matrices

We need some basic facts about triangular matrices and we start with
Lemma 2.4 (Inverse of a Block Triangular Matrix) Suppose
$$
\boldsymbol{A}=\left[\begin{array}{cc}
\boldsymbol{A}{11} & \boldsymbol{A}{12} \
\mathbf{0} & \boldsymbol{A}{22} \end{array}\right] $$ where $\boldsymbol{A}, \boldsymbol{A}{11}$ and $\boldsymbol{A}{22}$ are square matrices. Then $\boldsymbol{A}$ is nonsingular if and only if both $A{11}$ and $A_{22}$ are nonsingular. In that case
$$
\boldsymbol{A}^{-1}=\left[\begin{array}{cc}
\boldsymbol{A}{11}^{-1} & \boldsymbol{C} \ \mathbf{0} & \boldsymbol{A}{22}^{-1}
\end{array}\right]
$$
for some matrix $\boldsymbol{C}$.
Proof Suppose $A$ is nonsingular. We partition $B:=A^{-1}$ conformally with $A$ and have
$$
\boldsymbol{B A}-\left[\begin{array}{ll}
\boldsymbol{B}{11} & \boldsymbol{B}{12} \
\boldsymbol{B}{21} & \boldsymbol{B}{22}
\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}
\boldsymbol{A}{11} & \boldsymbol{A}{12} \
\mathbf{0} & \boldsymbol{A}{22} \end{array}\right]-\left[\begin{array}{ll} \boldsymbol{I} & \mathbf{0} \ \mathbf{0} & \boldsymbol{I} \end{array}\right]-\boldsymbol{I} $$ Using block-multiplication we find $$ B{11} A_{11}=I, B_{21} A_{11}=\mathbf{0}, B_{21} A_{12}+B_{22} A_{22}=I, B_{11} A_{12}+B_{12} A_{22}=0 .
$$

线性代数作业代写linear algebra代考|Algorithms for Triangular Systems

A nonsingular triangular linear system $\boldsymbol{A x}=\boldsymbol{b}$ is easy to solve. By Lemma $2.5 \boldsymbol{A}$ has nonzero diagonal elements. Consider first the lower triangular case. For $n=3$ the system is
$$
\left[\begin{array}{ccc}
a_{11} & 0 & 0 \
a_{21} & a_{22} & 0 \
a_{31} & a_{32} & a_{33}
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
x_{1} \
x_{2} \
x_{3}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
b_{1} \
b_{2} \
b_{3}
\end{array}\right] .
$$
From the first equation we find $x_{1}=b_{1} / a_{11}$. Solving the second equation for $x_{2}$ we obtain $x_{2}=\left(b_{2}-a_{21} x_{1}\right) / a_{22}$. Finally the third equation gives $x_{3}=\left(b_{3}-a_{31} x_{1}-\right.$ $\left.a_{32} x_{2}\right) / a_{33}$. This process is known as forward substitution. In general
$$
x_{k}=\left(b_{k}-\sum_{j=1}^{k-1} a_{k, j} x_{j}\right) / a_{k k}, \quad k=1,2, \ldots, n .
$$
When $\boldsymbol{A}$ is a lower triangular band matrix the number of arithmetic operations necessary to find $\boldsymbol{x}$ can be reduced. Suppose $\boldsymbol{A}$ is a lower triangular $d$-banded, so that $a_{k, j}=0$ for $j \notin\left{l_{k}, l_{k}+1, \ldots, k\right.$ for $k=1,2, \ldots, n$, and where $l_{k}:=\max (1, k-d)$, see Fig. 3.2. For a lower triangular $d$-band matrix the calculation in (3.7) can be simplified as follows
$$
x_{k}=\left(b_{k}-\sum_{j=l_{k}}^{k-1} a_{k, j} x_{j}\right) / a_{k k}, \quad k=1,2, \ldots, n .
$$
Note that (3.8) reduces to (3.7) if $d=n$. Letting $A\left(k, l_{k}:(k-1)\right) * x\left(l_{k}:(k-1)\right)$ denote the sum $\sum_{j=l_{k}}^{k-1} a_{k j} x_{j}$ we arrive at the following algorithm, where the initial ” $\mathrm{r}$ ” in the name signals that this algorithm is row oriented. The algorithm takes a nonsingular lower triangular $d$-banded matrix $\boldsymbol{A} \in \mathbb{C}^{n \times n}$, and $\boldsymbol{b} \in \mathbb{C}^{n}$, as input, and returns an $\boldsymbol{x} \in \mathbb{C}^{n}$ so that $\boldsymbol{A x}=\boldsymbol{b}$. For each $k$ we take the inner product of a part of a row with the already computed unknowns.

线性代数网课代修|数值线性代数代写Numerical linear algebra代考|MATH3371

线性代数作业代写linear algebra代考|Triangular Matrices

我们需要一些关于三角矩阵的基本事实,我们从
引理 $2.4$ (块三角矩阵的逆) 开始假设
$$
\boldsymbol{A}=\left[\begin{array}{llll}
\boldsymbol{A 1 1} & \boldsymbol{A 1 2} \mathbf{0} & \boldsymbol{A 2 2}
\end{array}\right]
$$
在哪里 $\boldsymbol{A}, \boldsymbol{A} 11$ 和 $\boldsymbol{A} 22$ 是方阵。然后 $\boldsymbol{A}$ 当且仅当两者都是非奇异的 $A 11$ 和 $A_{22}$ 是非奇异的。 在这种情况下
$$
\boldsymbol{A}^{-1}=\left[\begin{array}{lll}
\boldsymbol{A} 11^{-1} & \boldsymbol{C} 0 & \boldsymbol{A} 22^{-1}
\end{array}\right]
$$
对于一些矩阵 $C$.
证明假设 $A$ 是非奇异的。我们分区 $B:=A^{-1}$ 符合 $A$ 并且有
$$
\boldsymbol{B A}-\left[\begin{array}{llll}
\boldsymbol{B} 11 & \boldsymbol{B} 12 & \boldsymbol{B} 21 & \boldsymbol{B} 22
\end{array}\right]\left[\begin{array}{lll}
\boldsymbol{A} 11 & \boldsymbol{A} 12 \mathbf{0} & \boldsymbol{A} 22
\end{array}\right]-\left[\begin{array}{llll}
\boldsymbol{I} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \boldsymbol{I}
\end{array}\right]-\boldsymbol{I}
$$
使用块乘法我们发现
$$
B 11 A_{11}=I, B_{21} A_{11}=\mathbf{0}, B_{21} A_{12}+B_{22} A_{22}=I, B_{11} A_{12}+B_{12} A_{22}=0 .
$$

线性代数作业代写linear algebra代考|Algorithms for Triangular Systems

非奇异三角形线性系统 $\boldsymbol{A} \boldsymbol{x}=\boldsymbol{b}$ 很容易解决。引理 $2.5 \boldsymbol{A}$ 具有非零对角元素。首先考虑下三 角形的情况。为了 $n=3$ 该系统是
$$
\left[\begin{array}{lllllllll}
a_{11} & 0 & 0 & a_{21} & a_{22} & 0 & a_{31} & a_{32} & a_{33}
\end{array}\right]\left[\begin{array}{lll}
x_{1} & x_{2} & x_{3}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{lll}
b_{1} & b_{2} & b_{3}
\end{array}\right] .
$$
从第一个方程我们发现 $x_{1}=b_{1} / a_{11}$. 求解第二个方程 $x_{2}$ 我们获得 $x_{2}=\left(b_{2}-a_{21} x_{1}\right) / a_{22}$. 最后第三个等式给出 $x_{3}=\left(b_{3}-a_{31} x_{1}-a_{32} x_{2}\right) / a_{33}$. 这个过程被称为前向替换。一般来 说
$$
x_{k}=\left(b_{k}-\sum_{j=1}^{k-1} a_{k, j} x_{j}\right) / a_{k k}, \quad k=1,2, \ldots, n
$$
什么时候 $\boldsymbol{A}$ 是一个下三角带矩阵,计算所需的算术运算次数 $\boldsymbol{x}$ 可以减少。认为 $\boldsymbol{A}$ 是一个下三 角形 $d$-带状,因此 $a_{k, j}=0$ 对于 \$j \notinlleft{L_{k}, L_{k}+1, \ldots, klright。fork=1,2, Ildots, $\mathrm{n}$, andwhere ${{\mathrm{k}}:=\operatorname{\operatorname {max}}(1, \mathrm{kd})$, seeFig. 3.2.Foralowertriangular $\mathrm{d}$ -bandmatrixthecalculationin(3.7) canbesimplifiedas follows $x_{k}=\left(b_{k}-\sum_{j=l_{k}}^{k-1} a_{k, j} x_{j}\right) / a_{k k}, \quad k=1,2, \ldots$, n.Notethat $(3.8)$ reducesto (3.7)if 数学 ${r}$
“inthenamesignalsthatthisalgorithmisroworiented. Thealgorithmtakesanonsingular $\mathrm{d}-$ bandedmatrix $\backslash$ boldsymbol ${\mathrm{A}} \backslash \mathrm{in} \backslash$ mathbb ${\mathrm{C}} \wedge{\mathrm{n} \backslash$ times $\mathrm{n}}$, and $\backslash$ boldsymbol ${\mathrm{b}} \backslash$ lin
$\backslash$ mathbb ${\mathrm{C}} \wedge{\mathrm{n}}$, asinput, andreturnsan $\backslash$ boldsymbol ${\mathrm{x}} \backslash$ in $\backslash$ mathbb ${\mathrm{C}} \wedge{\mathrm{n}}$ sothat
Iboldsymbol{A x $}=\backslash$ boldsymbol{b}. Foreach $\mathrm{b}$ 我们取行的一部分与已经计算的末知数的内积。

线性代数作业代写linear algebra代考| Non–singular matrices

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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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