1、 警告：下面使用了普通的線性代數(shù)庫；使用它只是作為一個參考。

2、 這個api非常有意義，因為它使我們不必考慮線性代數(shù)或圖形學(xué)課本中討論的復(fù)雜的轉(zhuǎn)換矩陣。

3、 很好，這是mit課程18.06的第一講：線性代數(shù)。

4、 本文剖析了線性代數(shù)中伴隨矩陣、行向量與列向量的乘積、正交矩陣幾個較難掌握的概念，由此引出這些概念的一些基本特征和性質(zhì)。

5、 如果你學(xué)線性代數(shù)的話，就會學(xué)到更多細(xì)節(jié)。

6、 大學(xué):微積分，微分公式，線性代數(shù)，概率和統(tǒng)計，離散數(shù)學(xué)。

7、 線性空間是線性代數(shù)最主要的研究對象、最基本的概念之一。

8、 jama是一個基本的線性代數(shù)java包，它提供了實數(shù)非稀疏矩陣類，程序員可構(gòu)造操控這些類。

9、 jama是一個非常好用的java的線性代數(shù)軟件包。

10、 求解結(jié)構(gòu)的非線性問題，其最終是求解一組非線性代數(shù)方程.

11、 線性代數(shù)小組和狀態(tài)群是理論巨大地提出了小組的二類，并且成為了他們自己的主題范圍。

12、 同線性代數(shù)傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)標(biāo)記法相比，其主要優(yōu)點是更易于輸入。

13、 對多釘連接件釘傳載荷的計算問題提出了一個解析分析方法，推導(dǎo)了求解釘載的線性代數(shù)方程組并給出了若干算例。

14、 對于人工智能課程，學(xué)生可能需要很好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，比如說線性代數(shù)，概率論。但是對于網(wǎng)上參與來說就沒有這些限制。

15、 如果您開發(fā)過圖形應(yīng)用程序，您可能會熟悉實現(xiàn)諸如平移、縮放和放轉(zhuǎn)等所需要的線性代數(shù)和矩陣運算。

16、 你會發(fā)現(xiàn)這是他它的第一卷，并且第二卷也值得去讀：微積分卷2:多遠(yuǎn)微分與與線性代數(shù)及其應(yīng)用。

17、 將級數(shù)解代入邊界條件，通過傅立葉級數(shù)法可建立有關(guān)待定系數(shù)e的線性代數(shù)方程組。

18、 所以行列式的優(yōu)點就是，你可以讓它們做一些事情，如果你是在上線性代數(shù)課的話，你就會學(xué)到這些。

19、 文中概述了機構(gòu)學(xué)研究中常見的線性和非線性數(shù)學(xué)模型，著重述評了非線性代數(shù)方程組的各種解法。

20、 記得有一次聊到先生為什么會想到研究向量叢，先生回答:線性代數(shù)研究一個向量空間，很自然的要考慮一簇向量空間，這就是向量叢。