這是李永樂最新的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)過關(guān)pdf,數(shù)學(xué)二660題分析,很多準(zhǔn)備考研的用戶都在尋找這些資料,資料是真的,而且是免費使用,2021年的最新版本分享。
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考研數(shù)學(xué)一二三區(qū)別
數(shù)學(xué)一考試內(nèi)容以及分值占比:高數(shù)(56%)、線性代數(shù)(22%)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(22%)
數(shù)學(xué)二考試內(nèi)容以及分值占比:高數(shù)(78%)、線性代數(shù)(22%)
數(shù)學(xué)三考試內(nèi)容以及分值占比:高數(shù)(56%)、線性代數(shù)(22%)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(22%)
線性代數(shù)是什么
到底什么是線性變換?個人認(rèn)為這是這門課里面最重要的概念哈,希望同志們可以重視。比如說,我們想在平面內(nèi)研究一個點x的運動,我們假設(shè)點的軌跡是y=sin(x),用數(shù)學(xué)里面的術(shù)語就是,我們把點的運動軌跡映射到這個正弦函數(shù)上,但是,生活中絕大多數(shù)東西是在三維空間而不是二維平面上研究的,所以,我們就要去學(xué)習(xí)更復(fù)雜的東西去解釋生活中的現(xiàn)象。當(dāng)我們對剛才的正弦函數(shù)在空間內(nèi)旋轉(zhuǎn),拉伸,這就是線性變換,所以,千萬把線性變換理解成上下左右的平移。理解完線性變換,再來看矩陣就簡單了,矩陣其實就是蘊含著線性變換運動信息的一個東西,距離說明,Ax=b(A是一個矩陣),我用x表示一個圓上所有的點的集合(想象一下),當(dāng)我們想讓這個圓變成橢圓,那么我就可以對這個圓作用一個矩陣A,這個矩陣包含的線性變換(旋轉(zhuǎn),拉伸)的信息就開始顯現(xiàn)(瞬間爆炸,游戲術(shù)語,就是想加上就這句話),這個圓上的點開始拉伸,所以我們可以這樣理解,矩陣的存在是為了表述生活中的運動(ps:這是我說的,不是先哲說的)
那么什么是特征值和,特征向量呢?我們剛才一直再講:矩陣是一種運動(旋轉(zhuǎn),拉伸),那么,特征值我們就可以看成是運動的方向,特征向量可以看成是運動的大小,所以,特征值和特征向量的存在是為了讓我們更加簡潔的表述矩陣,要不然你碰見一個10000*10000的矩陣不就懵逼了(怎么描述這么復(fù)雜的矩陣,不能用嘴巴念出來吧),所以對于特征值和特征向量的存在我們可以從特征這兩個字來理解。forexample,為了喚起男生們學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的熱情,我們現(xiàn)在把矩陣看成你們每個人的女朋友,而特征值和特征向量就是你們女朋友的臉,當(dāng)你看到你女朋友的臉(特征值和特征向量的綜合體),你就知道這是你的女朋友(矩陣),而不是別人家的女朋友(矩陣),這一點非常重要哈,想一下,如果沒有特征值和特征向量,你要檢查一下,手,腳,胳膊,,,(,到此為止,在舉例就猥瑣了)才能知道這是你的女朋友(檢查步驟非常繁瑣),所以,我們用一句話概括:特征值和特征值可以更簡單的表述矩陣。另外做一下補充,細(xì)心的同學(xué)們可能發(fā)現(xiàn)了(Ax=ux,A是一個矩陣,x為特征向量,u為特征值)當(dāng)我對一個矩陣的特征向量施加一個矩陣A(讓特征向量動起來)的時候,其效果就相當(dāng)于把特征向量乘以一個常數(shù)(特征值),所以一個矩陣的特征值是包含很多線性變換的運動信息的,而不是簡簡單單的一個常數(shù)。
Conclusion:我自己學(xué)數(shù)學(xué)的感受是,越是抽象的概念,在生活中越有研究意義,我們可以把數(shù)學(xué)看成一門語言,這是數(shù)學(xué)家們來表達世界的一種方式,就像我們平常和朋友們說話聊天一樣(你吃飯了嘛。你多大了,你有幾個前男友/前女友),只不過數(shù)學(xué)家們是用數(shù)學(xué)里面的語言來表達的,不懂?dāng)?shù)學(xué)可能就不知道他們在BB什么了。另外,分享自己的一個技巧。以前我在數(shù)學(xué)書里面看到空間這兩個字特別懵,總是想世界上不是就有一個空間嘛(我們生活的世界),但是現(xiàn)在我有點明白了,數(shù)學(xué)里面的這些空間都是為了描述特殊的運動的,比如說:線性空間是為了描述線性空間里的東西做線性運動的,拓?fù)淇臻g是為了描述拓?fù)渥儞Q的。所以每一個空間都是一個簡單的小世界。然后去學(xué)習(xí)空間里的概念和知識,就相當(dāng)于認(rèn)識這個空間里面的人。
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