このコースについて

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Learner Career Outcomes

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

初級レベル

約15時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4 hours/week...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Matrices

  • Check

    Systems of Linear Equations

  • Check

    Vector Spaces

  • Check

    Eigenvalues and eigenvectors

習得するスキル

Linear AlgebraEngineering Mathematics

Learner Career Outcomes

50%

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初級レベル

約15時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

MATRICES

5時間で修了
11件のビデオ (合計84分), 25 readings, 5 quizzes
11件のビデオ
Introduction1 分
Definition of a Matrix | Lecture 17 分
Addition and Multiplication of Matrices | Lecture 210 分
Special Matrices | Lecture 39 分
Transpose Matrix | Lecture 49 分
Inner and Outer Products | Lecture 59 分
Inverse Matrix | Lecture 612 分
Orthogonal Matrices | Lecture 74 分
Rotation Matrices | Lecture 88 分
Permutation Matrices | Lecture 96 分
25件の学習用教材
Welcome and Course Information1 分
How to Write Math in the Discussions Using MathJax1 分
Construct Some Matrices5 分
Matrix Addition and Multiplication5 分
AB=AC Does Not Imply B=C5 分
Matrix Multiplication Does Not Commute5 分
Associative Law for Matrix Multiplication10 分
AB=0 When A and B Are Not zero10 分
Product of Diagonal Matrices5 分
Product of Triangular Matrices10 分
Transpose of a Matrix Product10 分
Any Square Matrix Can Be Written as the Sum of a Symmetric and Skew-Symmetric Matrix5 分
Construction of a Square Symmetric Matrix5 分
Example of a Symmetric Matrix10 分
Sum of the Squares of the Elements of a Matrix10 分
Inverses of Two-by-Two Matrices5 分
Inverse of a Matrix Product10 分
Inverse of the Transpose Matrix10 分
Uniqueness of the Inverse10 分
Product of Orthogonal Matrices5 分
The Identity Matrix is Orthogonal5 分
Inverse of the Rotation Matrix5 分
Three-dimensional Rotation10 分
Three-by-Three Permutation Matrices10 分
Inverses of Three-by-Three Permutation Matrices10 分
5の練習問題
Diagnostic Quiz5 分
Matrix Definitions10 分
Transposes and Inverses10 分
Orthogonal Matrices10 分
Week One Assessment30 分
2

2

4時間で修了

SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

4時間で修了
7件のビデオ (合計71分), 6 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Gaussian Elimination | Lecture 1014 分
Reduced Row Echelon Form | Lecture 118 分
Computing Inverses | Lecture 1213 分
Elementary Matrices | Lecture 1311 分
LU Decomposition | Lecture 1410 分
Solving (LU)x = b | Lecture 1511 分
6件の学習用教材
Gaussian Elimination15 分
Reduced Row Echelon Form15 分
Computing Inverses15 分
Elementary Matrices5 分
LU Decomposition15 分
Solving (LU)x = b10 分
3の練習問題
Gaussian Elimination20 分
LU Decomposition15 分
Week Two Assessment30 分
3

3

5時間で修了

VECTOR SPACES

5時間で修了
13件のビデオ (合計140分), 14 readings, 5 quizzes
13件のビデオ
Vector Spaces | Lecture 167 分
Linear Independence | Lecture 179 分
Span, Basis and Dimension | Lecture 1810 分
Gram-Schmidt Process | Lecture 1913 分
Gram-Schmidt Process Example | Lecture 209 分
Null Space | Lecture 2112 分
Application of the Null Space | Lecture 2214 分
Column Space | Lecture 239 分
Row Space, Left Null Space and Rank | Lecture 2414 分
Orthogonal Projections | Lecture 2511 分
The Least-Squares Problem | Lecture 2610 分
Solution of the Least-Squares Problem | Lecture 2715 分
14件の学習用教材
Zero Vector5 分
Examples of Vector Spaces5 分
Linear Independence5 分
Orthonormal basis5 分
Gram-Schmidt Process5 分
Gram-Schmidt on Three-by-One Matrices5 分
Gram-Schmidt on Four-by-One Matrices10 分
Null Space10 分
Underdetermined System of Linear Equations10 分
Column Space5 分
Fundamental Matrix Subspaces10 分
Orthogonal Projections5 分
Setting Up the Least-Squares Problem5 分
Line of Best Fit5 分
5の練習問題
Vector Space Definitions15 分
Gram-Schmidt Process15 分
Fundamental Subspaces15 分
Orthogonal Projections15 分
Week Three Assessment30 分
4

4

5時間で修了

EIGENVALUES AND EIGENVECTORS

5時間で修了
13件のビデオ (合計120分), 20 readings, 4 quizzes
13件のビデオ
Two-by-Two and Three-by-Three Determinants | Lecture 288 分
Laplace Expansion | Lecture 2913 分
Leibniz Formula | Lecture 3011 分
Properties of a Determinant | Lecture 3115 分
The Eigenvalue Problem | Lecture 3212 分
Finding Eigenvalues and Eigenvectors (1) | Lecture 3310 分
Finding Eigenvalues and Eigenvectors (2) | Lecture 347 分
Matrix Diagonalization | Lecture 359 分
Matrix Diagonalization Example | Lecture 3615 分
Powers of a Matrix | Lecture 375 分
Powers of a Matrix Example | Lecture 386 分
Concluding Remarks3 分
20件の学習用教材
Determinant of the Identity Matrix5 分
Row Interchange5 分
Determinant of a Matrix Product10 分
Compute Determinant Using the Laplace Expansion5 分
Compute Determinant Using the Leibniz Formula5 分
Determinant of a Matrix With Two Equal Rows5 分
Determinant is a Linear Function of Any Row5 分
Determinant Can Be Computed Using Row Reduction5 分
Compute Determinant Using Gaussian Elimination5 分
Characteristic Equation for a Three-by-Three Matrix10 分
Eigenvalues and Eigenvectors of a Two-by-Two Matrix5 分
Eigenvalues and Eigenvectors of a Three-by-Three Matrix10 分
Complex Eigenvalues5 分
Linearly Independent Eigenvectors5 分
Invertibility of the Eigenvector Matrix5 分
Diagonalize a Three-by-Three Matrix10 分
Matrix Exponential5 分
Powers of a Matrix10 分
Please Rate this Course1 分
Acknowledgments
4の練習問題
Determinants15 分
The Eigenvalue Problem15 分
Matrix Diagonalization15 分
Week Four Assessment30 分
4.8

96件のレビュー

Chevron Right

Matrix Algebra for Engineers からの人気レビュー

by RHNov 7th 2018

Very well-prepared and presented course on matrix/linear algebra operations, with emphasis on engineering considerations. Lecture notes with examples in PDF form are especially helpful.

by RZOct 6th 2019

The professor’s dedication and explanation of the problem are great. This course is a basic course for advanced mathematics for engineers and is a good introduction to linear algebra.

講師

Image of instructor, Jeffrey R. Chasnov

Jeffrey R. Chasnov

Professor
Department of Mathematics

香港科技大学(The Hong Kong University of Science and Technology)について

HKUST - A dynamic, international research university, in relentless pursuit of excellence, leading the advance of science and technology, and educating the new generation of front-runners for Asia and the world....

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