线性代数

 数学
 

基本介绍

线性代数是研究线性空间及其线性映射的,或者说各种线性结构和态射。

价值

由于线性结构非常常见,所以线性代数的价值也相当大。

意义和地位

线性代数在数学、物理学和技术学科中有各种重要应用,因而它在各种代数分支中占居首要地位。在计算机广泛应用的今天,计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的。随着科学的发展,我们不仅要研究单个变量之间的关系,还要进一步研究多个变量之间的关系,各种实际问题在大多数情况下可以线性化,而由于计算机的发展,线性化了的问题又可以被计算出来,线性代数正是解决这些问题的有力工具。线性代数的计算方法也是计算数学里一个很重要的内容。
线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支,同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。

“以直代曲”是人们处理很多数学问题时一个很自然的思想。很多实际问题的处理,最后往往归结为线性问题,它比较容易处理。因此,线性代数在工程技术和国民经济的许多领域都有着广泛的应用,是一门基本的和重要的学科。

如果进入科研领域,你就会发现,只要不是线性的东西,我们基本都不会!线性是人类少数可以研究得非常透彻的数学基础性框架。学好线性代数,你就掌握了绝大多数可解问题的钥匙。有了这把钥匙,再加上相应的知识补充,你就可以求解相应的问题。可以说,不学线性代数,你就漏过了95%的人类智慧!非线性的问题极为困难,我们并没有足够多的通用的性质和定理用于求解具体问题。如果能够把非线性的问题化为线性的,这是我们一定要走的方向!

事实上,微积分“以直代曲”的思想就是将整体非线性化为局部线性的一个经典的例子,尽管高等数学在定义微分时并没有用到一点线性代数的内容。许多非线性问题的处理――譬如流形、微分几何等,最后往往转化为线性问题。包括科学研究中,非线性模型通常也可以被近似为线性模型。随着研究对象的复杂化与抽象化,对非线性问题线性化,以及对线性问题的求解,就难免涉及到线性代数的术语和方法了。从这个意义上,线性代数可以被认为是许多近、现代数学分支的共同基础。

参考