For all people who want to learn Linear Algebra,these materials are important!!!

全书共分7章,包括引论、线性方程组求解、线性最小二乘问题、非对称特征值问题、对称特征问题和奇异值分解、线性方程组迭代方法及特征值问题迭代方法，本书不仅给出了数值线性代数的常用算法，而且也介绍了多重网格法和区域分解法等新算法，并指导读者如何编写数值软件以及从何处找到适用的优秀数值软件。 　　本书可作为计算数学和相关理工科专业一年级研究生的教材,也可作为从事科学计算的广大科技工作者的参考书。 第1章 引论 　1.1 基本符号 　1.2 数值线性代数的标准问题 　1.3 一般的方法 　　1.3.1 矩阵分解 　　1.3.2 扰动理论和条件数 　　1.3.3 舍入误差对算法的影响 　　1.3.4 分析算法的速度 　　1.3.5 数值计算软件 　1.4 例：多项式求值 　1.5 浮点算术运算 　1.6 再议多项式求值 　1.7 向量和矩阵范数 　1.8 第1章的参考书目和其他话题 　1.9 第1章问题 第2章 线性方程组求解 　2.1 概述 　2.2 扰动理论 　2.3 高斯消元法 　2.4 误差分析 　　2.4.1 选主元的必要性 　　2.4.2 高斯消元法正式的误差分析 　　2.4.3 估计条件数 　　2.4.4 实际的误差界 　2.5 改进解的精度 　　2.5.1 单精度迭代精化 　　2.5.2 平衡 　2.6 高性能分块算法 　　2.6.1 基本线性代数子程序（blas） 　　2.6.2 如何优化矩阵乘法 　　2.6.3 使用3级blas改组高斯消元法 　　2.6.4 更多的并行性和其他性能问题 　2.7 特殊的线性方程组 　　2.7.1 实对称正定矩阵 　　2.7.2 对称不定矩阵 　　2.7.3 带状矩阵 　　2.7.4 一般的稀疏阵 　　2.7.5 不超过o（n2）个参数的稠密矩阵 　2.8 第2章的参考书目和其他的话题 　2.9 第2章问题 第3章 线性最小二乘问题 　3.1 概述 　3.2 解线性最小二乘问题的矩阵分解 　　3.2.1 正规方程 　　3.2.2 qr分解 　　3.2.3 奇异值分解 　3.3 最小二乘问题的扰动理论 　3.4 正交矩阵 　　3.4.1 豪斯霍尔德变换 　　3.4.2 吉文斯旋转 　　3.4.3 正交矩阵的舍入误差分析 　　3.4.4 为什么用正交矩阵 　3.5 秩亏最小二乘问题 　　3.5.1 用svd解秩亏最小二乘问题 　　3.5.2 用选主元的qr分解解秩亏最小二乘问题 　3.6 最小二乘问题解法的性能比较 　3.7 第3章的参考书目和其他话题 　3.8 第3章问题 第4章 非对称特征值问题 　4.1 概述 　4.2 典范型 　4.3 扰动理论 　4.4 非对称特征问题的算法 　　4.4.1 幂法 　　4.4.2 逆迭代 　　4.4.3 正交迭代 　　4.4.4 qr迭代 　　4.4.5 使qr迭代有实效 　　4.4.6 海森伯格约化 　　4.4.7 三对角和双对角约化 　　4.4.8 隐式位移的qr迭代 　4.5 其他的非对称特征值问题 　　4.5.1 正则矩阵束和魏尔斯特拉斯典范型 　　4.5.2 奇异矩阵束和克罗内克典范型 　　4.5.3 非线性特征值问题 　4.6 小结 　4.7 第4章参考书目和其他话题 　4.8 第4章问题 第5章 对称特征问题和奇异值分解 　5.1 概述 　5.2 扰动理论 　5.3 对称特征问题的算法 　　5.3.1 三对角qr迭代 　　5.3.2 瑞利商迭代 　　5.3.3 分而治之 　　5.3.4 对分法和逆迭代 　　5.3.5 雅可比法 　　5.3.6 性能比较 　5.4 奇异值分解算法 　　5.4.1 双对角svd的qr迭代及其变形 　　5.4.2 计算双对角svd达到高的相对精度 　　5.4.3 svd的雅可比法 　5.5 微分方程和特征值问题 　　5.5.1 toda格子 　　5.5.2 与偏微分方程的关系 　5.6 第5章参考书目和其他话题 　5.7 第5章问题 第6章 线性方程组迭代方法 　6.1 概述 　6.2 迭代法的在线（on-line）帮助 　6.3 泊松方程 　　6.3.1 一维泊松方程 　　6.3.2 二维泊松方程 6.3.3 用克罗内克积表达泊松方程 6.4 解泊松方程方法小结 　6.5 基本迭代法 　　6.5.1 雅可比法 　　6.5.2 高斯-塞德尔法 6.5.3 逐次超松弛法 6.5.4 模型问题的雅可比、高斯－塞德尔和sor（ω）的收敛性 6.5.5 雅可比、高斯－塞德尔和sor（ω）法明细的收敛准则 　　6.5.6 切比雪夫加速和对称sor（ssor） 　6.6 克雷洛夫子空间方法 　　6.6.1 通过矩阵-向量乘法得到关于a的信息 　　6.6.2 利用克雷洛夫子空间kk解ax=b 　　6.6.3 共轭梯度法 　　6.6.4 共轭梯度法的收敛性分析 　　6.6.5 预条件 　　6.6.6 解ax=b的其他克雷洛夫子空间算法 　6.7 快速傅里叶变换 　　6.7.1 离散傅里叶变换 　　6.7.2 用傅里叶级数解连续模型问题 　　6.7.3 卷积 　　6.7.4 计算快速傅里叶变换 　6.8 块循环约化 　6.9 多重网格法 　　6.9.1 二维泊松方程多重网格法概述 　　6.9.2 一维泊松方程的多重网格法详述 　6.10 区域分解法 　　6.10.1 无交叠方法 　　6.10.2 交叠方法 　6.11 第6章的参考书目和其他话题 　6.12 第6章问题 第7章 特征值问题的迭代方法 　7.1 概述 　7.2 瑞利-里茨方法 　7.3 精确算术运算的兰乔斯算法 　7.4 浮点算术运算的兰乔斯算法 　7.5 选择正交化的兰乔斯算法 　7.6 选择正交化之外的方法 　7.7 非对称特征值问题的迭代算法 　7.8 第7章的参考书目和其他话题 　7.9 第7章问题 参考文献（图灵网站下载） 索引

《程序员数学 》用python学透线性代数和微积分，源码程序，和书本对应。并做了错误的修改bug

4.4 内啮合齿轮副计算 一对内啮合齿轮副，模数=0.6，小齿轮齿数 25 齿、内齿圈 75 齿，齿宽 b=7，中心距 15。 齿轮的转速 n=3000 r/min，小齿轮输入功率 P=1KW，无冲击 KA=1，每天工作８小时，使用 期限不低于 3 年。 小齿轮选用 20MnCrTi 材料制造并经渗碳淬火磨齿，齿圈采用 40Cr 钢制 造并经高频淬火，A 型齿面齿根均淬火，表面硬度均应在 50HRC 以上，请验证其安全系数 及 佳的变位系数， 大过载载荷。 解： KISSSOFT 内啮合齿轮幅与外啮合部分参数用负号区别，如：中心距以负值表示 a= -15，内齿圈齿数= -75，内齿圈变位系数以负表示齿变薄（齿顶圆增大），X= -0.3 不同与 我国大部分软件。 普通硬齿面齿轮损坏一般是疲劳损坏，因此变位系数一般考虑尺寸的强度与磨损，而 等滑动率刚好可以满足要求，对小齿轮大的变位。 1.打开KISSSFOFT界面，进入圆柱齿轮幅单元。输入指定的参数如图4.8所示。 图 4.8 2.单击变位系数自动调整按钮 ，选择第一个选项 佳优化滑动率，如图4.9所示。

线性代数应该这样学Liner Algebra Done Right(中文)

线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。比如说，在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版)，一上来就介绍逆序数这个“前无古人，后无来者”的古怪概念，然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义，接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上，再把那一列减过来，折腾得那叫一个热闹，可就是压根看不出这个东西有嘛用。

包含工数老师的所有PPT,以及自己的所有代码作业。 代码作业一般是用C实现矩阵的转置、逆、乘法，概率论的一些基本问题。 所有作业使用一个代码框架，条理清晰，通俗易懂。 仅供学习，切勿商业用途！！

大学必修课、考研初试、读研复试等均用得上，快速复习知识点，节省时间，提高效率，助你成功。 线性代数概念、性质、定理、公式必须清楚，解法必须熟练，计算必须准确

简要介绍：内容为听宋浩老师的线性代数课程时的手写笔记，扫描成了pdf文件。包含了行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值与特征向量、二次型这几个部分。 适用人群：可以帮助较为快速浏览地线性代数的课程内容，适合应付考试的大学生食用。

线性代数经典又重要的知识，深入浅出。提高自己综合知识水平的珍品。对于信号处理算法的研究相当重要。。。。。