(1)警告：下面使用了普通的線性代數庫；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或圖形學課本中討論的復雜的轉換矩陣。
(3)很好，這是MIT課程18.06的第一講：線性代數。
(4)本文剖析了線性代數中伴隨矩陣、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。
(5)如果你學線性代數的話,就會學到更多細節。
(6)大學:微積分,微分公式,線性代數,概率和統計,離散數學。
(7)線性空間是線性代數最主要的研究對象、最基本的概念之一。
(8)jama是一個基本的線性代數java包，它提供了實數非稀疏矩陣類，程序員可構造操控這些類。
(9)jama是一個非常好用的java的線性代數軟件包。
(10)求解結構的非線性問題,其最終是求解一組非線性代數方程.
(11)線性代數小組和狀態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)因子分析的基本知識是必要的，對線性代數的工作經驗是有益的。
(13)同線性代數傳統的數學標記法相比，其主要優點是更易于輸入。
(14)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，推導了求解釘載的線性代數方程組并給出了若干算例。
(15)對于人工智能課程，學生可能需要很好的數學基礎，比如說線性代數，概率論。但是對于網上參與來說就沒有這些限制。
(16)如果您開發過圖形應用程序，您可能會熟悉實現諸如平移、縮放和放轉等所需要的線性代數和矩陣運算。
(17)你會發現這是他它的第一卷，并且第二卷也值得去讀：微積分卷2:多遠微分與與線性代數及其應用。
(18)將級數解代入邊界條件，通過傅立葉級數法可建立有關待定系數E的線性代數方程組。
(19)所以行列式的優點就是，你可以讓它們做一些事情，如果你是在上線性代數課的話，你就會學到這些。
(20)文中概述了機構學研究中常見的線性和非線性數學模型，著重述評了非線性代數方程組的各種解法。
(21)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。
