线性代数代写是一个关键的数学领域，你必须掌握它才能冒险进入机器学习。尽管这项研究很重要，但它也同样困难。那么到底是什么让线性代数变得困难呢？我们将在这篇文章中找出答案，并提供如何使线性代数更容易的技巧。
事实上，线性代数是一个有着众多深奥的发现和理论的领域。不过，从该领域衍生出来的关于坚果和螺栓的符号和工具对那些从事机器学习的人来说还是很有用的。由于这个原因，线性代数被称为数据的数学。
该领域主要涉及线性组合，其中你在不同的列和被称为 “向量 “和 “矩阵 “的数组上使用算术，以创建由数字组成的不同列和数组。你研究直线、平面、向量空间，以及线性变换所需的线性映射。CoursePear™ From @2009。@ – 专业数学代写告诉你怎么提高数学成绩。
深入挖掘线性代数
线性代数是一个相对年轻的数学分支，在19世纪被正式化，以发现与线性方程有关的未知事物。在学习高级线性代数时，迅速补习线性方程的知识很重要。
那么，什么是线性方程？
线性方程主要是一系列的数学运算和条款，其中一些条款是不确定的。下面是一个线性方程的例子。
这种方程定义了一条存在于二维平面上的线。这条线是通过在未指定的 “x “中添加一些随机值来确定模型/方程如何影响 “y “的值而形成。
你可以根据同样的格式得出整个线性方程组，其中有一个、两个甚至更多的未知数，如下面所示。
“数据列 “是指包含系数的列。它被视为矩阵A。
变量和形成一个未知数的向量，即X，是你需要解决的。
你可以把输出的列向量表示为B。
简而言之，你可以用以下方式来表达线性代数的符号。
未知数或变量。
大多数人对线性方程并不感到困难，但线性代数使事情变得更加棘手。
线性代数是一门很难的学科吗？
许多学生认为线性代数是一项困难的研究。它比离散数学代写更具挑战性，而离散数学通常是大多数STEM专业的一年级课程。线性代数是在第二年教授的，需要强大的推理和分析能力。
谈到数学的不同层次，线性代数代写属于 “中级水平”，但相当艰难，类似于Upper Level的微积分代写。也就是说，还有许多其他高级课程，如拓扑学代写和抽象代数代写。习惯上，在开始你的线性代数之旅之前，最好对微积分I有一个全面的了解。这也是学习高层次、高级数学课程的必修课。
说句题外话，线性代数肯定是复杂的，但你可以控制你所经历的困难。如果你反复做题集，定期练习，并对方程进行逻辑分析，你对这一学科的理解会随着时间的推移而提高和加深。多阅读线性代数教科书也是一个明智的做法。
为什么线性代数比微积分难一些？
你现在可能想知道是什么让线性代数如此艰难？
简单地说，答案是这个领域不大直观。它不断强调要有严格的证明。此外，线性代数的基本原理是抽象的，这使得你对其进行可视化有点问题。你无法真正想象一个线性代数方程在你脑海中的图形，也无法看到它经过波动而产生不同的结果。由于几乎没有任何清晰的可视化，这些概念就很难掌握和实践。
此外，线性代数与大多数高中和大学的课程和课程形成对比。大多数情况下，数学系的学生都是以图形的形式将数学函数可视化。由于它是首席数学课程，你可以在笔记本的一片叶子上画出线性代数之前所教的所有数学知识。
另一方面，你必须接受代数操作，引导你远离线性代数中的直接可视化形式。你需要修改和调整你对数学的理解，以理解线性代数中令人困惑的和非具体的代数材料。线性代数中一些最具挑战性的内容包括：用一组轴心定义数学结构，用脑子思考特征向量，以及掌握抽象向量空间和线性独立性的概念。
线性代数的困难也是因为你首先需要理解术语和不同的定义。一旦你完成了这一步，就要确定计算的种类和应用的具体分析来获得所需的结果。这对大多数学生来说是一个复杂的步骤，这增加了线性代数的复杂性。
许多抽象的概念构成了研究的基础，这些概念的要求相当高。在你开始学习线性代数之前，你需要专注于计算而不是理解概念和术语。之后，你就会转到对你需要使用的不同计算的评估。
学生们经常努力写证明，加强了线性代数的难度。你可能在一开始并不觉得它很难，因为它在一开始是相当直接的。然而，随着你的进步，这项研究变得异常复杂，特别是当你已经涵盖了它的基础知识。
通常情况下，线性代数基础知识中不涉及微积分。然而，当你深入研究高级数学时，你会遇到需要了解微积分的线性代数问题，反之亦然。这种相互联系存在于线性代数和数学的许多其他方面。你会发现微积分在物理学、经济学和统计学中的浸染。同样地，数值分析、拓扑学、优化和三角学也有许多重叠的概念。
学生们经常将线性代数的难度与微积分的难度相比较。事实是，线性代数没有初级微积分那么复杂。相反，尽管有很好的定理知识，有时也很难在微积分中取得优异成绩。一旦你理解了线性代数中的不同定理，你就可以轻松解决不同的问题。尽管线性代数很难，但一旦你熟悉了它，你就会对微积分及其不同的操作变得相当自如。代数帮助你轻松掌握微积分中的题目。
在经历了线性代数的挑战性之后，让我们关注一些简化它的策略。
采用直观的方法来处理线性代数问题
通常情况下，掌握一个概念变得很困难，因为我们认为它是一个很难的东西，而没有深入挖掘它的含义。许多学生也是这样对待线性代数的。与其对它采取敌视的态度，不如让我们破译它的含义。一旦你做到了这一点，用一种直观的方法去感知它，你会惊讶地发现它对你来说变得很有趣。
课程用与矩阵有关的细节将你打倒。只要你学会组织输入和操作，问题就会变得简单。用这种方式来理解它:
- 你有一组需要跟踪的输入
- 你必须执行可预测的线性操作
- 你产生了一个输出，最后，可能又要对它进行转换
首先，你需要知道如何跟踪一些输入。为什么不用一个列表来简化它：
- x
- y
- z
你也可以把它写成（x, y, z）。
现在你需要专注于跟踪运算。记住，你有 “小型算术”，这意味着会有常数的乘法和最后的加法。如果操作 “F “的行为是这样的。
F (x, y, z) = 2x + 3y + 4z
你可以把这个函数简写为（2，3，4）。你知道你必须将第一个输入与第一个值相乘，第二个输入与第二个值相乘，第三个输入与第三个值相乘，然后将结果相加。
如果你只考虑第一个输入。
G (x, y, z) = 2x + 0y + z = (2, 0, 1)
让我们把它变得更有趣一点：如何同时处理多组输入？如果你想在（a，b，c）以及（x，y，z）上同时运行操作F，你可以试试这个。
F (a, b, c, x, y, z) = ?
然而，这是不可能的。F希望一次有3个输入，而不是6个。如果你把所有的输入分成一组，会有帮助。
| 1st Input | 2nd Input |
| A | x |
| B | y |
| C | z |
你怎么能通过许多操作来运行同一个输入？如果你为每个操作都有一行，那就最好了：
- F: 2 3 4
- G: 2 0 1
你现在变得很有条理了：输入位于垂直列，操作位于水平行。
想象矩阵
除了使用这些策略外，记得也要将矩阵可视化。要想象一个矩阵，你需要设想输入、操作，然后是输出：
想象一下，你把每一个输入都通过每一个操作来得到一个输出：
当一个输入通过一个操作时，会产生一个输出项。在上面的例子中，输入（a，b，c）在操作F中移动，并输出为：
它针对G的操作和输出进行移动：
在线性代数的帮助下，解决一组复杂的线性方程可以变得简单。使用矩阵运算将数据向量转换为身份矩阵，未知变量的值在输出端显示出来。
让我们来研究一些线性代数运算的例子
在线性代数中，运算可能是相当困难的。今天让我们来简化它们。假设你有3个输入，你可以很容易地制定一些1个操作矩阵：
‘加法器’基本上是a+b+c。
‘平均’更类似于。
现在试试这些简单的单linear:
现在，让我们把它们结合在一个单一的矩阵中:
你看，它是 “身份矩阵”，将3个输入复制到3个输出的权利。
现在让我们来看看这个。
输入被重新排序，所以（x,y,z）变成了（x,z,y）。
再来看看这个：
上面这个是一个输入加倍器。
你也可以把它改写成2.1（身份矩阵）。当你把输入当作矢量坐标时，运算矩阵就变成了矢量。
- 比例使输入变小或变大
- 倾斜使某些输入变小或变大
- 旋转在现有坐标的基础上产生新的坐标
- 翻转使输入变为负数
这些对乘法的几何解释也有助于你翘起矢量空间；别忘了，矢量基本上是你必须修改的数据的例子。
如果你需要任何帮助
我们希望你能克服对线性代数的困扰。如果你使用我们上面讨论的方法，并且每天真诚地练习一段时间，你会逐渐发现自己对这个领域的热情。
说实话，这并不是什么难事。你对这个问题的态度是使它变得容易或困难的原因。从一个新的角度来看待它，你将成功地掌握线性代数的概念。我们会在整个线性代数代写的过程中帮助你。
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