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计算线性代数

MTH3320

Computational linear algebra

学习目标

课程内容:

计算线性代数课程的总体目标是研究矩阵计算的数值方法,矩阵计算是科学、工程、技术和数据科学中各种大规模计算和创新的核心。

学生将会了解到线性代数数值方法的数学理论(包括方法的推导和一些证明)。这将广泛涉及解决线性方程组的方法,最小二乘问题,特征值问题和其他矩阵分解。课程将特别关注条件和稳定性,密集与稀疏问题,直接与迭代求解方法。学生将学习如何有效地实现计算方法,并学习如何彻底测试其实现的准确性和性能。学生将在各种领域的实际矩阵模型上工作。应用可能涉及:静电势和热传导问题的计算;电子结构计算的特征值问题:网页排名算法;电影推荐、手写数字分类和文档聚类的算法;数据科学中的主成分分析。

学习成果:

成功完成课程后,学生应该能够:

1、解释一系列重要的线性代数数值方法背后的数学理论,包括这些方法的推导及其性质的分析。

2、解释和应用条件、稳定性、准确性、收敛性、收敛速度和计算成本的概念。

3、熟练掌握用于求解线性系统、最小二乘问题、特征值分解和其他矩阵分解的主要线性代数算法,并将其应用于科学、工程、技术和大数据分析中的问题。

4、实现高级计算线性代数方法,并在系统计算测试中证明实现的正确性和效率。

5、在理论和应用计算线性代数问题的书面和口头陈述中展示高级技能。

课程评估:连续评估,40%;期末考试(3小时10分钟),60%。

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