Linear álgebra and its applications (Ed. 4)
Gilbert Strang
Conferencias Online (MIT 2005)

Lección 1: La geometría de las ecuaciones lineales
Lección 2: Matrices de eliminación
Lección 3: Multiplicación y matrices inversas
Lección 4: La factorización en A = LU
Lección 5: Transpuestas, permutaciones, espacios R ^ n
Lección 6: Espacio de columna y espacio nulo
Lección 7: Solución de Ax = 0: pivot variables, Soluciones especiales
Lección 8: Solving Ax = b: row reduced form R.
Lección 9: Independence, basis, and dimension
Lección 10: The four fundamental subspaces
Lección 11: Matrix spaces; rank 1; small world graphs
Lección 12: Graphs, networks, incidence matrices
Lección 13: Quiz 1 review
Lección 14: Orthogonal vectors and subspaces
Lección 15: Projections onto subspaces
Lección 16: Projection matrices and least squares
Lección 17: Orthogonal matrices and Gram-Schmidt
Lección 18: Properties of determinants
Lección 19: Determinant formulas and cofactors
Lección 20: Cramer's rule, inverse matrix, and volume
Lección 21: Eigenvalues and eigenvectors
Lección 22: Diagonalization and powers of A
Lección 23: Differential equations and exp(At)
Lección 24: Markov matrices; fourier series
Lección 24b: Quiz 2 review
Lección 25: Symmetric matrices and positive definiteness
Lección 26: Complex matrices; fast fourier transform
Lección 27: Positive definite matrices and minima
Lección 28: Similar matrices and jordan form
Lección 29: Singular value decomposition
Lección 30: Linear transformations and their matrices
Lección 31: Change of basis; image compression
Lección 32: Quiz 3 review
Lección 33: Left and right inverses; pseudoinverse
Lección 34: Final course review

|  Página principal  |  Contenido   |   e-mail   |   Enlaces  |