Этот курс входит в специализацию ''Специализация Mathematics for Engineers'

4.9
звезд
Оценки: 3,890

Jeffrey R. Chasnov

Лучшие преподаватели

74 950 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Mathematics for EngineersГонконгский университет науки и технологий

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 229 473

This course is all about matrices, and concisely covers the linear algebra that an engineer should know.   The mathematics in this course is presented at the level of an advanced high school student, but it is recommended that students take this course after completing a university-level single variable calculus course.  There are no derivatives or integrals involved, but students are expected to have a basic level of mathematical maturity.  Despite this, anyone interested in learning the basics of matrix algebra is welcome to join.
The course consists of 38 concise lecture videos, each followed by a few problems to solve. After each major topic, there is a short practice quiz.  Solutions to the problems and practice quizzes can be found in the instructor-provided lecture notes.  The course spans four weeks, and at the end of each week, there is an assessed quiz.

Download the lecture notes:
http://www.math.ust.hk/~machas/matrix-algebra-for-engineers.pdf

Watch the promotional video: 
https://youtu.be/IZcyZHomFQc

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Mathematics for Engineers

Начальный уровень

Прибл. 20 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Чему вы научитесь

Matrices
Systems of Linear Equations
Vector Spaces
Eigenvalues and eigenvectors

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Mathematics for Engineers

Начальный уровень

Прибл. 20 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,85/5 (оценок: 1 234)

Jeffrey R. Chasnov
Лучшие преподаватели

Professor

Department of Mathematics

167 719 учащихся

6 курсов

от партнера

Гонконгский университет науки и технологий

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента97%(12,906 оценки)

Неделя

Неделя 1

6 ч. на завершение

MATRICES

6 ч. на завершение

11 видео ((всего 84 мин.)), 27 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов

11 видео

Promotional Video4мин

Week One Introduction59

Definition of a Matrix | Lecture 17мин

Addition and Multiplication of Matrices | Lecture 210мин

Special Matrices | Lecture 39мин

Transpose Matrix | Lecture 49мин

Inner and Outer Products | Lecture 59мин

Inverse Matrix | Lecture 612мин

Orthogonal Matrices | Lecture 74мин

Rotation Matrices | Lecture 88мин

Permutation Matrices | Lecture 96мин

27 материалов для самостоятельного изучения

Welcome and Course Information1мин

Certificate or Audit?1мин

How to Write Math in the Discussions Using MathJax1мин

Construct Some Matrices5мин

Matrix Addition and Multiplication5мин

AB=AC Does Not Imply B=C5мин

Matrix Multiplication Does Not Commute5мин

Associative Law for Matrix Multiplication10мин

AB=0 When A and B Are Not zero10мин

Product of Diagonal Matrices5мин

Product of Triangular Matrices10мин

Transpose of a Matrix Product10мин

Any Square Matrix Can Be Written as the Sum of a Symmetric and Skew-Symmetric Matrix5мин

Construction of a Square Symmetric Matrix5мин

Example of a Symmetric Matrix10мин

Sum of the Squares of the Elements of a Matrix10мин

Inverses of Two-by-Two Matrices5мин

Inverse of a Matrix Product10мин

Inverse of the Transpose Matrix10мин

Uniqueness of the Inverse10мин

Determinant as an Area10мин

Product of Orthogonal Matrices5мин

The Identity Matrix is Orthogonal5мин

Inverse of the Rotation Matrix5мин

Three-dimensional Rotation10мин

Three-by-Three Permutation Matrices10мин

Inverses of Three-by-Three Permutation Matrices10мин

6 практических упражнений

Diagnostic Quiz5мин

Matrix Definitions10мин

Transposes and Inverses10мин

Orthogonal Matrices10мин

Week One Assessment (audit)

Week One Assessment30мин

Неделя

Неделя 2

4 ч. на завершение

SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

4 ч. на завершение

7 видео ((всего 70 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов

7 видео

Week Two Introduction48

Gaussian Elimination | Lecture 1014мин

Reduced Row Echelon Form | Lecture 118мин

Computing Inverses | Lecture 1213мин

Elementary Matrices | Lecture 1311мин

LU Decomposition | Lecture 1410мин

Solving (LU)x = b | Lecture 1511мин

6 материалов для самостоятельного изучения

Gaussian Elimination15мин

Reduced Row Echelon Form15мин

Computing Inverses15мин

Elementary Matrices5мин

LU Decomposition15мин

Solving (LU)x = b10мин

4 практических упражнения

Gaussian Elimination20мин

LU Decomposition15мин

Week Two Assessment (audit)

Week Two Assessment30мин

Неделя

Неделя 3

5 ч. на завершение

VECTOR SPACES

A vector space consists of a set of vectors and a set of scalars that is closed under vector addition and scalar multiplication and that satisfies the usual rules of arithmetic. We learn some of the vocabulary and phrases of linear algebra, such as linear independence, span, basis and dimension. We learn about the four fundamental subspaces of a matrix, the Gram-Schmidt process, orthogonal projection, and the matrix formulation of the least-squares problem of drawing a straight line to fit noisy data.

5 ч. на завершение

13 видео ((всего 140 мин.)), 14 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов

13 видео

Week Three Introduction54

Vector Spaces | Lecture 167мин

Linear Independence | Lecture 179мин

Span, Basis and Dimension | Lecture 1810мин

Gram-Schmidt Process | Lecture 1913мин

Gram-Schmidt Process Example | Lecture 209мин

Null Space | Lecture 2112мин

Application of the Null Space | Lecture 2214мин

Column Space | Lecture 239мин

Row Space, Left Null Space and Rank | Lecture 2414мин

Orthogonal Projections | Lecture 2511мин

The Least-Squares Problem | Lecture 2610мин

Solution of the Least-Squares Problem | Lecture 2715мин

14 материалов для самостоятельного изучения

Zero Vector5мин

Examples of Vector Spaces5мин

Linear Independence5мин

Orthonormal basis5мин

Gram-Schmidt Process5мин

Gram-Schmidt on Three-by-One Matrices5мин

Gram-Schmidt on Four-by-One Matrices10мин

Null Space10мин

Underdetermined System of Linear Equations10мин

Column Space5мин

Fundamental Matrix Subspaces10мин

Orthogonal Projections5мин

Setting Up the Least-Squares Problem5мин

Line of Best Fit5мин

6 практических упражнений

Vector Space Definitions15мин

Gram-Schmidt Process15мин

Fundamental Subspaces15мин

Orthogonal Projections15мин

Week Three Assessment (audit)

Week Three Assessment30мин

Неделя

Неделя 4

5 ч. на завершение

EIGENVALUES AND EIGENVECTORS

An eigenvector of a matrix is a nonzero column vector that when multiplied by the matrix is only multiplied by a scalar, called the eigenvalue. We learn about the eigenvalue problem and how to use determinants to find the eigenvalues of a matrix. We learn how to compute determinants using the Laplace expansion, the Leibniz formula, or by row or column elimination. We also learn how to diagonalize a matrix using its eigenvalues and eigenvectors, and how this leads to an easy calculation of a matrix raised to a power.

5 ч. на завершение

13 видео ((всего 119 мин.)), 20 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов

13 видео

Week Four Introduction51

Two-by-Two and Three-by-Three Determinants | Lecture 288мин

Laplace Expansion | Lecture 2913мин

Leibniz Formula | Lecture 3011мин

Properties of a Determinant | Lecture 3115мин

The Eigenvalue Problem | Lecture 3212мин

Finding Eigenvalues and Eigenvectors (Part A) | Lecture 3310мин

Finding Eigenvalues and Eigenvectors (Part B) | Lecture 347мин

Matrix Diagonalization | Lecture 359мин

Matrix Diagonalization Example | Lecture 3615мин

Powers of a Matrix | Lecture 375мин

Powers of a Matrix Example | Lecture 386мин

Concluding Remarks1мин

20 материалов для самостоятельного изучения

Determinant of the Identity Matrix5мин

Row Interchange5мин

Determinant of a Matrix Product10мин

Compute Determinant Using the Laplace Expansion5мин

Compute Determinant Using the Leibniz Formula5мин

Determinant of a Matrix With Two Equal Rows5мин

Determinant is a Linear Function of Any Row5мин

Determinant Can Be Computed Using Row Reduction5мин

Compute Determinant Using Gaussian Elimination5мин

Characteristic Equation for a Three-by-Three Matrix10мин

Eigenvalues and Eigenvectors of a Two-by-Two Matrix5мин

Eigenvalues and Eigenvectors of a Three-by-Three Matrix10мин

Complex Eigenvalues5мин

Linearly Independent Eigenvectors5мин

Invertibility of the Eigenvector Matrix5мин

Diagonalize a Three-by-Three Matrix10мин

Matrix Exponential5мин

Powers of a Matrix10мин

Please Rate this Course1мин

Acknowledgements

5 практических упражнений

Determinants15мин

The Eigenvalue Problem15мин

Matrix Diagonalization15мин

Week Four Assessment (audit)

Week Four Assessment30мин

Рецензии

4.9

Рецензии: 934

5 stars
88,41 %
4 stars
10,24 %
3 stars
0,97 %
2 stars
0,17 %
1 star
0,17 %

Лучшие отзывы о курсе MATRIX ALGEBRA FOR ENGINEERS

от партнера JP12 янв. 2021 г.

It teaches quite a lot about the fundamentals of linear algebra. I do wish that there were more examples but maybe it also depends on the learner if they want to learn more problems.

от партнера JR4 авг. 2021 г.

This is a carefully sequenced, content-rich introduction to Matrices; beware skimming over details: eg. the use of matrix formalism to solve the least squares problem is little short of magic.

от партнера JS16 янв. 2022 г.

With regards to my course and program, this was relevant. Although I was behind on some weeks, it was because some of the topics were not in concurrence with my course, but this course really helped.

от партнера SA5 апр. 2019 г.

Very informative and well organized. The faculty is very responsive when it comes to queries. This is the second course that I have taken by this faculty. Looking forward to more!

Посмотреть все отзывы

Специализация Mathematics for Engineers: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Matrix Algebra for Engineers

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Преподаватели

Jeffrey R. Chasnov
Лучшие преподаватели

от партнера

Гонконгский университет науки и технологий

Программа курса: что вы изучите

MATRICES

SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

VECTOR SPACES

EIGENVALUES AND EIGENVECTORS

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе MATRIX ALGEBRA FOR ENGINEERS

Специализация Mathematics for Engineers: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Популярные курсы и сертификации

Популярные коллекции и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

Matrix Algebra for Engineers

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Преподаватели

Jeffrey R. ChasnovЛучшие преподаватели

от партнера

Гонконгский университет науки и технологий

Программа курса: что вы изучите

MATRICES

SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

VECTOR SPACES

EIGENVALUES AND EIGENVECTORS

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе MATRIX ALGEBRA FOR ENGINEERS

Специализация Mathematics for Engineers: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Coursera Footer

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Популярные курсы и сертификации

Популярные коллекции и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

Jeffrey R. Chasnov
Лучшие преподаватели