. The plot of Linear Algebra and Its Applications with R revolves around the need for students to develop a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge, particularly in the field of data science and bioinformatics. The book addresses the issue that traditional linear algebra courses often focus solely on mathematical concepts, neglecting the computational aspects and practical applications of linear algebra in these fields. As a result, students may struggle to see the relevance of linear algebra to their own studies and future careers. To address this problem, the author takes a unique approach, presenting the traditional course material alongside laboratory exercises using simulated and empirical data sets. This allows students to gain a deeper understanding of the theoretical foundations of linear algebra while also learning how to apply it to real-world problems using R and Python programming languages. Through this combination of theoretical and practical instruction, students are given the tools they need to tackle real-world applications and contribute to the development of modern knowledge. The book begins by introducing the concept of vectors and matrices, laying the foundation for more advanced topics such as linear transformations, eigenvalues, and eigenvectors. Students learn to perform operations on these objects, including matrix multiplication and inversion, and to solve systems of linear equations. Alongside these core concepts, the author provides a series of lectures that explore the computational context of linear algebra, highlighting its importance in data science and bioinformatics. These lectures cover topics such as principal component analysis, singular value decomposition, and spectral methods – all essential techniques for analyzing large datasets.

. Сюжет «Линейной алгебры и ее приложений с R» вращается вокруг необходимости для студентов разработать личную парадигму для понимания технологического процесса развития современных знаний, особенно в области науки о данных и биоинформатики. В книге рассматривается вопрос о том, что традиционные курсы линейной алгебры часто фокусируются исключительно на математических концепциях, пренебрегая вычислительными аспектами и практическими применениями линейной алгебры в этих областях. В результате студенты могут изо всех сил пытаться увидеть актуальность линейной алгебры для их собственных исследований и будущей карьеры. Чтобы решить эту проблему, автор использует уникальный подход, представляя традиционный материал курса наряду с лабораторными упражнениями с использованием смоделированных и эмпирических наборов данных. Это позволяет студентам глубже понять теоретические основы линейной алгебры, а также научиться применять её к реальным задачам, используя языки программирования R и Python. Благодаря такому сочетанию теоретического и практического обучения студенты получают инструменты, необходимые для решения реальных задач и содействия развитию современных знаний. Книга начинается с введения понятия векторов и матриц, закладывая основу для более продвинутых тем, таких как линейные преобразования, собственные значения и собственные векторы. Студенты учатся выполнять операции над этими объектами, включая умножение и инверсию матриц, и решать системы линейных уравнений. Наряду с этими основными концепциями, автор предоставляет серию лекций, которые исследуют вычислительный контекст линейной алгебры, подчеркивая ее важность в науке о данных и биоинформатике. Эти лекции охватывают такие темы, как анализ главных компонентов, разложение сингулярных значений и спектральные методы - все необходимые методы анализа больших наборов данных.

. L'histoire de « L'algèbre linéaire et ses applications avec R » tourne autour de la nécessité pour les étudiants de développer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes, en particulier dans le domaine de la science des données et de la bioinformatique. livre examine la question que les cours traditionnels d'algèbre linéaire se concentrent souvent uniquement sur les concepts mathématiques, négligeant les aspects informatiques et les applications pratiques de l'algèbre linéaire dans ces domaines. En conséquence, les étudiants peuvent avoir du mal à voir la pertinence de l'algèbre linéaire pour leurs propres recherches et leur carrière future. Pour résoudre ce problème, l'auteur adopte une approche unique en présentant le matériel traditionnel du cours ainsi que des exercices de laboratoire utilisant des ensembles de données simulées et empiriques. Cela permet aux étudiants de mieux comprendre les fondements théoriques de l'algèbre linéaire et d'apprendre à l'appliquer à des tâches réelles en utilisant les langages de programmation R et Python. Grâce à cette combinaison d'apprentissage théorique et pratique, les étudiants reçoivent les outils nécessaires pour relever des défis réels et contribuer au développement des connaissances modernes. livre commence par l'introduction de la notion de vecteurs et de matrices, jetant les bases de sujets plus avancés tels que les transformations linéaires, les valeurs propres et les vecteurs propres. s étudiants apprennent à effectuer des opérations sur ces objets, y compris la multiplication et l'inversion des matrices, et à résoudre des systèmes d'équations linéaires. Parallèlement à ces concepts de base, l'auteur donne une série de conférences qui explorent le contexte informatique de l'algèbre linéaire, soulignant son importance dans la science des données et la bioinformatique. Ces conférences couvrent des sujets tels que l'analyse des principaux composants, la décomposition des valeurs singulières et les méthodes spectrales - toutes les méthodes nécessaires pour analyser de grands ensembles de données.

. La trama de «Álgebra lineal y sus aplicaciones con R» gira en torno a la necesidad de que los estudiantes desarrollen un paradigma personal para entender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, especialmente en el campo de la ciencia de datos y la bioinformática. libro aborda la cuestión de que los cursos tradicionales de álgebra lineal a menudo se centran exclusivamente en conceptos matemáticos, descuidando los aspectos computacionales y las aplicaciones prácticas del álgebra lineal en estas áreas. Como resultado, los estudiantes pueden luchar para ver la relevancia del álgebra lineal para sus propias investigaciones y carreras futuras. Para resolver este problema, el autor adopta un enfoque único presentando el material tradicional del curso junto con ejercicios de laboratorio utilizando conjuntos de datos simulados y empíricos. Esto permite a los estudiantes comprender más a fondo los fundamentos teóricos del álgebra lineal, así como aprender a aplicarlo a problemas reales mediante el uso de lenguajes de programación R y Python. A través de esta combinación de aprendizaje teórico y práctico, los estudiantes obtienen las herramientas necesarias para resolver problemas reales y promover el desarrollo del conocimiento moderno. libro comienza introduciendo el concepto de vectores y matrices, sentando las bases para temas más avanzados como las transformaciones lineales, los valores propios y los vectores propios. estudiantes aprenden a realizar operaciones sobre estos objetos, incluyendo la multiplicación e inversión de matrices, y a resolver sistemas de ecuaciones lineales. Junto a estos conceptos básicos, la autora ofrece una serie de conferencias que exploran el contexto computacional del álgebra lineal, destacando su importancia en la ciencia de datos y la bioinformática. Estas conferencias abarcan temas como el análisis de componentes principales, la descomposición de valores singulares y las técnicas espectrales - todos los métodos necesarios para analizar grandes conjuntos de datos.

. A história de «Álgebra linear e seus aplicativos com R» gira em torno da necessidade de estudantes desenvolverem um paradigma pessoal para entender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, especialmente em ciências de dados e bioinformática. O livro aborda o fato de que os cursos tradicionais de álgebra linear costumam focar apenas em conceitos matemáticos, desrespeitando aspectos computacionais e aplicações práticas da álgebra linear nessas áreas. O resultado é que os estudantes podem se esforçar para ver a relevância da álgebra linear para sua própria pesquisa e carreira futura. Para resolver este problema, o autor usa uma abordagem única, apresentando o material tradicional do curso, juntamente com exercícios de laboratório usando conjuntos de dados modelados e empíricos. Isso permite que os estudantes compreendam melhor os fundamentos teóricos da álgebra linear e aprendam a aplicá-la a tarefas reais usando linguagens de programação R e Python. Com esta combinação de aprendizado teórico e prático, os alunos recebem as ferramentas necessárias para enfrentar os verdadeiros desafios e promover o conhecimento moderno. O livro começa com a introdução do conceito de vetores e matrizes, estabelecendo as bases para temas mais avançados, como transformações lineares, seus próprios valores e seus próprios vetores. Os alunos aprendem a fazer operações sobre esses objetos, incluindo multiplicação e inversão de matrizes, e resolver sistemas de equação linear. Além desses conceitos básicos, o autor oferece uma série de palestras que exploram o contexto computacional da álgebra linear, destacando sua importância na ciência dos dados e bioinformática. Estas palestras abrangem temas como análise de componentes principais, decomposição de valores singulares e métodos espectrais - todos os métodos necessários para analisar grandes conjuntos de dados.

. La trama di «Algebra lineare e le sue applicazioni con R» ruota intorno alla necessità per gli studenti di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne, in particolare nel campo della scienza dei dati e della bioinformatica. Il libro affronta la questione che i corsi tradizionali di algebra lineare spesso si concentrano esclusivamente sui concetti matematici, trascurando gli aspetti computazionali e le applicazioni pratiche dell'algebra lineare in questi campi. Di conseguenza, gli studenti possono cercare di vedere la rilevanza dell'algebra lineare per la loro ricerca e la carriera futura. Per risolvere questo problema, l'autore utilizza un approccio unico, presentando il materiale tradizionale del corso insieme agli esercizi di laboratorio utilizzando set di dati simulati ed empirici. Questo permette agli studenti di comprendere meglio le basi teoriche dell'algebra lineare e di imparare ad applicarla alle sfide reali, utilizzando i linguaggi di programmazione R e Python. Grazie a questa combinazione di formazione teorica e pratica, gli studenti ottengono gli strumenti necessari per affrontare le sfide reali e promuovere la conoscenza moderna. Il libro inizia con l'introduzione del concetto di vettori e matrici, ponendo le basi per temi più avanzati, come le trasformazioni lineari, i propri valori e i propri vettori. Gli studenti imparano a fare operazioni su questi oggetti, inclusa la moltiplicazione e l'inversione delle matrici, e a risolvere i sistemi di equazioni lineari. Insieme a questi concetti fondamentali, l'autore offre una serie di conferenze che esplorano il contesto computazionale dell'algebra lineare, sottolineando la sua importanza nella scienza dei dati e nella bioinformatica. Queste lezioni riguardano argomenti quali l'analisi dei componenti principali, la decomposizione dei valori singolari e i metodi spettrali, tutti i metodi necessari per analizzare i grandi set di dati.

. Die Handlung von „Lineare Algebra und ihre Anwendungen mit R“ dreht sich um die Notwendigkeit für Studenten, ein persönliches Paradigma zu entwickeln, um den technologischen Prozess der Entwicklung des modernen Wissens zu verstehen, insbesondere in den Bereichen Datenwissenschaft und Bioinformatik. Das Buch befasst sich mit der Frage, dass traditionelle lineare Algebra-Kurse sich oft ausschließlich auf mathematische Konzepte konzentrieren und die rechnerischen Aspekte und praktischen Anwendungen der linearen Algebra in diesen Bereichen vernachlässigen. Infolgedessen können die Schüler Schwierigkeiten haben, die Relevanz der linearen Algebra für ihre eigene Forschung und zukünftige Karriere zu erkennen. Um dieses Problem zu lösen, verfolgt der Autor einen einzigartigen Ansatz, indem er traditionelles Kursmaterial zusammen mit Laborübungen anhand simulierter und empirischer Datensätze vorstellt. Auf diese Weise können die Schüler die theoretischen Grundlagen der linearen Algebra besser verstehen und lernen, sie mithilfe der Programmiersprachen R und Python auf reale Probleme anzuwenden. Durch diese Kombination aus theoretischem und praktischem rnen erhalten die Studierenden die Werkzeuge, die sie benötigen, um reale Probleme zu lösen und die Entwicklung modernen Wissens zu fördern. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept von Vektoren und Matrizen und legt den Grundstein für fortgeschrittenere Themen wie lineare Transformationen, Eigenwerte und Eigenvektoren. Die Schüler lernen, Operationen an diesen Objekten durchzuführen, einschließlich der Multiplikation und Inversion von Matrizen, und lineare Gleichungssysteme zu lösen. Zusammen mit diesen grundlegenden Konzepten bietet der Autor eine Reihe von Vorträgen, die den rechnerischen Kontext der linearen Algebra untersuchen und ihre Bedeutung in der Datenwissenschaft und Bioinformatik hervorheben. Diese Vorträge behandeln Themen wie die Hauptkomponentenanalyse, die Zerlegung singulärer Werte und spektrale Methoden - alles notwendige Methoden zur Analyse großer Datensätze.

. Fabuła „Linear Algebra and Its Applications with R” obraca się wokół potrzeby rozwoju przez studentów osobistego paradygmatu dla zrozumienia procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy, zwłaszcza w dziedzinie nauki o danych i bioinformatyki. W książce poruszono pytanie, że tradycyjne kursy algebry liniowej często koncentrują się wyłącznie na koncepcjach matematycznych, zaniedbując aspekty obliczeniowe i praktyczne zastosowania algebry liniowej w tych dziedzinach. W rezultacie, studenci mogą walczyć, aby zobaczyć znaczenie algebry liniowej do własnych badań i przyszłych kariery. Aby temu zaradzić, autor przyjmuje unikalne podejście, prezentując tradycyjny materiał kursu obok ćwiczeń laboratoryjnych za pomocą symulowanych i empirycznych zbiorów danych. Pozwala to studentom lepiej zrozumieć teoretyczne podstawy algebry liniowej, a także dowiedzieć się, jak stosować ją do rzeczywistych problemów przy użyciu języków programowania R i Python. Dzięki temu połączeniu szkolenia teoretycznego i praktycznego uczniowie otrzymują narzędzia potrzebne do rozwiązywania rzeczywistych problemów i przyczyniania się do rozwoju nowoczesnej wiedzy. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia pojęcia wektorów i macierzy, układania podstaw dla bardziej zaawansowanych tematów, takich jak transformacje liniowe, wartości własne i wektory własne. Studenci uczą się wykonywać operacje na tych obiektach, w tym mnożenie i inwersję macierzy, oraz rozwiązywać systemy równań liniowych. Wraz z tymi podstawowymi koncepcjami autor dostarcza serię wykładów, które badają kontekst obliczeniowy algebry liniowej, podkreślając jej znaczenie w nauce o danych i bioinformatyce. Wykłady te obejmują takie tematy jak główna analiza komponentów, rozkład wartości pojedynczej i metody spektralne - wszystkie niezbędne metody analizy dużych zbiorów danych.

. העלילה של ”אלגברה ליניארית והיישומים שלה עם R” סובבת סביב הצורך של תלמידים לפתח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני, במיוחד בתחומים של מדעי נתונים וביואינפורמטיקה. הספר עוסק בשאלה כי קורסים מסורתיים באלגברה לינארית מתמקדים לרוב אך ורק במושגים מתמטיים, תוך הזנחת ההיבטים החישוביים והיישומים המעשיים של אלגברה לינארית בתחומים אלה. כתוצאה מכך, התלמידים מתקשים לראות את הרלוונטיות של אלגברה לינארית למחקר שלהם ולקריירה העתידית שלהם. לשם כך, המחבר נוקט בגישה ייחודית, ומציג חומר מסורתי לצד תרגילי מעבדה באמצעות נתונים מדומים ואמפיריים. זה מאפשר לתלמידים להבין טוב יותר את היסודות התאורטיים של אלגברה לינארית, כמו גם ללמוד איך ליישם אותה על בעיות אמיתיות באמצעות שפות התכנות R ופייתון. הודות לשילוב זה של הכשרה תיאורטית ומעשית, התלמידים מקבלים את הכלים הדרושים להם כדי לפתור בעיות אמיתיות ולתרום לפיתוח הידע המודרני. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את הרעיון של וקטורים ומטריצות, ומניח את היסודות לנושאים מתקדמים יותר, כגון טרנספורמציות לינאריות, איגנוולאציות, וקטורים איגנולאריים. התלמידים לומדים לבצע פעולות על אובייקטים אלה, כולל כפל מטריצות והיפוך, ולפתור מערכות של משוואות לינאריות. יחד עם מושגים בסיסיים אלה, המחבר מספק סדרת הרצאות החוקרות את ההקשר החישובי של אלגברה לינארית, ומדגישות את חשיבותה במדעי המידע ובביואינפורמטיקה. הרצאות אלה עוסקות בנושאים כגון ניתוח רכיבים עיקריים, פירוק ערך יחיד ושיטות ספקטרליות - כל השיטות הנחוצות לניתוח מערכות מידע גדולות.''

. "Lineer Cebir ve R ile Uygulamaları'nın konusu, öğrencilerin özellikle veri bilimi ve biyoinformatik alanlarında modern bilgi geliştirme teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı etrafında dönmektedir. Kitap, doğrusal cebirdeki geleneksel derslerin genellikle yalnızca matematiksel kavramlara odaklandığı, bu alanlardaki doğrusal cebirin hesaplama yönlerini ve pratik uygulamalarını ihmal ettiği sorusunu ele almaktadır. Sonuç olarak, öğrenciler lineer cebirin kendi araştırmalarına ve gelecekteki kariyerlerine olan ilgisini görmek için mücadele edebilirler. Bunu ele almak için yazar, simüle edilmiş ve ampirik veri kümelerini kullanarak laboratuvar alıştırmalarının yanı sıra geleneksel ders materyallerini sunarak benzersiz bir yaklaşım benimsemektedir. Bu, öğrencilerin doğrusal cebirin teorik temellerini daha iyi anlamalarını ve R ve Python programlama dillerini kullanarak gerçek problemlere nasıl uygulanacağını öğrenmelerini sağlar. Bu teorik ve pratik eğitim kombinasyonu sayesinde, öğrenciler gerçek problemleri çözmek ve modern bilginin gelişimine katkıda bulunmak için ihtiyaç duydukları araçları alırlar. Kitap, vektörler ve matrisler kavramını tanıtarak, doğrusal dönüşümler, özdeğerler ve özvektörler gibi daha ileri konular için zemin hazırlayarak başlar. Öğrenciler matris çarpımı ve inversiyon dahil olmak üzere bu nesneler üzerinde işlem yapmayı ve doğrusal denklem sistemlerini çözmeyi öğrenirler. Bu temel kavramlarla birlikte, yazar, doğrusal cebirin hesaplama bağlamını araştıran ve veri bilimi ve biyoinformatikteki önemini vurgulayan bir dizi ders sunmaktadır. Bu dersler, temel bileşen analizi, tekil değer ayrıştırma ve spektral yöntemler gibi konuları kapsar - büyük veri kümelerini analiz etmek için gerekli tüm yöntemler.

. تدور حبكة «الجبر الخطي وتطبيقاته مع R» حول حاجة الطلاب إلى تطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، خاصة في مجالات علم البيانات والمعلوماتية الحيوية. يتناول الكتاب السؤال الذي مفاده أن المقررات التقليدية في الجبر الخطي غالبًا ما تركز فقط على المفاهيم الرياضية، متجاهلة الجوانب الحسابية والتطبيقات العملية للجبر الخطي في هذه المجالات. نتيجة لذلك، قد يكافح الطلاب لمعرفة أهمية الجبر الخطي لأبحاثهم ووظائفهم المستقبلية. لمعالجة هذا الأمر، يتخذ المؤلف نهجًا فريدًا، حيث يقدم مواد الدورة التقليدية جنبًا إلى جنب مع التمارين المعملية باستخدام مجموعات بيانات محاكاة وتجريبية. يسمح هذا للطلاب بفهم الأسس النظرية للجبر الخطي بشكل أفضل، وكذلك تعلم كيفية تطبيقه على المشكلات الحقيقية باستخدام لغات البرمجة R و Python. بفضل هذا المزيج من التدريب النظري والعملي، يتلقى الطلاب الأدوات التي يحتاجونها لحل المشكلات الحقيقية والمساهمة في تطوير المعرفة الحديثة. يبدأ الكتاب بتقديم فكرة المتجهات والمصفوفات، ووضع الأساس لمواضيع أكثر تقدمًا مثل التحولات الخطية والقيم الذاتية والمتجهات الذاتية. يتعلم الطلاب إجراء العمليات على هذه الكائنات، بما في ذلك ضرب المصفوفة وانعكاسها، وحل أنظمة المعادلات الخطية. إلى جانب هذه المفاهيم الأساسية، يقدم المؤلف سلسلة من المحاضرات التي تستكشف السياق الحسابي للجبر الخطي، وتسلط الضوء على أهميته في علم البيانات والمعلوماتية الحيوية. تغطي هذه المحاضرات مواضيع مثل تحليل المكونات الرئيسية، وتحلل القيمة الفريدة، والطرق الطيفية - جميع الطرق اللازمة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.

. "선형 대수 및 R 응용 프로그램" 의 음모는 학생들이 특히 데이터 과학 및 생물 정보학 분야에서 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 이해하기위한 개인 패러다임을 개발할 필요성을 중심으로 진행됩니다. 이 책은 선형 대수의 전통적인 과정이 종종 수학적 개념에만 초점을 맞추고 이러한 분야에서 선형 대수의 계산 측면과 실제 적용을 무시한다는 질문을 다룹니다. 결과적으로 학생들은 선형 대수와 자신의 연구 및 미래 경력의 관련성을보기 위해 고군분투 할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 시뮬레이션되고 경험적인 데이터 세트를 사용하여 실험실 연습과 함께 전통적인 코스 자료를 제시하는 독특한 접근 방식을 취 이를 통해 학생들은 선형 대수의 이론적 기초를 더 잘 이해하고 프로그래밍 언어 R 및 Python을 사용하여 실제 문제에 적용하는 방법을 배울 수 있습니다. 이론적이고 실용적인 훈련의 조합 덕분에 학생들은 실제 문제를 해결하고 현대 지식의 발전에 기여하는 데 필요한 도구를받습니다. 이 책은 벡터와 행렬의 개념을 소개하여 선형 변환, 고유 값 및 고유 벡터와 같은 고급 주제의 토대를 마련합니다. 학생들은 행렬 곱셈과 반전을 포함하여 이러한 객체에서 작업을 수행하고 선형 방정식 시스템을 해결하는 법을 배웁니다. 이러한 기본 개념과 함께 저자는 선형 대수학의 계산 컨텍스트를 탐색하여 데이터 과학 및 생물 정보학에서의 중요성을 강조하는 일련의 강의를 제공합니다. 이 강의는 주요 구성 요소 분석, 단일 값 분해 및 스펙트럼 방법 (대형 데이터 세트 분석에 필요한 모든 방법) 과 같은 주제를 다룹니다.

.「線形代数とその応用とR」のプロットは、特にデータサイエンスとバイオインフォマティクスの分野で、現代の知識を開発する技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発する必要性を中心に展開しています。この本は、線形代数学の伝統的なコースが数学的概念のみに焦点を当てていることが多く、これらの分野における線形代数の計算的側面と実用的な応用を無視しているという問題に対処している。その結果、学生は線形代数の研究と将来のキャリアとの関連性を見極めるのに苦労するかもしれません。これに対処するために、著者はユニークなアプローチをとり、シミュレーションされた経験的なデータセットを使用して、実験室の演習と一緒に伝統的なコース教材を提示します。これにより、線形代数の理論的基礎をよりよく理解し、プログラミング言語RとPythonを使用して実際の問題に適用する方法を学ぶことができます。理論的および実践的な訓練のこの組み合わせのおかげで、学生は実際の問題を解決し、現代の知識の発展に貢献するために必要なツールを受け取ります。この本はベクトルと行列の概念を導入し、線形変換、固有値、固有ベクトルなどのより高度なトピックの基礎を築くことから始まる。学生は、行列乗算や反転を含むこれらのオブジェクトの操作を行い、線形方程式のシステムを解決することを学びます。これらの基本的な概念とともに、線形代数学の計算コンテキストを探求する一連の講義を提供し、データサイエンスとバイオインフォマティクスにおける重要性を強調している。これらの講義では、主成分分析、特異値分解、スペクトル法など、大きなデータセットを分析するために必要なすべての方法について説明します。

."线性代数及其与R的应用"的情节围绕着学生需要开发个人范例来理解现代知识发展的过程过程，尤其是在数据科学和生物信息学领域。该书探讨了以下事实：传统的线性代数课程通常仅关注数学概念，而忽略了线性代数在这些领域的计算方面和实际应用。结果，学生可能很难看到线性代数与自己的研究和未来职业的相关性。为了解决这个问题，作者采用了一种独特的方法，使用模拟和经验数据集介绍了传统的课程材料以及实验室练习。这使学生能够更深入地了解线性代数的理论基础，并学会使用R和Python编程语言将其应用于现实生活中的问题。通过这种理论和实践学习的结合，学生可以获得解决实际问题并促进现代知识发展的必要工具。本书首先介绍了向量和矩阵的概念，为线性变换，特征值和特征向量等更高级的主题奠定了基础。学生学习对这些对象进行操作，包括矩阵的乘法和反转，并求解线性方程组。除了这些基本概念外，作者还提供了一系列讲座，探讨线性代数的计算环境，强调其在数据科学和生物信息学中的重要性。这些讲座涵盖了诸如主要成分分析，奇异值分解和光谱技术之类的主题-分析大数据集的所有必要方法。