科大数院代数学基础入门教材优化版.pdf

这是我线性代数学期项目的主题。

本资源为《大数据数学基础》（R语言描述）的优化版，包含完整的源数据和代码。本书详细介绍了在科学研究中广泛应用的数据微积分、统计学、线性代数、数值计算以及应用多元统计分析等基础知识。全书分6章：第1章探讨了大数据与数学、数学与R的关系；第2章介绍了微积分的基础，包括极限、导数、微分、不定积分和定积分的应用；第3章涵盖了线性代数的基础，包括行列式、矩阵运算、特征分解和奇异值分解；第4章介绍了统计学的基础，包括数据分布特性、概率论、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验；第5章讨论了数值计算的基础，包括插值方法、函数逼近与拟合以及非线性方程（组）求根；第6章介绍了常用的多元统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。所有例子均使用R语言进行分析求解，并配有章节习题。

了解优化模型，学习统计分析，掌握数学建模基础。

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矩阵的加减法类似于纯量的加减，要求矩阵必须具有相同的维度。例如，在MATLAB中，可以直接对矩阵和纯量进行加减运算，系统会逐元素应用加减操作。例如，定义矩阵A和纯量5进行加法操作后得到新矩阵A = [6 7 8 7 6]。另外，可以将不同维度的矩阵和纯量进行加减运算。

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