将分块乘法与初等变换结合就成为矩阵运算中极端重要的手段

一、2.1，2.3，2.11~2.13，2.18 二、有条件的同学可以在自己的计算机上安装Matlab软件并加以练习 三、重点和要点：熟练掌握向量、矩阵、行列式的概念、运算和相关的Matlab操作，熟悉相关的运算函数 四、考核方法：书面考核和上机考核

第一讲 线性代数基础 第二讲 线性方程组直接方法 第三讲 线性最小二乘问题 第四讲 非对称特征值问题 第五讲 对称特征值问题 第六讲 线性方程组定常迭代法 第七讲 Krylov子空间迭代法 第八讲 特征值问题的迭代解法 附录A IEEE浮点运算标准 附录B 数值计算中的误差 附录C 高性能计算 – 科学计算软件介绍

 7.3 线性分组码 7.3.1 一般概念 7.3.2 一致监督方程和一致监督矩阵 7.3.3 线性分组码的生成矩阵 7.3.4 线性分组码的编码 7.3.5 线性分组码的最小距离、检错和纠错能力 7.3.6 线性分组码的译码 7.3.7 线性分组码的性能 7.3.8 汉明码 7.3.9 由已知码构造新码的方法 7.3.10 GSM 的信道编码总体方案 7.3.11 线性分组码的码限  7.4 循环码 7.4.1 循环码的多项式描述 7.4.2 循环码的生成多项式 7.4.3 系统循环码 7.4.4 多项式运算电路

5.1 向量空间的定义 一、向量空间概念的引入 二、向量空间的定义 三、向量空间的例子 四、向量空间的基本性质 5.2 向量的线性相关性 5.3 基维数和坐标 一. 基 二. 维数 三. 关于基和维数的几个结论 四. 坐标 五. 过渡矩阵及向量在不同基下坐标的关系 六. 过渡矩阵的性质 5.4 子空间 5.5 向量空间的同构 第六章 线性方程组 6.1 消元解法 6.3 齐次线性方程组解的结构 6.4 一般 线性方程组解结构 6.5 秩与线性相关性 6.6 特征向量与矩阵的对角化 第七章 线性变换 7.1 线性变换的定义及性质 7.2 线性变换的运算 7.3 线性变换的矩阵 7.4 不变子空间 7.5 线性变换的本征值和本征向量 第八章 欧氏空间 8.1 欧氏空间的定义及基本性质 8.2 度量矩阵与正交基 8.3 正交变换与对称变换 8.4 子空间与正交性 8.5 对称矩阵的标准形

2.1 启动和退出MATLAB 11 2.2 MATLAB中矩阵和多维矩阵介绍 12 2.3 MATLAB中的变量 16 2.4 算术表达式和数学函数 19 2.5 计算浮点运算次数和时间管理 25 2.6 输出格式 27 2.7 帮助命令和示范 28 2.8 保存和装载 31 2.9 命令文件和函数文件 32

MATLAB基础 矩阵与数组运算 常用数学函数 符号运算 MATLAB编程 二维与三维绘图 最优化问题求解 线性规划 整数规划 二次规划

图的基本概念 欧拉图与哈密顿图 树 平面图 支配集、覆盖集、独立集、匹配与着色 第一节 图 第二节 通路、回路、图的连通性 第三节 图的矩阵表示和运算

4.1数值微积分 4.1.1 近似数值极限及导数 4.1.2 数值求和与近似数值积分 4.1.3 计算精度可控的数值积分 4.1.4 函数极值的数值求解 4.1.5 常微分方程的数值解 4.2矩阵和代数方程 4.2.1 矩阵运算和特征参数 4.2.2 矩阵的变换和特征值分解 4.2.3 线性方程的解 4.2.4 一般代数方程的解 4.3 概率分布和统计分析 4.3.1 概率函数、分布函数、逆分布函数和随机数的发生 4.3.2 随机数发生器和统计分析指令 4.4 多项式运算和卷积 • 4.4.1 多项式的运算函数 • 4.4.2 多项式拟合和最小二乘法 • 4.4.3 两个有限长序列的卷积

2 特殊方程组的求解 2.1 对称正定线性方程组 2.2 对称不定线性方程组 ∗ 2.3 三对角线性方程组 2.4 带状线性方程组 ∗ 3 扰动分析 ∗ 3.1 δx 与 xˆ 的关系 3.2 δx 与 x∗ 的关系 3.3 δx 与残量的关系 4 解的改进 ∗ 4.1 高精度运算 4.2 矩阵元素缩放 (Scaling) 4.3 迭代改进法