— 为人工智能本科专业开设
自2023年秋起，这门课程为人工智能本科专业首次开设。今年是课程开设第2年。
选课学生名单
白秋寒 人工智能2201 2022317220721
王柯涵 人工智能2202 2022317220716
庄宏 人工智能2201 2022317220715
杨锦培 人工智能2201 2022317220712
刘以雷 人工智能2201 2022317220709
方浩湉 人工智能2202 2022317220707
舒畅 人工智能2202 2022317220704
邱亚磊 人工智能2202 2022317220703
王吉 人工智能2201 2022317220702
张跃川 人工智能2201 2022317220612
左弘泽 人工智能2201 2022317220611
柴金柱 人工智能2202 2022317220607
王家帅 人工智能2202 2022317220603
陈青青 人工智能2202 2022317220526
李家宇 人工智能2201 2022317220519
李鑫乐 人工智能2202 2022317220518
王佳辉 人工智能2201 2022317220512
李嘉鹏 人工智能2202 2022317220506
张悦 人工智能2201 2022317220420
段锋 人工智能2201 2022317220414
李心放 人工智能2202 2022317220413
刘勇 人工智能2201 2022317220409
李硕 人工智能2202 2022317220402
毕子玥 人工智能2202 2022317220329
梁礼杰 人工智能2201 2022317220305
刘权烨 人工智能2202 2022317220302
尚江铃 人工智能2201 2022317220229
吕鑫 人工智能2202 2022317220216
郑钧 人工智能2201 2022317220214
邓先进 人工智能2201 2022317220213
王子生 人工智能2202 2022317220205
庄琦 人工智能2201 2022317220204
白瑞麟 人工智能2202 2022317220203
赵梓毅 人工智能2201 2022317220120
徐金崇 人工智能2201 2022317220112
罗竣峰 人工智能2202 2022317220103
傅世朝 人工智能2202 2022311220101
吉星宇 人工智能2201 2022302210113
肖世洋 人工智能2101 2021317220708
张鸿临 人工智能2202 2021317220612
陈浩 人工智能2202 2021317220607
袁新娜 人工智能2101 2021317220328
代士展 人工智能2202 2021317220301
刘枭 人工智能2201 2021310220209
More about matrix!
欢迎选课
为什么要选这门课程？
本课程讲述矩阵代数中的一些基本问题和方法，通过课程学习，讲述空间、变换、范数、矩阵分析等近现代数学元素对象和相关理论方法。借由课程学习，助学生理解代数语言下对算法模型的一般性刻画，初步了解矩阵代数在最优化、数据挖掘、机器学习等领域的应用结合，为人工智能专业高年级同学后续从事科学研究和工程实践打好理论基础。
Discover The Syllabuse
发现课程
一、日程安排
| 日期 | 内容 (§x.x.x为西北工业大学《矩阵论》对应章节编号 ) |
| 5, Nov | ▩ Ch1.《线性空间与线性变换》 — — 集合与映射 (§1.1.1 ) — — 线性空间及其性质 (§1.1.2) |
| 8, Nov | ▩ Ch1.《线性空间与线性变换》 — — 线性空间的基与坐标 (§1.1.3) — — 专题1《从极大无关组，到基础解系，到空间的基向量》 |
| 19, Nov | ▩ Ch1.《线性空间与线性变换》 — — 基变换与坐标变换 (§1.1.4) |
| 22, Nov | ▩ Ch1.《线性空间与线性变换》 — — 线性子空间 (§1.1.5) — — 子空间的交与和 (§1.1.6) |
| 26, Nov | ▩ Ch1.《线性空间与线性变换》 –— — 线性变换及其运算 (§1.2.1) |
| 29, Nov | ▩ Ch1.《线性空间与线性变换》 — — 线性变换的矩阵表示 (§1.2.2) — — 专题2《从R^n到一般线性空间，从矩阵A到变换A》 ——“Rn之于一般线性空间，基之于空间，矩阵之于变换。” |
| 3, Dec | ▩ Ch1.《线性空间与线性变换》 — — 特征值与特征向量 (§1.2.3) |
| 6, Dec | ▩ Ch2. 《范数理论及其应用》 — — 向量范数的概念及Lp范数，向量序列 (§2.1.1) — — 专题3《神经网络中的Gradient计算》 ——“Rn空间的Norm-ball，数列到向量序列的收敛定义一般化，Norm对逼近的刻划。” |
| 10, Dec | ▩ Ch2. 《范数理论及其应用》 — — 线性空间Rn上的向量范数的等价性 (§2.1.2) — — 矩阵范数的定义与性质 (§2.2.1) |
| 13, Dec | ▩ Ch2. 《范数理论及其应用》 — — 几种常见的矩阵范数 (§2.2.2) — — 专题4《优化问题中的范数正则项》 ——“用代数语言刻画模型，正则项的范数选取，优化问题的约束条件。“ |
| 17, Dec | ▩ Ch3. 《矩阵分析及其应用》 — — 矩阵序列 (§3.1) |
| 20, Dec | ▩ Ch3. 《矩阵分析及其应用》 — — 矩阵级数 (§3.2) — — 矩阵函数 (§3.3.1) |
| 24, Dec | ▩ Ch3. 《矩阵分析及其应用》 — — 矩阵的微分与积分 (§3.4 ) — — 专题4《优化问题中的范数正则项》 |
| 27, Dec | ▩ Ch4. 《矩阵分解》 — — 矩阵的三角(LU)分解 (§4.1) — — 矩阵的QR(正交三角)变换 (§4.2) |
| 31, Dec | ▩ Ch4. 《矩阵分解》 — — 矩阵的正交对角分解与奇异值分解 (§4.4) — — 专题5《矩阵分解的应用》 |
| 3, Jan | ▩ 学期总结 |
二、课程考核
- 平时 50% （作业，不定期章节小测）
- 期末考试 50%
三、课程讨论进程
♥ 课堂掠影 Nov，2024
♥ 《集合、线性空间、和基》 Nov，2024
♥ 《基和坐标》 Nov，2024
♥ 《子空间》 Nov，2024
♥ 《线性变换》 Nov，2024
♥ 课堂掠影 Dec，2024
♥ 《特征值与特征向量》 Dec，2024
♥ 《矩阵序列》——讲义摘拍 Dec，2024
♥ 《矩阵级数》——讲义摘拍 Dec，2024
♥ 《矩阵微分》——黑板板书和学生笔记 Dec，2024
♥ 《矩阵微分》——讲义摘拍 Dec，2024
♥ 学生课程笔记 Dec，2024
刘枭 （File size: 64M. 29 pages.）
♥ 课堂掠影 Jan，2025
Course Resources and External Links
课程资源和外部链接
四、推荐文献-课外阅读
☁ 1. 扩展阅读——矩阵函数在建模中的典型应用——以一篇因果推断论文为例。（矩阵函数用以统计通路数量——请联系《离散数学》图论部分相关结论）
Zheng, Xun, et al. “DAGs with no tears: Continuous optimization for structure learning.” Advances in neural information processing systems 31 (2018). (Link)
☁ 2. 扩展阅读——矩阵分解论文。Daniel D. Lee & H. Sebastian Seung (1999). “Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization”. Nature. 401 (6755): 788–791. (Link)
Find us!
找到我们！
课后答疑
办公室： 一综B417
Course for BioNLP
学科交叉，融会贯通，学好BioNLP.
Course Hours
See jw.hzau.edu.cn
Office
C610, Yifu bldg
Contact me
xiajingbo.math@gmail.com
Jingbo's BioNLP Lab 