À propos de ce cours

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ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

50%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

100 % en ligne

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Dates limites flexibles

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Niveau débutant

Approx. 15 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 4 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Matrices

  • Check

    Systems of Linear Equations

  • Check

    Vector Spaces

  • Check

    Eigenvalues and eigenvectors

Compétences que vous acquerrez

Linear AlgebraEngineering Mathematics

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

5 heures pour terminer

MATRICES

5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 84 min), 25 lectures, 5 quiz
11 vidéos
Introduction1 min
Definition of a Matrix | Lecture 17 min
Addition and Multiplication of Matrices | Lecture 210 min
Special Matrices | Lecture 39 min
Transpose Matrix | Lecture 49 min
Inner and Outer Products | Lecture 59 min
Inverse Matrix | Lecture 612 min
Orthogonal Matrices | Lecture 74 min
Rotation Matrices | Lecture 88 min
Permutation Matrices | Lecture 96 min
25 lectures
Welcome and Course Information1 min
How to Write Math in the Discussions Using MathJax1 min
Construct Some Matrices5 min
Matrix Addition and Multiplication5 min
AB=AC Does Not Imply B=C5 min
Matrix Multiplication Does Not Commute5 min
Associative Law for Matrix Multiplication10 min
AB=0 When A and B Are Not zero10 min
Product of Diagonal Matrices5 min
Product of Triangular Matrices10 min
Transpose of a Matrix Product10 min
Any Square Matrix Can Be Written as the Sum of a Symmetric and Skew-Symmetric Matrix5 min
Construction of a Square Symmetric Matrix5 min
Example of a Symmetric Matrix10 min
Sum of the Squares of the Elements of a Matrix10 min
Inverses of Two-by-Two Matrices5 min
Inverse of a Matrix Product10 min
Inverse of the Transpose Matrix10 min
Uniqueness of the Inverse10 min
Product of Orthogonal Matrices5 min
The Identity Matrix is Orthogonal5 min
Inverse of the Rotation Matrix5 min
Three-dimensional Rotation10 min
Three-by-Three Permutation Matrices10 min
Inverses of Three-by-Three Permutation Matrices10 min
5 exercices pour s'entraîner
Diagnostic Quiz5 min
Matrix Definitions10 min
Transposes and Inverses10 min
Orthogonal Matrices10 min
Week One Assessment30 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 71 min), 6 lectures, 3 quiz
7 vidéos
Gaussian Elimination | Lecture 1014 min
Reduced Row Echelon Form | Lecture 118 min
Computing Inverses | Lecture 1213 min
Elementary Matrices | Lecture 1311 min
LU Decomposition | Lecture 1410 min
Solving (LU)x = b | Lecture 1511 min
6 lectures
Gaussian Elimination15 min
Reduced Row Echelon Form15 min
Computing Inverses15 min
Elementary Matrices5 min
LU Decomposition15 min
Solving (LU)x = b10 min
3 exercices pour s'entraîner
Gaussian Elimination20 min
LU Decomposition15 min
Week Two Assessment30 min
Semaine
3

Semaine 3

5 heures pour terminer

VECTOR SPACES

5 heures pour terminer
13 vidéos (Total 140 min), 14 lectures, 5 quiz
13 vidéos
Vector Spaces | Lecture 167 min
Linear Independence | Lecture 179 min
Span, Basis and Dimension | Lecture 1810 min
Gram-Schmidt Process | Lecture 1913 min
Gram-Schmidt Process Example | Lecture 209 min
Null Space | Lecture 2112 min
Application of the Null Space | Lecture 2214 min
Column Space | Lecture 239 min
Row Space, Left Null Space and Rank | Lecture 2414 min
Orthogonal Projections | Lecture 2511 min
The Least-Squares Problem | Lecture 2610 min
Solution of the Least-Squares Problem | Lecture 2715 min
14 lectures
Zero Vector5 min
Examples of Vector Spaces5 min
Linear Independence5 min
Orthonormal basis5 min
Gram-Schmidt Process5 min
Gram-Schmidt on Three-by-One Matrices5 min
Gram-Schmidt on Four-by-One Matrices10 min
Null Space10 min
Underdetermined System of Linear Equations10 min
Column Space5 min
Fundamental Matrix Subspaces10 min
Orthogonal Projections5 min
Setting Up the Least-Squares Problem5 min
Line of Best Fit5 min
5 exercices pour s'entraîner
Vector Space Definitions15 min
Gram-Schmidt Process15 min
Fundamental Subspaces15 min
Orthogonal Projections15 min
Week Three Assessment30 min
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

EIGENVALUES AND EIGENVECTORS

5 heures pour terminer
13 vidéos (Total 120 min), 20 lectures, 4 quiz
13 vidéos
Two-by-Two and Three-by-Three Determinants | Lecture 288 min
Laplace Expansion | Lecture 2913 min
Leibniz Formula | Lecture 3011 min
Properties of a Determinant | Lecture 3115 min
The Eigenvalue Problem | Lecture 3212 min
Finding Eigenvalues and Eigenvectors (1) | Lecture 3310 min
Finding Eigenvalues and Eigenvectors (2) | Lecture 347 min
Matrix Diagonalization | Lecture 359 min
Matrix Diagonalization Example | Lecture 3615 min
Powers of a Matrix | Lecture 375 min
Powers of a Matrix Example | Lecture 386 min
Concluding Remarks3 min
20 lectures
Determinant of the Identity Matrix5 min
Row Interchange5 min
Determinant of a Matrix Product10 min
Compute Determinant Using the Laplace Expansion5 min
Compute Determinant Using the Leibniz Formula5 min
Determinant of a Matrix With Two Equal Rows5 min
Determinant is a Linear Function of Any Row5 min
Determinant Can Be Computed Using Row Reduction5 min
Compute Determinant Using Gaussian Elimination5 min
Characteristic Equation for a Three-by-Three Matrix10 min
Eigenvalues and Eigenvectors of a Two-by-Two Matrix5 min
Eigenvalues and Eigenvectors of a Three-by-Three Matrix10 min
Complex Eigenvalues5 min
Linearly Independent Eigenvectors5 min
Invertibility of the Eigenvector Matrix5 min
Diagonalize a Three-by-Three Matrix10 min
Matrix Exponential5 min
Powers of a Matrix10 min
Please Rate this Course1 min
Acknowledgments
4 exercices pour s'entraîner
Determinants15 min
The Eigenvalue Problem15 min
Matrix Diagonalization15 min
Week Four Assessment30 min
4.8

96 avis

Chevron Right

Meilleurs avis pour Matrix Algebra for Engineers

par RHNov 7th 2018

Very well-prepared and presented course on matrix/linear algebra operations, with emphasis on engineering considerations. Lecture notes with examples in PDF form are especially helpful.

par CGMar 3rd 2019

Chasnov is outstanding! You will love the course but above all you will adore the way Chasnov marches on through the course and you are acquiring knowledge... He is a real instructor!

Enseignant

Image de l'enseignant, Jeffrey R. Chasnov

Jeffrey R. Chasnov

Professor
Department of Mathematics

À propos de Université des sciences et technologies de Hong Kong

HKUST - A dynamic, international research university, in relentless pursuit of excellence, leading the advance of science and technology, and educating the new generation of front-runners for Asia and the world....

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