Este curso forma parte de Programa especializado: Mathematics for Engineers

4.9
estrellas
3,932 calificaciones

97 %

Jeffrey R. Chasnov

Instructor principal

77.148 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Mathematics for EngineersUniversidad Científica y Tecnológica de Hong Kong

Acerca de este Curso

122.604 vistas recientes

This course is all about matrices, and concisely covers the linear algebra that an engineer should know.   The mathematics in this course is presented at the level of an advanced high school student, but it is recommended that students take this course after completing a university-level single variable calculus course.  There are no derivatives or integrals involved, but students are expected to have a basic level of mathematical maturity.  Despite this, anyone interested in learning the basics of matrix algebra is welcome to join.
The course consists of 38 concise lecture videos, each followed by a few problems to solve. After each major topic, there is a short practice quiz.  Solutions to the problems and practice quizzes can be found in the instructor-provided lecture notes.  The course spans four weeks, and at the end of each week, there is an assessed quiz.

Download the lecture notes from the link
https://www.math.hkust.edu.hk/~machas/matrix-algebra-for-engineers.pdf

And watch the promotional video from the link
https://youtu.be/IZcyZHomFQc

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Qué aprenderás

Matrices
Systems of Linear Equations
Vector Spaces
Eigenvalues and eigenvectors

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Instructor

Calificación del instructor

4,85/5 (1253 calificaciones)

Jeffrey R. Chasnov
Instructor principal

Professor

Department of Mathematics

172.353 alumnos

16 cursos

Ofrecido por

Universidad Científica y Tecnológica de Hong Kong

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido97%(13,124 calificaciones)

Semana1

Semana 1

6 horas para completar

MATRICES

6 horas para completar

10 videos (Total 79 minutos), 27 lecturas, 6 cuestionarios

10 videos

27 lecturas

Welcome and Course Information1mCertificate or Audit?1mHow to Write Math in the Discussion Forums Using MathJax1mConstruct Some Matrices5mMatrix Addition and Multiplication5mAB=AC Does Not Imply B=C5mMatrix Multiplication Does Not Commute5mAssociative Law for Matrix Multiplication10mAB=0 When A and B Are Not zero10mProduct of Diagonal Matrices5mProduct of Triangular Matrices10mTranspose of a Matrix Product10mAny Square Matrix Can Be Written as the Sum of a Symmetric and Skew-Symmetric Matrix5mConstruction of a Square Symmetric Matrix5mExample of a Symmetric Matrix10mSum of the Squares of the Elements of a Matrix10mInverses of Two-by-Two Matrices5mInverse of a Matrix Product10mInverse of the Transpose Matrix10mUniqueness of the Inverse10mDeterminant as an Area10mProduct of Orthogonal Matrices5mThe Identity Matrix is Orthogonal5mInverse of the Rotation Matrix5mThree-dimensional Rotation10mThree-by-Three Permutation Matrices10mInverses of Three-by-Three Permutation Matrices10m

6 ejercicios de práctica

Diagnostic Quiz5mMatrix Definitions10mTransposes and Inverses10mOrthogonal Matrices10mWeek One Assessment (audit)Week One Assessment30m

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

4 horas para completar

7 videos (Total 70 minutos), 6 lecturas, 4 cuestionarios

7 videos

6 lecturas

Gaussian Elimination15mReduced Row Echelon Form15mComputing Inverses15mElementary Matrices5mLU Decomposition15mSolving (LU)x = b10m

4 ejercicios de práctica

Gaussian Elimination20mLU Decomposition15mWeek Two Assessment (audit)Week Two Assessment30m

Semana3

Semana 3

5 horas para completar

VECTOR SPACES

A vector space consists of a set of vectors and a set of scalars that is closed under vector addition and scalar multiplication and that satisfies the usual rules of arithmetic. We learn some of the vocabulary and phrases of linear algebra, such as linear independence, span, basis and dimension. We learn about the four fundamental subspaces of a matrix, the Gram-Schmidt process, orthogonal projection, and the matrix formulation of the least-squares problem of drawing a straight line to fit noisy data.

5 horas para completar

13 videos (Total 140 minutos), 14 lecturas, 6 cuestionarios

13 videos

14 lecturas

Zero Vector5mExamples of Vector Spaces5mLinear Independence5mOrthonormal basis5mGram-Schmidt Process5mGram-Schmidt on Three-by-One Matrices5mGram-Schmidt on Four-by-One Matrices10mNull Space10mUnderdetermined System of Linear Equations10mColumn Space5mFundamental Matrix Subspaces10mOrthogonal Projections5mSetting Up the Least-Squares Problem5mLine of Best Fit5m

6 ejercicios de práctica

Vector Space Definitions15mGram-Schmidt Process15mFundamental Subspaces15mOrthogonal Projections15mWeek Three Assessment (audit)Week Three Assessment30m

Semana4

Semana 4

5 horas para completar

EIGENVALUES AND EIGENVECTORS

An eigenvector of a matrix is a nonzero column vector that when multiplied by the matrix is only multiplied by a scalar (called the eigenvalue). We learn about the eigenvalue problem and how to use determinants to find the eigenvalues of a matrix. We learn how to compute determinants using the Laplace expansion, the Leibniz formula, and by row or column elimination. We also learn how to diagonalize a matrix using its eigenvalues and eigenvectors, and how this can be used to easily calculate a matrix raised to a power.

5 horas para completar

13 videos (Total 119 minutos), 20 lecturas, 5 cuestionarios

13 videos

Week Four Introduction51sTwo-by-Two and Three-by-Three Determinants | Lecture 288mLaplace Expansion | Lecture 2913mLeibniz Formula | Lecture 3011mProperties of a Determinant | Lecture 3115mThe Eigenvalue Problem | Lecture 3212mFinding Eigenvalues and Eigenvectors (Part A) | Lecture 3310mFinding Eigenvalues and Eigenvectors (Part B) | Lecture 347mMatrix Diagonalization | Lecture 359mMatrix Diagonalization Example | Lecture 3615mPowers of a Matrix | Lecture 375mPowers of a Matrix Example | Lecture 386mConcluding Remarks1m

20 lecturas

Determinant of the Identity Matrix5mRow Interchange5mDeterminant of a Matrix Product10mCompute Determinant Using the Laplace Expansion5mCompute Determinant Using the Leibniz Formula5mDeterminant of a Matrix With Two Equal Rows5mDeterminant is a Linear Function of Any Row5mDeterminant Can Be Computed Using Row Reduction5mCompute Determinant Using Gaussian Elimination5mCharacteristic Equation for a Three-by-Three Matrix10mEigenvalues and Eigenvectors of a Two-by-Two Matrix5mEigenvalues and Eigenvectors of a Three-by-Three Matrix10mComplex Eigenvalues5mLinearly Independent Eigenvectors5mInvertibility of the Eigenvector Matrix5mDiagonalize a Three-by-Three Matrix10mMatrix Exponential5mPowers of a Matrix10mPlease Rate this Course1mAcknowledgements

5 ejercicios de práctica

Determinants15mThe Eigenvalue Problem15mMatrix Diagonalization15mWeek Four Assessment (audit)Week Four Assessment30m

Reseñas

4.9

945 reseña

5 stars
88,36 %
4 stars
10,30 %
3 stars
0,96 %
2 stars
0,17 %
1 star
0,17 %

Principales reseñas sobre MATRIX ALGEBRA FOR ENGINEERS

por P18 de jul. de 2020

I have learnt the preliminary knowledge of vector spaces and eigen value problem that will help me to study my Quantum information quite well.Thank you sir for such a wonderful course.

por JJ11 de ago. de 2020

I took this course after taking all the classes related to it at Uni. Somehow all of it so easily simplied in this course that it's unbelievable. Looking foward to take more courses.

por AW17 de oct. de 2021

Excellent course. The lectures and accompanying textbook and examples really helped to reinforce the material. Dr. Chasnov is a great teacher, and I plan to take more courses from him

por MS8 de jun. de 2020

An excellent course to strengthen the concepts! The course covers most of the important topics in matrix algebra and the videos help in understanding the concepts in an easier way!

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Acerca de Programa especializado: Mathematics for Engineers

This specialization was developed for engineering students to self-study engineering mathematics. We expect students to already be familiar with single variable calculus and computer programming. Through this specialization, students will learn matrix algebra, differential equations, vector calculus, numerical methods, and MATLAB programming. This will provide them with the tools to effectively apply mathematics to engineering problems and be well-equipped to pursue a degree in engineering. To get a better understanding of what this specialization has to offer, be sure to watch the Promotional Video!

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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