1樓：傑物
最初是作為解決線性方程組（就是多元一次方程組）的工具。lz你能想象得到了吧。
線性代數在計算機學科上到底有什麼應用？
2樓：**的勾k先生
計算機數學基礎是計算機專業必修的數學基礎知識，針對計算機專業的特點，加強了mathematica數學軟體的應用。包含4大模組：微積分、線性代數、概率論。
計算機圖形學、計算機輔助設計、密碼學、虛擬實境等技術無不以線性代數為其理論和演算法基礎的一部分。
隨著科學的發展，不僅要研究單個變數之間的關係，還要進一步研究多個變數之間的關係，各種實際問題在大多數情況下可以線性化，而由於計算機的發展，線性化的問題又可以被計算出來，線性代數正是解決這些問題的有力工具。
學習線性代數的實際意義？
3樓：匿名使用者
線性代數在數學、物理學和技術學科中有各種重要應用，因而它在各種代數分支中占居首要地位。在計算機廣泛應用的今天，計算機圖形學、計算機輔助設計、密碼學、虛擬實境等技術無不以線性代數為其理論和演算法基礎的一部分。
線性代數所體現的幾何觀念與代數方法之間的聯絡，從具體概念抽象出來的公理化方法以及嚴謹的邏輯推證、巧妙的歸納綜合等，對於強化人們的數學訓練，增益科學智慧型是非常有用的。
擴充套件資料
線性代數起源於對二維和三維直角座標系的研究。在這裡，乙個向量是乙個有方向的線段，由長度和方向同時表示。這樣向量可以用來表示物理量，比如力，也可以和標量做加法和乘法。
這就是實數向量空間的第乙個例子。
現代線性代數已經擴充套件到研究任意或無限維空間。乙個維數為 n 的向量空間叫做n 維空間。在二維和三維空間中大多數有用的結論可以擴充套件到這些高維空間。
儘管許多人不容易想象n 維空間中的向量，這樣的向量（即n 元組）用來表示資料非常有效。
4樓：匿名使用者
線性代數可非常有用。
如果你不學，估計你連為什麼有這個用處都不知道。
線性代數在所有需要分析多維線性方程的場合都有很大應用。例如大規模模擬電路，在某個集合v上定義了加法和數乘運算，若他們滿足一定規律則構成乙個線性空間v。線性代數就是研究線性空間的結構。
這種結構很普遍，比如線性方程組，常係數齊次線性微分方程，積分方程，座標的平移、旋轉和映象對稱，函式空間等等都具有這種結構。線性代數還研究兩個線性空間v1到v2的對映，即所謂線性變換。通過線性代數，我們可以一舉解決許多具有類似結構的數學問題，這正是數學抽象的魅力所在。
線性代數裡面有一些基本概念和定理，非常重要。比如線性相關、線性無關、基、維數、正交、秩等等，這些概念反映了線性空間的本質特徵。
5樓：驀然回首處
線性代數是處理線性問題的思想方法。現在已經廣泛應用於工程技術中。確實剛剛看到這些定義和定理沒有什麼感覺。
但是他們確實扮演了非常重要的作用。就問題做一些回答，以下的回答可能有些比較理論。
最早接觸的應該是「秩」。向量組、矩陣、線性對映最重要的特徵之一。它由向量組極大線性無關組引入，反映了向量組的線性相關程度，並推廣到了矩陣，乃至線性對映。
矩陣的秩的典型應用就是討論線性方程組的基礎解系個數，後者解決了線性方程組的解結構。線性方程組的求解即使在現在還是非常重要，因為計算機只能「線性」地求解問題，所以所有問題在計算機處理前都要線性化。
事實上秩還有很多應用（統計、數值計算）。n維向量空間是從我們現實空間抽象出來的。要說它的應用就不好說了，其實數學中很多概念是奠定基礎的，基於這些概念建立了非常完美的理論，後者有著很好的應用，但是前者就很難牽扯的這些應用，但不能應用這樣就認為它沒有用。
至於矩陣乘法最早也是從線性方程組中發展而來，其實一種運算的運算方式都是我們賦予的。這包括了四則運算。而矩陣運算這種運算方式的產生就是由於應用（線性方程組），更重要的是這種運算方式使得具有很多很好的性質，使得處理問題變得非常容易。
實質上，從空間角度上看，矩陣乘法使得矩陣成為從空間rn到rm空間的對映。至於伴隨矩陣，也是線性方程組研究的產物，但是後來我們發現，伴隨矩陣可以完全刻畫可逆矩陣的逆矩陣。最後想說的是，並非所有概念都有他的實際應用。
但是這些看似沒有作用的概念和定理為真正有廣泛應用的概念和定理做了很好的鋪墊。
6樓：匿名使用者
線代為各種專業課鋪路...這個真沒騙你，和高數差不多
學高數 線性代數 復變函式 對計算機專業來說有用嗎？
7樓：匿名使用者
有用。在當下，
電腦科學領域裡能大量運用高數線代的當屬於工程領域。如流體內力學容彈性力學材料力學中各種工程問題的處理。比較典型的就是使用有限元法處理流體力學中理想流體在粘性流體運動問題。
工程中銹鋼柔性細管的空拔過程問題。在大量資料矩陣時運用矩陣運算法則簡化運算
還有物理學領域中電子設計中復變函式應用較多。如電路理論中解線性方程量子力學中的波函式量子場論，其中wick's rotation便牽涉到i多體理論中算的積分，很多都要用residue theorem，尤其牽涉到波色分布和費公尺分布（通常推延到matsubara frequency）還有很多用了複數就可以簡化計算的例子
自然語言處理中也有高數線代的大量應用。如如何將不同自然語言使用機器翻譯，語音識別。資料通訊等。
並且這些人工來處理很難，大多需要計算機來輔助。所以計算機專業很有必要學。但是學的精的少些
8樓：匿名使用者
有用計算機程式設計大部分是用數學內容
9樓：匿名使用者
有用，以後在計算及某些方面有極大的用處
10樓：匿名使用者
有用 因為電腦程式設計時 要用到
程式設計與數學的關係
11樓：計都羅睺公爵
你好，我是計算機專業大三的學生，我來說說在我的印象
中數學的關係：
第一，編寫程式體現的是乙個人的邏輯思維，既然涉及到邏輯，必然會與數學有些關係。但是與數學關係的深淺要與你所涉及的方面有關。
第二，程式設計中必須要學的數學：
1.最基本的數字與運算知識：二進位制的概念（在哈夫曼樹，哈弗曼編碼等方面有直接的應用），取餘的概念（在迴圈鍊錶，隨機數方面有應用），基礎平面幾何（在繪製視窗，繪製曲線，自定義按鈕等圖形化的地方會用到），還有些很基礎的數學知識絕對不超出初中的範疇。
2.計算機中的數學知識：主要的一門叫做離散數學，講的是邏輯代數的相關知識，其實在真正的程式設計中不會直接體現這門課的重要性，對於初學者只要知道：
與或非是怎麼回事，什麼是集合就可以了。離散數學還涉及到一些圖與樹的概念，我現在先把這些劃歸到資料結構中。
3.我前面說了，程式設計與你的需求有直接的關係，有些程式設計領域與數學的知識密不可分：
1）搞底層：舉個例子，如果你想設計一套你自己的windows字型，那麼肯定涉及到字型平滑，字型平滑就涉及到乙個很難的數學知識：插值。
這個知識在數值分析中講解，而且沒有高等數學的基礎，這門課想學會的可能性幾乎是零。。。這門課主要解決的是高等數學中的問題如何用計算機解決，比如：泰勒插值，拉格朗日插值，求解一般方程或微分方程的解，還有的我忘了，反正都是很難的知識。
而底層的很多程式設計都是以這些為基礎的。
2）搞圖形學：cg技術由於在遊戲中的如日中天，使得很多初高中生對圖形學神往已久，但卻不知計算機圖形學的知識是建立在很多大學數學課程的基礎上的。尤其是圖形學理論的學習，沒有線性代數的基礎是根本看不懂的。
而在三維檢視方面又要涉及到高等數學中極座標的知識。很多演算法，比如梁-baskey演算法對於平面幾何分析水平的要求是非常高的！如果你想搞遊戲設計，動畫電影（這個是要寫指令碼程式的，否則畫面哪能那麼好），我勸你還是到了大學再深入學習吧。
3）搞演算法：學習演算法與其說數學要好，還不如說成是智力要好。。。比如分治法，動態規劃演算法，回溯法等對於問題的前期分析要求很高，尤其是列出遞迴方程，這些我覺得是在考智力。
還有一些，比如圖演算法，樹的應用，排序，查詢，這些知識涉及到計算機專業的另一門課程：資料結構，這門課是計算機專業的核心課程之一，也是專業與非專業的最大區別。這門課對數學要求不高，但對於乙個人的思維要求比較高。
還有像計算幾何的問題，那就是純數學問題了。。。
4）搞密碼學：我不搞這方面，而且也沒研究過，但聽說這方面對數學要求極高！由於我的數學比較好，別人還推薦過我去搞這方面，但是我一想到面對的都是數字，我就退縮了。。。
以上就是我所知道的與數學有關的計算機分支，每個方面都夠人學一輩子，而且學好了，前途與錢途都是大大的！
第三，這麼多方面都跟數學有關，那程式設計豈不沒法學了？還有些方面對於數學要求相對較低，我說的相對較低是由於不管哪方面都會涉及到一些基礎的數學演算法。總的來說，越往高層，對數學的要求越低，比如mfc，那些網路程式設計，系統程式設計都是封裝好的，但對於乙個系統來說整體的規劃和設計更關鍵，就是說前期的需求分析、邏輯結構設計和物理結構設計比編碼更重要，當然工資也更高。。。
最後，我想給你提些學習程式設計的建議：
1）由於你的年齡還小，中國的教育體質問題，希望你不要把太多的精力放在這上面。。。我想***。雖然聽說過哪個孩子做了個遊戲之後成了百萬富翁，但這麼多年了，似乎只有他乙個，不要懷疑自己的實力，但更不要幻想你有這個運氣。。。
2）程式設計注重邏輯思維，你才是初中生，大腦的發育不知是否成熟（絕不是說你智力低，你應該知道大腦發育是有階段的吧），所以要以語言的基礎為主，這個對數學要求不高。
3）請選一門語言去練習，程式設計注重實踐，沒有實踐只有理論那就等於沒學，所以一定多練練。至於語言，我推薦學習c或c++，至於c與c++是怎麼回事，怎麼學習，這是另乙個比較難的話題。。。注意別上來就學vc++（mfc），否則你會一事無成！
4）程式設計很枯燥，所以要耐得住性子，不要一見到難題就退縮，一見到不會的概念就把書扔了，不會的時候請多看看基礎，八成是語言基礎不到位。
就寫這麼多吧，希望我的回答對你有幫助。你若有什麼問題還可以繼續問，若是程式設計過程中遇到什麼問題也可以問我，很歡迎的！
12樓：ai上程式設計
程式設計和數學，本質上來說，它們之間的聯絡是非常緊密的，最核心的說法就在於，數學是理論，程式設計是使用理論的工具。但是孩子學習程式設計，是能夠反哺數學的。更準確地說，就是在學習程式設計知識的同時，也能對數學概念進行更直觀的理解。
軟體程式設計是基於數學模型的基礎上面的，所以，數學是電腦科學的主要基礎。軟體程式設計中不僅許多理論是用數學描述的，而且許多技術也是用數學描述的。從計算機各種應用的程式設計方面考察，任何乙個可在儲存程式式電子數字計算機上執行的程式，其對應的計算方法首先都必須是構造性的，資料表示必須離散化，計算操作必須使用邏輯或代數的方法進行，這些都應體現在演算法和程式之中。
此外，到現在為止，演算法的正確性、程式的語義及其正確性的理論基礎仍然是數理邏輯，或進一步的模型論。真正的程式語義是模型論意義上的語義。於是軟體程式設計思想執行的嚴密性、學科理論方法與實現技術的高度一致是電腦科學與技術學科同數學學科密切相關的根本原因。
從學科特點和學科方**的角度考察，軟體程式設計的主要基礎思想是數學思維，特別是數學中以代數、邏輯為代表的離散數學，而程式技術和電子技術僅僅只是電腦科學與技術學科產品或實現的一種技術表現形式。
讓孩子更早的接觸程式設計，無疑是最大的優勢。孩子在學習程式設計知識的同時培養孩子邏輯思維能力、試錯能力、專注能力和動手解決問題的能力。
選擇程式設計，受益一生。愛程式設計，會學習。了解程式設計就來愛上程式設計智慧型學習中心。
線性代數在機械工程中有哪些運用線性代數在生活中有什麼應用
機械結構 優化設計，運動控制等等太多了，都需要用線性代數。線性代數其實就是研究如何解線性方程組，所以凡是需要進行求解方程組的，都需要線性代數。而任何工程裡面，都少不了求解方程組這一步。機械也不例外。這也是為什麼線性代數又叫工程數學 搞機械設計，學好matlab是很有必要的，而matlab的基礎就是矩...
線性代數，請問這個負號是哪來的，線性代數 伴隨陣裡有些數前面的負號怎麼來的？？？
這是將行列式按第四行。其中a42中的元素為 1因此前面有 1。另外，1 4 2 1為正號。因此前 1保留。1 的代數余子式，1 1 6 線性代數 伴隨陣裡有些數前面的負號怎麼來的？伴隨陣是與矩陣的某個元素相對應的。例如 a i,j 這個元素的代數余子式,就是除開第i行和第j列後所的矩陣,並在它的前面...
線性代數,這題通解怎麼得來的,線性代數這題通解怎麼求
就是求齊次線性方程組ax o的通解。首先將係數矩陣a進行初等行變換,化成行最簡形,過程如圖。x1 x2是階梯頭,所以x3是自由未知量。令x3 k,就可以求出方程組的通解,最後表示成向量的形式即可。線性代數 這題通解怎麼求 a,b 1 10 1 2 1 120 1 4 26 47 24 2 7 行初等...