Линейная алгебра (Linear Algebra) (Coursera)

Линейная алгебра (Linear Algebra) (Coursera)

Курс линейной алгебры для нематематических факультетов

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Стандартный курс линейной алгебры, содержащий все необходимые для статистики и многомерного анализа приложения и алгоритмы, но не всегда содержащий подробные доказательства.
Мы введём понятие линейности и линейного пространства, конечномерного пространства, линейного функционала, линейного оператора. Научимся оперировать матрицами, находить удачные базисы для линейных операторов (диагонализировать матрицу, если это возможно, найти жорданов базис в случае пространств небольшой размерности). Мы обсудим теорему Перрона-Фробениуса и ее приложение к индексированию страниц в интернете. Мы будем изучать квадратичные формы и их приведение к главным осям.

Syllabus

WEEK 1
Понятие линейного пространства
В этим модуле мы познакомимся с самыми базовыми понятиями - с теми, на которых строится весь дальнейший курс, которые объясняют, как выглядит множество объектов, изучаемых линейной алгеброй.

WEEK 2
Линейные функции на линейном пространстве
На этой неделе мы поговорим о то, что есть линейные функции, об их выгодных сторонах, увидим, что вокруг нас очень многое живет по линейным законам.

WEEK 3
Базис линейного пространства
В этом модуле попытаемся представить себе, что такое четырехмерное (и n-мерное) пространство, причём тут координаты, а так же введём понятие базиса линейного пространства и обсудим основные вопросы, связанные с ним; переходы от базиса к базису.

WEEK 4
Системы линейных уравнений
Эти лекции дадут нам понять, как привычные нам системы линейных уравнений с многими неизвестными связаны с пространством, функциями в нем и разными фигурам, а так же обсудим разные методы решения таких систем.

WEEK 5
Факты о ядре и образе линейного отображения, преобразования координат
Поговорим с вами о том, что такое отображение в линейном пространстве, а так же, какое значение в этой науке имеют слова "образ" и "ядро", и что можно понять про отображения, обладая информацией про эти объекты. (И наоборот).

WEEK 6
Операции над матрицами
В этом модуле мы расскажем, почему матрица и линейное отображение - это почти одно и то же, какие в мире бывают матрицы и как с ними обращаться.

WEEK 7
Собственные вектора и значения линейного оператора
На этой неделе вы узнаете, что такое собственный вектор, собственное значение, и кому они принадлежат. А ещё - почему они так полезны в нашей науке.

WEEK 8
Жорданова нормальная форма
В конце этой недели вы будете знать, к какому общему виду можно привести абсолютно любую комплекснозначную матрицу, какие тайные знания нам даёт подобная форма,и почему так важно уметь матрицу к этому виду привести самостоятельно.

WEEK 9
Билинейные формы и операции с ними
Мы расскажем вам, что такое билинейные формы и с чем их едят, где в окружающем мире увидеть билинейные формы, и как с ними можно работать.

WEEK 10
Квадратичные формы и процесс ортогонализации
В этом модуле разговор пойдёт про квадратичные формы - ещё один вид преобразований, про то, почему они удобны, за какие изменения пространств отвечают, и как приводить их к самому красивому виду путём замены координат.

WEEK 11
Метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов - что это? Лектор подробно расскажет, что это за метод, в каких случаях удобно им пользоваться, и что в жизни есть множество ситуаций, в которых он даёт очень подходящие результаты.

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Calculus through Data & Modeling: Limits & Derivatives (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Calculus through Data & Modeling: Limits & Derivatives (Coursera)

This first course on concepts of single variable calculus will introduce the notions of limits of a function to define the derivative of a function. In mathematics, the derivative measures the sensitivity to change of the function. For example, the derivative of the position of a moving object with respect to time is the object's velocity: this measures how quickly the position of the object changes when time advances. This fundamental notion will be applied through the modelling and analysis of data.

Jun 29th 2026
5-12 Weeks
Mathematical Foundations for Cryptography (Coursera) Coursera
University of Colorado System

Mathematical Foundations for Cryptography (Coursera)

Welcome to Course 2 of Introduction to Applied Cryptography. In this course, you will be introduced to basic mathematical principles and functions that form the foundation for cryptographic and cryptanalysis methods. These principles and functions will be helpful in understanding symmetric and asymmetric cryptographic methods examined in Course 3 and Course 4. These topics should prove especially useful to you if you are new to cybersecurity. It is recommended that you have a basic knowledge of computer science and basic math skills such as algebra and probability.

Jun 22nd 2026
4 Weeks
Linear Algebra for Machine Learning and Data Science (Coursera) Coursera
DeepLearning.AI

Linear Algebra for Machine Learning and Data Science (Coursera)

After completing this course, learners will be able to: represent data as vectors and matrices and identify their properties using concepts of singularity, rank, and linear independence, etc.; apply common vector and matrix algebra operations like dot product, inverse, and determinants; express certain types of matrix operations as linear transformations; apply concepts of eigenvalues and eigenvectors to machine learning problems.

Jun 29th 2026
4 Weeks
Basic Robotic Behaviors and Odometry (Coursera) Coursera
University of Colorado Boulder

Basic Robotic Behaviors and Odometry (Coursera)

"Basic Robotic Behaviors and Odometry" provides you with an introduction to autonomous mobile robots, including forward kinematics (“odometry”), basic sensors and actuators, and simple reactive behavior. This course is centered around exercises in the realistic, physics-based simulator, “Webots”, where you will experiment in a hands-on manner with simple reactive behaviors for collision avoidance and line following, state machines, and basic forward kinematics of non-holonomic systems.

Jun 29th 2026
5-12 Weeks
Calculus through Data & Modeling: Differentiation Rules (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Calculus through Data & Modeling: Differentiation Rules (Coursera)

Calculus through Data & Modeling: Differentiation Rules continues the study of differentiable calculus by developing new rules for finding derivatives without having to use the limit definition directly. These differentiation rules will enable the calculation of rates of change with relative ease the derivatives of polynomials, rational functions, algebraic functions, exponential and logarithmic functions, and trigonometric and inverse trigonometric functions.

Jun 29th 2026
5-12 Weeks
Precalculus: Relations and Functions (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Precalculus: Relations and Functions (Coursera)

This course helps to build the foundational material to use mathematics as a tool to model, understand, and interpret the world around us. This is done through studying functions, their properties, and applications to data analysis. Concepts of precalculus provide the set of tools for the beginning student to begin their scientific career, preparing them for future science and calculus courses. This course is designed for all students, not just those interested in further mathematics courses.

Jun 29th 2026
4 Weeks
Introduction to Ordinary Differential Equations (Coursera) Coursera
Korea Advanced Institute of Science and Technology - KAIST

Introduction to Ordinary Differential Equations (Coursera)

In this introductory course on Ordinary Differential Equations, we first provide basic terminologies on the theory of differential equations and then proceed to methods of solving various types of ordinary differential equations. We handle first order differential equations and then second order linear differential equations. We also discuss some related concrete mathematical modeling problems, which can be handled by the methods introduced in this course.

Jun 29th 2026
5-12 Weeks
Mathematical Biostatistics Boot Camp 1 (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Mathematical Biostatistics Boot Camp 1 (Coursera)

This class presents the fundamental probability and statistical concepts used in elementary data analysis. It will be taught at an introductory level for students with junior or senior college-level mathematical training including a working knowledge of calculus. A small amount of linear algebra and programming are useful for the class, but not required.

Jun 22nd 2026
4 Weeks
Generalized Linear Models and Nonparametric Regression (Coursera) Coursera
University of Colorado Boulder

Generalized Linear Models and Nonparametric Regression (Coursera)

In the final course of the statistical modeling for data science program, learners will study a broad set of more advanced statistical modeling tools. Such tools will include generalized linear models (GLMs), which will provide an introduction to classification (through logistic regression); nonparametric modeling, including kernel estimators, smoothing splines; and semi-parametric generalized additive models (GAMs). Emphasis will be placed on a firm conceptual understanding of these tools.

Jun 29th 2026
4 Weeks
Discrete Mathematics (Coursera) Coursera
Shanghai Jiao Tong University

Discrete Mathematics (Coursera)

Discrete mathematics forms the mathematical foundation of computer and information science. It is also a fascinating subject in itself. Learners will become familiar with a broad range of mathematical objects like sets, functions, relations, graphs, that are omnipresent in computer science. Perhaps more importantly, they will reach a certain level of mathematical maturity - being able to understand formal statements and their proofs; coming up with rigorous proofs themselves; and coming up with interesting results.

Jun 22nd 2026
5-12 Weeks