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清華將線性代數(shù)教材改為英文版,學(xué)生稱更通俗易懂;熬夜變傻有了科學(xué)依據(jù)

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發(fā)表于 2019-11-4 10:37:04 | 只看該作者 |只看大圖 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
1.NASA將直播波音Starliner太空飛船的關(guān)鍵測(cè)試/ _: }' P8 Q  H* [2 [

5 V  `* e2 Q$ Q3 u6 L; O

2 Y& g! X% G7 k" K4 ?* f2 c

據(jù)外媒CNET報(bào)道,隨著美國(guó)宇航局(NASA)進(jìn)一步推動(dòng)將近十年來(lái)首次載人航天發(fā)射帶回美國(guó)本土,波音公司新的Starliner航天器的測(cè)試將意味著一次大考驗(yàn)。

8 ^& k! R. \/ \9 d' Y4 B4 W

目前,該Starliner航天器已經(jīng)出現(xiàn)在新墨西哥州的白沙導(dǎo)彈試驗(yàn)場(chǎng)的測(cè)試臺(tái)上,等待定于太平洋時(shí)間周一上午6點(diǎn)進(jìn)行的逃生系統(tǒng)測(cè)試。該測(cè)試的目的是確保在發(fā)射臺(tái)上的緊急情況下,四臺(tái)中止發(fā)動(dòng)機(jī)和控制推進(jìn)器能夠點(diǎn)火,從而將太空艙和宇航員帶離潛在危險(xiǎn)。

Starliner是美國(guó)宇航局(NASA)已簽約的兩架新型航天器之一,這是其商業(yè)載人航天計(jì)劃的一部分,該航天器開(kāi)始將宇航員飛往國(guó)際空間站。另一個(gè)是SpaceX 載人龍飛船 ; 這兩艘飛船在開(kāi)發(fā)和測(cè)試過(guò)程中都面臨著延誤,這促使美國(guó)宇航局局長(zhǎng)吉姆·布里登斯廷公開(kāi)向這些公司施加壓力。


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2.清華將線性代數(shù)教材改為英文版,學(xué)生稱更通俗易懂
  ^4 M9 |+ _2 F/ Q

6 W8 A  ^+ ~+ d$ u3 R( P

9 {( Q' K" c# `7 P: t1 A" B/ [- L$ n

近日“清華大學(xué)將線性代數(shù)教材改為英文教材”話題引熱議。剛剛參加完該課程期中考試的清華大學(xué)大一新生在接受媒體采訪時(shí)表示,適應(yīng)了這本教材的體系之后,從內(nèi)容上來(lái)說(shuō),這本教材更通俗易懂,容易理解。


4 o1 U( j/ q: }1 X* E( E0 n$ G/ k

據(jù)介紹,教材的正式更換將于2019年新生入學(xué),此前學(xué)校采用的都是中文版教材。對(duì)于語(yǔ)言問(wèn)題,有學(xué)生接受采訪時(shí)表示,剛開(kāi)始用的時(shí)候肯定會(huì)有語(yǔ)言上的障礙,但是從語(yǔ)言上來(lái)講,經(jīng)常閱讀教材,適應(yīng)了它的體系之后,其實(shí)還可以。

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3.德國(guó)力推新能源汽車發(fā)展,2030年前將建100萬(wàn)個(gè)充電樁
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  a7 {/ ^8 E, r7 Y5 x


/ Q; w. a+ n  |5 R$ N9 ^

德國(guó)總理默克爾3日表示,德聯(lián)邦政府將攜手汽車業(yè)界推動(dòng)出行方式的轉(zhuǎn)型。為此,她即將在同汽車業(yè)界的對(duì)話中探討新能源汽車購(gòu)買補(bǔ)貼、充電設(shè)施建設(shè)和汽車業(yè)轉(zhuǎn)型對(duì)就業(yè)的影響等議題。默克爾表示,德國(guó)政府希望最晚到2030年能在該國(guó)建成100萬(wàn)個(gè)充電樁。

作為傳統(tǒng)汽車大國(guó),德國(guó)在全球電動(dòng)車蓬勃發(fā)展的大趨勢(shì)下轉(zhuǎn)型步伐顯得滯后。德媒指出,德國(guó)政府此前設(shè)定的2020年左右電動(dòng)車總量達(dá)到一百萬(wàn)輛的目標(biāo)一再跳票,而應(yīng)對(duì)氣候變化的緊迫性亦給德國(guó)汽車業(yè)帶來(lái)壓力。


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4.羅永浩上了“老賴”名單$ G/ s. ?: ^0 A" o& P* D2 {

6 d; \+ b, Y! t$ Q2 u5 V, ]

0 C$ t) f2 i; n/ G5 V

11月3日下午消息,北京錘子數(shù)碼科技有限公司及羅永浩被法院限制消費(fèi)。

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“彪悍的人生不需要解釋?!边@句話或能成為羅永浩的一個(gè)注解。從新東方英語(yǔ)老師,到砸西門(mén)子冰箱、質(zhì)疑方舟子而名聲鵲起,成為輿論領(lǐng)袖,創(chuàng)業(yè)前的羅永浩可謂順風(fēng)順?biāo)5?012年宣布創(chuàng)業(yè)做手機(jī)以來(lái),羅永浩接連遇到挫折,發(fā)布的幾款手機(jī)叫好不叫座。今年再次創(chuàng)業(yè)的羅永浩看準(zhǔn)了電子煙的風(fēng)口,不想近期遭遇最嚴(yán)監(jiān)管政策。

& q6 D+ u8 ^1 x3 E0 S7 ]! }

11月3日晚間,羅永浩通過(guò)微博回應(yīng)稱,已還3億公司債務(wù);會(huì)繼續(xù)努力,在未來(lái)一段時(shí)期把債務(wù)全部還完,哪怕以“賣藝”之類的方式。


+ p3 `3 K+ r. E; p

5.熬夜變傻有科學(xué)依據(jù):科學(xué)家稱睡眠時(shí)間大腦會(huì)開(kāi)啟“自動(dòng)清洗”: {- _$ Y5 E+ }8 G! f1 S, I3 V

% z7 T$ w0 v" P3 Q2 ?6 R. _4 F


3 x$ f) ]2 i) @" a# A' R

據(jù)據(jù)外媒報(bào)道,,波士頓大學(xué)的科學(xué)家們通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了睡眠的“清洗”作用。


1 R  Z- q* K- I

據(jù)悉,科學(xué)家們拍下了大腦自身清洗的過(guò)程,其中紅色是血液,藍(lán)色是腦脊液。血液會(huì)周期性地大量流出大腦,腦脊液趁機(jī)涌入,清除毒素??茖W(xué)家表示,睡眠期間,神經(jīng)元會(huì)同步活動(dòng),使大腦的血氧濃度出現(xiàn)周期變化。而醒著的時(shí)候,神經(jīng)元不會(huì)同開(kāi)同關(guān),也就導(dǎo)致無(wú)法讓大腦血量下降到足夠低的水平。因此這樣的清洗,只有睡著后才能做到,否則腦脊液沒(méi)法趁虛而入。被清除的毒素包括β-淀粉樣蛋白,而這正是導(dǎo)致阿爾茨海默氏癥的一大元兇。


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鎂客網(wǎng)

. K) h7 d7 }, F

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發(fā)表于 2019-11-4 10:52:02 | 只看該作者
拋開(kāi)語(yǔ)言障礙的話,確實(shí)外文的教材更好懂一些,我現(xiàn)在學(xué)專業(yè)課都是日文版和漢譯版對(duì)照著看,比看某些XX規(guī)劃教材要更好一些
3#
發(fā)表于 2019-11-4 11:08:21 | 只看該作者
確實(shí)外文的教材更好懂一些,
4#
發(fā)表于 2019-11-4 21:26:26 | 只看該作者
所以說(shuō)同學(xué)們都愛(ài)讀白話文。。。
5#
發(fā)表于 2019-11-7 23:21:03 | 只看該作者
website:math.mit.edu/~gs/linearalgebra/
( Q8 h9 `, {5 s, A: T5 A* O( XTable of Contents for Introduction to Linear Algebra (5th edition 2016)% w6 e1 j+ q# e6 R5 Q' y
1 Introduction to Vectors/ j9 z# D7 h$ J7 G3 H# b# R: G
1.1 Vectors and Linear Combinations
, @& t( T3 d/ q( M# x# E1.2 Lengths and Dot Products
9 F) v* s; {! a" N" f0 v1.3 Matrices! X7 J4 F& X/ W, `
2 Solving Linear Equations: K' I5 `% i6 I* E5 ]1 j' W8 Y% [2 ~# {
2.1 Vectors and Linear Equations
( I! Y- K) D0 I% ^: b5 ?2.2 The Idea of Elimination
" K! R4 c& ^2 q2.3 Elimination Using Matrices
: j% e( G& x6 X! I( Q' F2.4 Rules for Matrix Operations
% l; C8 y$ P5 h4 d4 i( L2.5 Inverse Matrices4 p9 {0 ~* {1 ^7 @& e7 @
2.6 Elimination = Factorization: A = LU
7 `" W: ~4 r4 X' F9 N, b2.7 Transposes and Permutations% q# W- _5 }4 o  K- d  I
3 Vector Spaces and Subspaces
# W! T0 M  x* p: a* O; Y& Q4 Z! [3.1 Spaces of Vectors# z/ U& o% M' M. J& C
3.2 The Nullspace of A: Solving Ax = 0 and Rx = 0" C% I4 |% w' f  n. f  u6 ]$ X
3.3 The Complete Solution to Ax = b
7 D: J* l, K% U  c) {3.4 Independence, Basis and Dimension
# w8 Q7 V; J* L' [% u5 z2 I+ R3.5 Dimensions of the Four Subspaces
' ?; \- I9 f+ l  U" C4 Orthogonality
% h8 g* j- ]4 i% P9 P2 V4.1 Orthogonality of the Four Subspaces& B9 C4 }7 K9 h! }. a9 A" W& j
4.2 Projections  C: l$ d% |& o- E
4.3 Least Squares Approximations
6 u* o- ]1 |! F! F% I& C; _4.4 Orthonormal Bases and Gram-Schmidt
" b+ L* {* ?- U! Y3 b! J% k5 Determinants
! i' t# r" G. k" b& g5.1 The Properties of Determinants, j% Q+ n' q( v9 P
5.2 Permutations and Cofactors
  [5 B8 t) M5 P4 S. V5.3 Cramer’s Rule, Inverses, and Volumes
5 x& O* A6 F' ]( x6 p4 S6 Eigenvalues and Eigenvectors
. [9 s% a- n4 g+ n( F3 k( r* Y( h, I6.1 Introduction to Eigenvalues) N0 L5 ^" R8 {6 j
6.2 Diagonalizing a Matrix( J4 \) j9 q8 x& Z, e2 O# f
6.3 Systems of Differential Equations! Q6 E, E, l1 j
6.4 Symmetric Matrices
  Y7 n  ^5 v7 r4 [8 a  ~% l6.5 Positive Definite Matrices( c# J: p# T0 e& `" o  W9 S
7 The Singular Value Decomposition (SVD)5 w  `% `3 u# x7 I$ A
7.1 Image Processing by Linear Algebra
; \% w% {1 b/ [3 z% C7.2 Bases and Matrices in the SVD. ?( M# ^9 Y" c& b0 b+ Z" H, u
7.3 Principal Component Analysis (PCA by the SVD)
7 T0 J/ [" B, ?- N2 B7.4 The Geometry of the SVD
& b* [* [3 T( _" |- B% |6 U! W8 Linear Transformations' a: Z4 G5 |, h
8.1 The Idea of a Linear Transformation
6 |: }% V& `3 K3 M. @9 h8.2 The Matrix of a Linear Transformation, M# j. r% x9 l, h- }: f" R  m% V
8.3 The Search for a Good Basis2 _/ V* H1 }6 b& D
9 Complex Vectors and Matrices
% i2 ^8 Y# \8 v1 j# L+ o& l! y9.1 Complex Numbers
: v% B8 L3 y& X4 i9.2 Hermitian and Unitary Matrices1 l7 T6 t5 U* ?. z! B
9.3 The Fast Fourier Transform
. u( h  X0 `2 P7 }" @10 Applications
/ N* ~" t% s, ]4 U# u8 c: d0 y10.1 Graphs and Networks1 X/ q. y: _& H" d+ U* c8 [+ u
10.2 Matrices in Engineering# W& z" D, S2 R! r! [' T& B
10.3 Markov Matrices, Population, and Economics# S6 S- C% m) O8 z0 ?2 S5 y, m
10.4 Linear Programming
( Q, C. P) p' x0 D10.5 Fourier Series: Linear Algebra for Functions$ |0 s/ B2 v$ g! e% P& F
10.6 Computer Graphics
, a, N5 B! Z5 t' q! M; T6 ^10.7 Linear Algebra for Cryptography
( D6 s4 O/ _% p) b% ?) R, g11 Numerical Linear Algebra
! d: t$ p+ B! [9 A& p11.1 Gaussian Elimination in Practice8 V4 C% g  m% z( W$ J' V
11.2 Norms and Condition Numbers$ @, q' W2 R" k. d; |3 b
11.3 Iterative Methods and Preconditioners
8 I. d1 f+ y6 w& R" i12 Linear Algebra in Probability & Statistics
" G/ y$ v) J8 J$ ~/ \/ t12.1 Mean, Variance, and Probability4 h2 o, Q. t/ k5 |0 R
12.2 Covariance Matrices and Joint Probabilities
% [  E* _, V8 \2 z% B2 b5 c( c- k12.3 Multivariate Gaussian andWeighted Least Squares
5 S4 ]; {5 }: s4 [: o, X% EMatrix Factorizations* Q. G6 }5 H, H$ B/ @2 m
Index6 A! u" `  R. m7 y4 s5 V) X
Six Great Theorems / Linear Algebra in a Nutshell
, ~, I+ a3 z! l& V7 G

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好的

好的

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是的

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