| За специалности Бизнес информационни технологии
Софтуерно инженерство
Софтуерно инженерство
Лекции
Лекция 1. Вектори. Линейни действия със свободни вектори. Векторни пространства | Комплексни числа (теория и примери)
Лекция 2. Матрици. Линейни действия с матрици
Лекция 3. Линейна зависимост и линейна независимост на системи от вектори. Бази и размерност | Теория, решени задачи, линейна зависимост на свободни вектори
Лекция 4. Координатни системи | задачи
Лекция 5. Скаларно произведение. Евклидово векторно пространство | задачи
Лекция 6. Детерминанти. Свойства и пресмятане | теория, задачи
Лекция 7. Произведение на матрици | задачи
Лекция 8. Обратими матрици. Методи за намиране на обратна матрица
Лекция 9. Смяна на бази и координатни системи | обща смяна на координатна система, ротация, задачи
Лекция 10. Ранг на система от вектори и матрица | теория и примери, задачи
Лекция 11. Системи линейни уравнения. Формули на Крамер. Системи хомогенни линейни уравнения
Лекция 12. Метод на Гаус за решаване на системи линейни уравнения. Матрични уравнения. Приложения на системите линейни уравнения | задачи, още задачи
Лекция 13. Линейни преобразувания и техните матрици | задачи
Лекция 14. Векторно и смесено произведение на вектори | теория и примери, задачи
Лекция 15. Уравнение на права в равнина. Уравнение на окръжност | основни решени задачи, още решени задачи (файл 1, файл 2),
решени задачи за уравнение на права и уравнение на окръжност в равнина
Лекция 16. Уравнение на права и равнина в тримерно пространство. Уравнение на сфера | уравнение на права в пространството, уравнение на равнина, общи задачи
Лекция 17. Собствени стойности и собствени вектори на матрица и на линейно преобразувание. Диагонализиране на матрица | Регулярни вериги на Марков, Google PageRank
Задачи - собствени стойности и собствени вектори
Лекция 18. Криви от втора степен. Конични сечения
Лекция 2. Матрици. Линейни действия с матрици
Лекция 3. Линейна зависимост и линейна независимост на системи от вектори. Бази и размерност | Теория, решени задачи, линейна зависимост на свободни вектори
Лекция 4. Координатни системи | задачи
Лекция 5. Скаларно произведение. Евклидово векторно пространство | задачи
Лекция 6. Детерминанти. Свойства и пресмятане | теория, задачи
Лекция 7. Произведение на матрици | задачи
Лекция 8. Обратими матрици. Методи за намиране на обратна матрица
Лекция 9. Смяна на бази и координатни системи | обща смяна на координатна система, ротация, задачи
Лекция 10. Ранг на система от вектори и матрица | теория и примери, задачи
Лекция 11. Системи линейни уравнения. Формули на Крамер. Системи хомогенни линейни уравнения
Лекция 12. Метод на Гаус за решаване на системи линейни уравнения. Матрични уравнения. Приложения на системите линейни уравнения | задачи, още задачи
Лекция 13. Линейни преобразувания и техните матрици | задачи
Лекция 14. Векторно и смесено произведение на вектори | теория и примери, задачи
Лекция 15. Уравнение на права в равнина. Уравнение на окръжност | основни решени задачи, още решени задачи (файл 1, файл 2),
решени задачи за уравнение на права и уравнение на окръжност в равнина
Лекция 16. Уравнение на права и равнина в тримерно пространство. Уравнение на сфера | уравнение на права в пространството, уравнение на равнина, общи задачи
Лекция 17. Собствени стойности и собствени вектори на матрица и на линейно преобразувание. Диагонализиране на матрица | Регулярни вериги на Марков, Google PageRank
Задачи - собствени стойности и собствени вектори
Лекция 18. Криви от втора степен. Конични сечения
Упражнения
Упражнение 1. Вектори. Линейни действия със свободни вектори. Векторни пространства (Решения на част от задачите)
Упражнение 2. Линейно независими и пораждащи системи вектори. Бази и координатни системи
Упражнение 3. Скаларно произведение. Евклидово векторно пространство
Упражнение 4. Детерминанти
Упражнение 5. Произведение на матрици
Упражнение 6. Обратими матрици. Методи за намиране на обратна матрица
Упражнение 7. Смяна на бази и координатни системи. Изменение на матрицата на линейно преобразувание при смяна на базите
Упражнение 8. Ранг на матрица, система от вектори и линейно преобразувание
Упражнение 9. Системи линейни уравнения. Матрични уравнения
Упражнение 10. Линейни преобразувания и техните матрици
Упражнение 11. Векторно и смесено произведение на свободни вектори
Упражнение 12. Уравнение на права и окръжност в равнина
Упражнение 13. Уравнение на права и равнина в тримерно пространство
Упражнение 14. Собствени стойности и собствени вектори на линейно преобразувание. Диагонализиране на матрица и линейно преобразувание
Изтеглете всички задачи за упражнения като архивиран файл.
Допълнителни задачи за самостоятелна подготовка: по линейна алгебра и по аналитична геометрия.
Упражнение 2. Линейно независими и пораждащи системи вектори. Бази и координатни системи
Упражнение 3. Скаларно произведение. Евклидово векторно пространство
Упражнение 4. Детерминанти
Упражнение 5. Произведение на матрици
Упражнение 6. Обратими матрици. Методи за намиране на обратна матрица
Упражнение 7. Смяна на бази и координатни системи. Изменение на матрицата на линейно преобразувание при смяна на базите
Упражнение 8. Ранг на матрица, система от вектори и линейно преобразувание
Упражнение 9. Системи линейни уравнения. Матрични уравнения
Упражнение 10. Линейни преобразувания и техните матрици
Упражнение 11. Векторно и смесено произведение на свободни вектори
Упражнение 12. Уравнение на права и окръжност в равнина
Упражнение 13. Уравнение на права и равнина в тримерно пространство
Упражнение 14. Собствени стойности и собствени вектори на линейно преобразувание. Диагонализиране на матрица и линейно преобразувание
Изтеглете всички задачи за упражнения като архивиран файл.
Допълнителни задачи за самостоятелна подготовка: по линейна алгебра и по аналитична геометрия.
Курсова работа
Курсовата работа се състои от задачи, предвидени за самостоятелно решаване.
Изтеглете условието на курсова работа за студентите от редовна форма на обучение от тук: Курсова работа - Част 1 (Линейна алгебра) и Част 2 (Аналитична геометрия).
Максимален брой точки от курсовата работа - 8 точки (5 точки за задачите по Линейна алгебра и 3 точки за задачите по Аналитична геометрия).
Част 1 от курсовата работа се предава на преподавателя на упражнения.
Част 2 от курсовата работа се предава на преподавателя на лекции доц. Теофилова:
- за БИТ - на лекцията на 15.01.2025 г.
- за СИ - на лекцията на 14.01.2025 г.
Изтеглете условието на курсова работа за студентите от задочна форма на обучение от ТУК.
Моля, изпращайте курсовата работа, сканирата или снимана с телефон, на marta@uni-plovdiv.bg до 17.11.24 г., включително.
Курсовата работа трябва да бъде написана самостоятелно на ръка. Курсови работи, разпечатани от електронен носител или снимани на ксерокс, не се оценяват.
Изтеглете условието на курсова работа за студентите от редовна форма на обучение от тук: Курсова работа - Част 1 (Линейна алгебра) и Част 2 (Аналитична геометрия).
Максимален брой точки от курсовата работа - 8 точки (5 точки за задачите по Линейна алгебра и 3 точки за задачите по Аналитична геометрия).
Част 1 от курсовата работа се предава на преподавателя на упражнения.
Част 2 от курсовата работа се предава на преподавателя на лекции доц. Теофилова:
- за БИТ - на лекцията на 15.01.2025 г.
- за СИ - на лекцията на 14.01.2025 г.
Изтеглете условието на курсова работа за студентите от задочна форма на обучение от ТУК.
Моля, изпращайте курсовата работа, сканирата или снимана с телефон, на marta@uni-plovdiv.bg до 17.11.24 г., включително.
Курсовата работа трябва да бъде написана самостоятелно на ръка. Курсови работи, разпечатани от електронен носител или снимани на ксерокс, не се оценяват.
Изпит и оценяване
Изпитът се провежда в рамките на 2 астрономически часа и се състои от 4 задачи - две по линейна алгебра и две по аналитична геометрия.
Всяка вярно и пълно решена задача се оценява с 20т. Така от изпита могат да бъдат получени общо 80т. Крайната оценката се формира по формулата
Крайна оценка = 2 + (точки от изпит + бонус точки) / 20.
Скала за оценяване:
0 - 19 т. - Слаб (2)
20 - 29 т. - Среден (3)
30 - 49 т. - Добър (4)
50 - 69 т. - Мн. Добър (5)
70 - 88 т. - Отличен (6)
Информация за студенти от редовна форма на обучение
В рамките на триместъра се провеждат две контролни работи (една по линейна алгебра и една по аналитична геометрия), които могат да заместят решаването на изпитната тема по дисциплината при желание на студента. Ако студентът не е удовлетворен от резултатите си от контролните работи, то на изпита се явава за подобряване на тези резултати (решава цялата изпитна тема или само една от компонентите й). При формиране на крайната оценка се взима по-високият получен резултат от всяка от компонентите.
Също така могат да бъдат заработени 8 бонус точки от курсова работа, която се предава през последната седмица на триместъра (за студенти от редовна форма на обучение).
Сумата от получените точки от двете контролни работи и курсовата работа съответства на оценка.
При желание на студента тази оценка се записва като крайна оценка от изпита по ЛААГ в деня на изпита на съответната специалност.
Ако студентът не е удовлетворен от тази оценка, то в деня на изпита (или поправката) се явява върху цялата изпитна тема или само върху задачите от едната от двете ѝ компоненти (линейна алгебра или аналитична геометрия). Получените точки през триместъра от двете контролни работи не се губят, т.е. винаги се взима по-високият резултат от различните явявания върху всяка от компонентите.
Примерен изпитен вариант (за двете форми на обучение) заедно с подробно разписаното му решение можете да изтеглите от тук.
Всяка вярно и пълно решена задача се оценява с 20т. Така от изпита могат да бъдат получени общо 80т. Крайната оценката се формира по формулата
Крайна оценка = 2 + (точки от изпит + бонус точки) / 20.
Скала за оценяване:
0 - 19 т. - Слаб (2)
20 - 29 т. - Среден (3)
30 - 49 т. - Добър (4)
50 - 69 т. - Мн. Добър (5)
70 - 88 т. - Отличен (6)
Информация за студенти от редовна форма на обучение
В рамките на триместъра се провеждат две контролни работи (една по линейна алгебра и една по аналитична геометрия), които могат да заместят решаването на изпитната тема по дисциплината при желание на студента. Ако студентът не е удовлетворен от резултатите си от контролните работи, то на изпита се явава за подобряване на тези резултати (решава цялата изпитна тема или само една от компонентите й). При формиране на крайната оценка се взима по-високият получен резултат от всяка от компонентите.
Също така могат да бъдат заработени 8 бонус точки от курсова работа, която се предава през последната седмица на триместъра (за студенти от редовна форма на обучение).
Сумата от получените точки от двете контролни работи и курсовата работа съответства на оценка.
При желание на студента тази оценка се записва като крайна оценка от изпита по ЛААГ в деня на изпита на съответната специалност.
Ако студентът не е удовлетворен от тази оценка, то в деня на изпита (или поправката) се явява върху цялата изпитна тема или само върху задачите от едната от двете ѝ компоненти (линейна алгебра или аналитична геометрия). Получените точки през триместъра от двете контролни работи не се губят, т.е. винаги се взима по-високият резултат от различните явявания върху всяка от компонентите.
Примерен изпитен вариант (за двете форми на обучение) заедно с подробно разписаното му решение можете да изтеглите от тук.
Анотация на учебната дисциплина
Целта на курса е изучаването на основните математически дисциплини линейна алгебра и аналитична геометрия. Учебният материал включва: вектори, линейни пространства, бази и координатни системи, матрици и детерминанти, линейни преобразувания, системи линейни уравнения, уравнения на права в равнина, уравнения на права и равнина в пространството, криви от втора степен, конични сечения. Аудиторната заетост е 30 часа лекции и 30 часа упражнения (за студентите от редовна форма на обучение и 15/15 за студентите от задочна форма на обучение) - подробен конспект на разглежданите теми с приблизителното им разпределение по часове.
Препоръчителна литература
1. Д. Мекеров, Н. Начев, Ст. Миховски, Е. Павлов, Линейна алгебра и аналитична геометрия, Пловдивско университетско издателство.
2. Д. Мекеров, М. Манев, Учебно помагало по дисциплината ЛААГ, Макрос.
3. D. C. Lay, S. R. Lay, Judi J. McDonald, Linear algebra and its applications, 5th ed. Pearson, 2016.
4. G. Strang, Linear algebra and its applications, 4th ed., Nelson Engineering, 2007, ISBN-13: 978-813-150-172-6.
5. G. Strang, Introduction to linear algebra, 5th ed. Wellesley-Cambridge Press, 2016.
6. H. Anton, C. Rorres, Elementary Linear Angebra (applications version), 11th ed., Wiley, 2014, ISBN 978-1-118-43441-3. (10th edition)
7. S. Axler, Linear Algebra Done Right, 3rd ed., Springer, 2015.
8. K. Singh, Linear Algebra Step by Step, Oxford University Press, 2014.
9. C. D. Meyer, Matrix Analysis and Applied Linear Algebra, SIAM, 2000 (Solutions Manual).
10. S. Lipschutz, M. L. Lipson, Schaum's Outline on Linear Algebra, 4th. ed., McGraw Hill, 2009.
11. S. J. Leon, Linear Algebra with Applications, 9th ed., Pearson, 2015. (8th edition)
12. O. Bretscher, Linear Algebra with Applications, 5th ed., Pearson, 2013.
13. K. Shishkowski, K. Frinkle, Principles of Linear Algebra with Mathematica, Wiley, 2011.
14. C. Arangala, Exploring Linear Algebra with Mathematica, CRC Press, 2015.
15. F. E. Szabo, The Linear Algebra Survival Guide: Illustrated with Mathematica, Elsevier, 2015.
16. T. Andreescu, D. Andrica, Complex Numbers from A to... Z, second edition, Springer, 2014.
17. Prof. Gilbert Strang, MIT Linear Algebra Lectures (video course on YouTube), 2005.
18. Basic Linear Algebra
19. Е.М. Карчевский, М.М. Карчевский, Лекции по линейной алгебре и аналитической геометрии, Казанский университет, 2012.
20. Л. Беклемишева, А. Петрович, И. Чубанов, Сборник задач по аналитической геометрии и линейной алгебре, второ преработено издание, Физматлит 2001, 2003, 2004, ISBN 5-9221-0010-6.
21. А. М. Ивлева, П. И. Прилуцкая, И. Д. Черных, Линейная алгебра и аналитическая геометрия (учебное пособие), Новосибирск, 2014.
22. Ю.Г. Игнатьев, А.А. Агафонов, Аналитическая геометрия евклидового пространства, Казанский университет, 2014.
23. Още литература на руски език по линейна алгебра и аналитична геометрия.
Препоръчителна литература
1. Д. Мекеров, Н. Начев, Ст. Миховски, Е. Павлов, Линейна алгебра и аналитична геометрия, Пловдивско университетско издателство.
2. Д. Мекеров, М. Манев, Учебно помагало по дисциплината ЛААГ, Макрос.
3. D. C. Lay, S. R. Lay, Judi J. McDonald, Linear algebra and its applications, 5th ed. Pearson, 2016.
4. G. Strang, Linear algebra and its applications, 4th ed., Nelson Engineering, 2007, ISBN-13: 978-813-150-172-6.
5. G. Strang, Introduction to linear algebra, 5th ed. Wellesley-Cambridge Press, 2016.
6. H. Anton, C. Rorres, Elementary Linear Angebra (applications version), 11th ed., Wiley, 2014, ISBN 978-1-118-43441-3. (10th edition)
7. S. Axler, Linear Algebra Done Right, 3rd ed., Springer, 2015.
8. K. Singh, Linear Algebra Step by Step, Oxford University Press, 2014.
9. C. D. Meyer, Matrix Analysis and Applied Linear Algebra, SIAM, 2000 (Solutions Manual).
10. S. Lipschutz, M. L. Lipson, Schaum's Outline on Linear Algebra, 4th. ed., McGraw Hill, 2009.
11. S. J. Leon, Linear Algebra with Applications, 9th ed., Pearson, 2015. (8th edition)
12. O. Bretscher, Linear Algebra with Applications, 5th ed., Pearson, 2013.
13. K. Shishkowski, K. Frinkle, Principles of Linear Algebra with Mathematica, Wiley, 2011.
14. C. Arangala, Exploring Linear Algebra with Mathematica, CRC Press, 2015.
15. F. E. Szabo, The Linear Algebra Survival Guide: Illustrated with Mathematica, Elsevier, 2015.
16. T. Andreescu, D. Andrica, Complex Numbers from A to... Z, second edition, Springer, 2014.
17. Prof. Gilbert Strang, MIT Linear Algebra Lectures (video course on YouTube), 2005.
18. Basic Linear Algebra
19. Е.М. Карчевский, М.М. Карчевский, Лекции по линейной алгебре и аналитической геометрии, Казанский университет, 2012.
20. Л. Беклемишева, А. Петрович, И. Чубанов, Сборник задач по аналитической геометрии и линейной алгебре, второ преработено издание, Физматлит 2001, 2003, 2004, ISBN 5-9221-0010-6.
21. А. М. Ивлева, П. И. Прилуцкая, И. Д. Черных, Линейная алгебра и аналитическая геометрия (учебное пособие), Новосибирск, 2014.
22. Ю.Г. Игнатьев, А.А. Агафонов, Аналитическая геометрия евклидового пространства, Казанский университет, 2014.
23. Още литература на руски език по линейна алгебра и аналитична геометрия.
От тази секция можете да изтеглите лекциите под формата на презентации в PDF формат.
От тази секция можете да изтеглите условията на задачите, предвидени за решаване на упражнения.
Допълнителни материали
Приложение на линейната алгебра в информатиката (Information retrieval and web search), Handbook of Linear Algebra, edited by L. Hogben, Chapman & Hall/CRC, 2007.
Моделът на векторните пространства за извличане на информация (кратка презентация).
An Introduction to Information Retrieval, C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze, 2009.
Handbook of Linear Algebra, edited by L. Hogben, 2nd edition, 2013.
Graph Theory and Linear Algebra, D. Johnson, 2017.
"Приятелският парадокс" и неравенството на Коши-Буняковски-Шварц (кратка презентация).
Applications to network analysis: Eigenvector centrality indices, D. Fasino, 2014.
Deeper Inside PageRank, A. N. Langville, C. D. Meyer.
Google's PageRank and Beyond, A. N. Langville, C. D. Meyer.
A Survey of Eigenvector Methods for Web Information Retrieval, A. N. Langville, C. D. Meyer.
The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web, L. Page, S. Brin.
PageRank: Standing on the shoulders of giants, Massimo Franceschet (history of iterative ranking algorithms).
The $25,000,000,000 Eigenvector: The Linear Algebra Behind Google, Kurt Bryan, Tanya Leise.
PageRank beyond the Web, David F. Gleich, 2014.
Manipulability of PageRank under Sybil Strategies, Alice Cheng, Eric Friedman.
Вериги на Марков (на английски език); Markov Chains and Google's PageRank - Chapter 10, Linear Algebra and its Applications, 4th ed., D. C. Lay.
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, Lars Elden, SIAM, 2007 (L. Elden, Numerical Linear Algebra in Data Mining).
SALSA - The Stochastic Approach for Link-Structure Analysis, R. Lempel, S. Moran.
WTF: The Who to Follow Service at Twitter, Pankaj Gupta, Ashish Goel, Jimmy Lin, Aneesh Sharma, Dong Wang, Reza Zadeh, 2013.
Twitterrank: Finding topic-sensitive influential Twitterers, Jianshu Weng, Ee Peng Lim, Jing Jiang, Qi He, 2010.
Networks, Crowds and Markets: Reasoning about a highly connected world, D. Easley, J. Kleinberg, Cambridge University Press, 2010.
Search Engines, Link Analysis, and User's Web Behavior, G. Meghabghab, Ab. Kandel, 2008.
Web Mining and Social Networking: Techniques and Applications, G. Xu, Y. Zhang, L. Li, 2011.
Матрични кодове на Хил (на английски език).
Приложение на линейната алгебра в икономиката - модел на Леонтиев (Input-output model).
Linear Algebra close to Earth (online материали на Joseph Khoury, University of Ottawa).
Свободен за разпространение учебник по линейна алгебра (на английски език) с автор Jim Hefferon, Mathematics, Saint Michael's College, Winooski Park, Colchester.
Моделът на векторните пространства за извличане на информация (кратка презентация).
An Introduction to Information Retrieval, C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze, 2009.
Handbook of Linear Algebra, edited by L. Hogben, 2nd edition, 2013.
Graph Theory and Linear Algebra, D. Johnson, 2017.
"Приятелският парадокс" и неравенството на Коши-Буняковски-Шварц (кратка презентация).
Applications to network analysis: Eigenvector centrality indices, D. Fasino, 2014.
Deeper Inside PageRank, A. N. Langville, C. D. Meyer.
Google's PageRank and Beyond, A. N. Langville, C. D. Meyer.
A Survey of Eigenvector Methods for Web Information Retrieval, A. N. Langville, C. D. Meyer.
The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web, L. Page, S. Brin.
PageRank: Standing on the shoulders of giants, Massimo Franceschet (history of iterative ranking algorithms).
The $25,000,000,000 Eigenvector: The Linear Algebra Behind Google, Kurt Bryan, Tanya Leise.
PageRank beyond the Web, David F. Gleich, 2014.
Manipulability of PageRank under Sybil Strategies, Alice Cheng, Eric Friedman.
Вериги на Марков (на английски език); Markov Chains and Google's PageRank - Chapter 10, Linear Algebra and its Applications, 4th ed., D. C. Lay.
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, Lars Elden, SIAM, 2007 (L. Elden, Numerical Linear Algebra in Data Mining).
SALSA - The Stochastic Approach for Link-Structure Analysis, R. Lempel, S. Moran.
WTF: The Who to Follow Service at Twitter, Pankaj Gupta, Ashish Goel, Jimmy Lin, Aneesh Sharma, Dong Wang, Reza Zadeh, 2013.
Twitterrank: Finding topic-sensitive influential Twitterers, Jianshu Weng, Ee Peng Lim, Jing Jiang, Qi He, 2010.
Networks, Crowds and Markets: Reasoning about a highly connected world, D. Easley, J. Kleinberg, Cambridge University Press, 2010.
Search Engines, Link Analysis, and User's Web Behavior, G. Meghabghab, Ab. Kandel, 2008.
Web Mining and Social Networking: Techniques and Applications, G. Xu, Y. Zhang, L. Li, 2011.
Матрични кодове на Хил (на английски език).
Приложение на линейната алгебра в икономиката - модел на Леонтиев (Input-output model).
Linear Algebra close to Earth (online материали на Joseph Khoury, University of Ottawa).
Свободен за разпространение учебник по линейна алгебра (на английски език) с автор Jim Hefferon, Mathematics, Saint Michael's College, Winooski Park, Colchester.
Google Classroom:
Лектор: доц. д-р Марта Теофилова, 238 каб. (Нова сграда)
Приемно време (I семестър): сряда, 10:30-11:30
http://teofilova.wordpress.com
marta@uni-plovdiv.bg
Лектор: доц. д-р Марта Теофилова, 238 каб. (Нова сграда)
Приемно време (I семестър): сряда, 10:30-11:30
http://teofilova.wordpress.com
marta@uni-plovdiv.bg
Основни примери с Wolfram Mathematica
В тази секция можете да намерите примерни задачи, решени чрез система Mathematica. За повече подробности относно Mathematica посетете
http://www.wolfram.com/mathematica и http://mathworld.wolfram.com.
Полезни съвети за работа с Mathematica (на английски език) - http://www.nhn.ou.edu/~morrison/Mathematica/TipSheets/Syntax.pdf.
1. Линейни действия с вектори. Линейна зависимост и линейна независимост на вектори
2. Координатни системи
3. Скаларно произведение
4. Детерминанти
5. Произведение на матрици
6. Обратна матрица
7. Ранг на матрица
8. Системи линейни уравнения
9. Векторно и смесено произведение на свободни вектори
http://www.wolfram.com/mathematica и http://mathworld.wolfram.com.
Полезни съвети за работа с Mathematica (на английски език) - http://www.nhn.ou.edu/~morrison/Mathematica/TipSheets/Syntax.pdf.
1. Линейни действия с вектори. Линейна зависимост и линейна независимост на вектори
2. Координатни системи
3. Скаларно произведение
4. Детерминанти
5. Произведение на матрици
6. Обратна матрица
7. Ранг на матрица
8. Системи линейни уравнения
9. Векторно и смесено произведение на свободни вектори
Ръководство за решаване на задачи по ЛААГ | Записки от дистанционни лекции
АКТУАЛНИ СЪОБЩЕНИЯ
Резултати от ИЗПИТА по ЛААГ на БИТ, 1 курс, ЗАДОЧНО ОБ.
Студентите, които желаят по-висока оценка, трябва да заявят това в срок до 02.12.2024 г. с писмо на marta@uni-plovdiv.bg, за да НЕ бъде нанесена текущата им оценка в изпитния протокол.
НАНЕСЕНИТЕ ОЦЕНКИ В ПРОТОКОЛА НЕ СЕ КОРИГИРАТ!
Студентите могат да се явят за повишаване на поправителната сесия през юни 2025 г. или на датите на изпита или поправката на БИТ, редовно обучение през зимата на 2025 г.