自从大学学了线性代数以来, 对线性代数的概念一直很迷惑. 感觉中间像是隔了一层布一样, 怎么都理解不了线性代数是个什么东西.
读了人工智能以后, 发现没有线性代数的扎实基础根本学不了人工智能, 特别是在图像处理还是自然语言处理的过程中, 线性代数是
一个非常重要的基础, 可以说没有线性代数, 就学不了这两个.
今天看到了一篇文章, 让我对线性代数的理解更深了一点, 对我在线性代数巩固的路上也提供了很大的帮助.
在M67的这篇随记中, 主要描述了数学教育中对一些概念的的解读问题. 其中涉及到了对很多数学概念的重新解读, 致力于让数学概
念回归本真, 从数学的发展历程中学习数学, 而不是死记概念. 我一直觉得, 对于理科来说, 也不仅仅对于理科来说, 学习不仅仅是记忆一
些概念, 将一些文字存到脑子里, 可以说学习完全不是这样. 如果真的学会并且理解了这样一个概念, 我们的大脑并不是记住了这样一个
概念而已, 被大脑留下的是这个概念的本质. 在国外学习的过程中, 一开始接触 ontology 这个概念的时候不是很理解, 有一天突然茅塞,
顿开, 我们学习的过程不就是将文字描述的概念转换成本体并将这个模式存储到意识中的过程吗. 无论是用什么语言来学习, 都是一种
学习的方式而已, 真正学会的的东西是一样的. 就是这个概念的的本质.
描述线性代数和质数的部分让我感触很深. 一直以来, 老师教的都是质数就是不可再分的数, 但是如果将质数的概念和物理
上的质子联系起来, 我们就能很容易的理解, 质数就是数学世界中的质子.线性代数无非是扩展到多维的线性变换. 矩阵不就是用来缩放,
旋转的工具吗.