※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：102-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
蘇柏青
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
電機系大一下必修
δ 課程大概內容
本課程是線性代數的入門課程。線性代數係以「向量空間」(Vector Space)為核心概念之
數學工具，擁有極廣泛之應用，非常值得理工商管等科系大學部同學深入修習，作為日後
專業應用之基礎。
向量空間乃是代數中較為抽象的概念。為使同學能循序吸收理解線性代數的原理，我們將
從大家較熟悉的矩陣、以及多元一次系統方程式開始為大家入門介紹。
課程內容包括了：
(1)矩陣(Matrices)、向量(Vectors)、與系統方程式(Systems of Linear Equations)：
在課程的最初，我們將從中學時代已經學過的多元一次方程式開始，透過尋找多元一次方
程式的系統解法(即高斯消去法)，介紹線性代數幾個最基礎的概念：
線性組合(Linear Combinations)、線性相依(Linear Dependence)、以及線性獨立
(Linear Independence)。
(2)矩陣與線性轉換(Linear Transformation)及行列式(Determinants)
第二階段，我們將從介紹矩陣的乘法開始，向大家介紹線性轉換的概念。
線性轉換有反轉(Inverse)、結合(Composition)、分解等性質，都可以用矩陣乘法的概念
作入門的理解。
我們也將簡單介紹矩陣的行列式。
(3)子空間 (Subspaces)
我們將利用前面已學過的概念，繼續向下一個重要的里程碑邁進。學習子空間概念的過程
中，你將學會什麼是基底(Basis)、維度(Dimension)，然後進一步加深了解矩陣與線性轉
換的關係。
(4)特徵向量與特徵值(Eigenvalues and Eigenvectors)
特徵向量與特徵值堪稱是線性代數中最經典的概念。它可是google搜尋以及其他許多許多
重要應用的理論基礎呢!
這裡我們將介紹如何用特徵多項式(Characteristic Polynomial)來計算特徵向量及特徵
值，以及矩陣對角化(Diagonalization)的概念。
(5)正交(Orthogonality)
另一個重要的概念為向量的正交關係。這裡我們將介紹向量內積(Inner Products)、向量
的正交投影(Orthogonal Projection)等概念。
(6)向量空間 (Vector Spaces)
課程的最後，我們將正式定義線性代數的核心抽象概念：向量空間。之前所有學過的觀念
最後都以向量空間的形式再作一次總複習。
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
認真上課會提前看完教學影片 5顆
看不完教學影片 2.5顆
想混混的 2顆
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Elementary Linear Algebra - A Matrix Approach, 2nd Ed
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
自本學期2014年2月起，本班課程將開始採用「翻轉教室」的方法上課，亦即：
修課學生應於每週三上課之前利用時間在線上看完該週上課的課程短片。(第一週除外)
上課時間則進行問題與討論以及寫作業。作業須在課堂時間內寫完繳交。課後不再有其他
作業
(觀看下週短片除外)。
所以你要先花時間看影片,然後課堂中基本上就是跟小組討論,一起寫作業
然後你影片或觀念不懂時可以問老師
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
紮實偏甜,因為期中期末統一出題,所以跟別班有差的就是
小考跟平時成績,我覺得這30%滿容易拿的.
平時成績(作業, 課程參與) 10%
小考 20% (共兩次，每次10%)
期中考 35 %
期末考 35 %
ρ 考題型式、作業方式
作業是3人為一組在課堂中要完成,沒有回家作業
(作業不難,而且3人一起寫,基本上都會接近100,甚至超過,因為總分超過100)
小考滿簡單的,容易拿分
期中期末是系上統一出題
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
可以缺課,但是作業會沒成績
(這學期作業成績是12取8)
Ψ 總結
此門課為翻轉教室,上課跟其他班不同,需要先預習影片
才不會在上課時作業不會寫
但原po有點混,幾乎沒有在上課前看完影片
幸虧其他兩個小組員很罩,讓我平時成績接近滿分
所以組員也是滿重要的 = )
老師教得不錯
是一門認真就可以拿高分的好課