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Yen-Sheng Chen, OpenCourseWare
Тайвань
Добавлен 2 сен 2013
本頻道提供陳晏笙老師的課程影片，包含「電路學」、「線性代數」、「天線」三門課程。
「電路學」為一學年的大學部課程；本頻道透過全新的章節編排，利用八個章節重新組織本學科，試圖更清楚地闡述電路學的發展脈絡，期盼讓更多學生、考生理解電路學的精神與解題。另一方面，「線性代數」為一學期的課程；雖然本課名有許多切入角度，本頻道以「工程數學」的觀點出發，視矩陣為輸入變數與輸出響應的線性轉換，著重理解、應用、甚至「賞析」，而非繁雜的數學推導。藉由梳理、編排後的六個章節，本頻道試圖建立看待矩陣的新思維，進而應用線性代數於進階研究。最後，「天線」為一學期的研究所課程；本課程整合微波工程、天線、陣列等內容，透過六個章節，強調天線的實務觀點與應用，期盼讓本領域的研究生、工程師更清楚天線與微波被動電路的基本觀念。
這三門課程的講義下載連結如下：
電路學：reurl.cc/XRrl3E
線性代數：（各章講義陸續更新於影片說明欄）
天線：reurl.cc/QEl6D2
未來本頻道將會增加電路學國家考試題目解析、臺灣各研究所入學考試題目解析。讀者如有任何電路學、線性代數、天線的疑難雜症，歡迎反應至本頻道，或是來信回饋：yschen@ntut.edu.tw
「電路學」為一學年的大學部課程；本頻道透過全新的章節編排，利用八個章節重新組織本學科，試圖更清楚地闡述電路學的發展脈絡，期盼讓更多學生、考生理解電路學的精神與解題。另一方面，「線性代數」為一學期的課程；雖然本課名有許多切入角度，本頻道以「工程數學」的觀點出發，視矩陣為輸入變數與輸出響應的線性轉換，著重理解、應用、甚至「賞析」，而非繁雜的數學推導。藉由梳理、編排後的六個章節，本頻道試圖建立看待矩陣的新思維，進而應用線性代數於進階研究。最後，「天線」為一學期的研究所課程；本課程整合微波工程、天線、陣列等內容，透過六個章節，強調天線的實務觀點與應用，期盼讓本領域的研究生、工程師更清楚天線與微波被動電路的基本觀念。
這三門課程的講義下載連結如下：
電路學：reurl.cc/XRrl3E
線性代數：（各章講義陸續更新於影片說明欄）
天線：reurl.cc/QEl6D2
未來本頻道將會增加電路學國家考試題目解析、臺灣各研究所入學考試題目解析。讀者如有任何電路學、線性代數、天線的疑難雜症，歡迎反應至本頻道，或是來信回饋：yschen@ntut.edu.tw
單元 8．正交性–最小平方法與投影矩陣
第三章的第二個單元是著名的「Least Squares」。當Ax = b問題無解，且矩陣A的各行皆獨立，我們可以用最小平方法計算最佳解。而最小平方法正是奠基於「正交投影」；此觀念帶來兩種重要應用：投影矩陣、擬反矩陣（Pseudoinverse）。
Chapter 3 課程講義：reurl.cc/jyxdZD
Chapter 3 課程講義：reurl.cc/jyxdZD
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單元 7．正交性-四大子空間的正交性
Просмотров 33516 часов назад
第三章的主題為「正交性」，深化第二章四大子空間的探討，並廣化Ax = b問題，分析無解情形之下如何獲得最佳解。第三章分成三個單元，本單元為第一部分，闡述垂直子空間的定義，說明「列空間」與「零空間」、「行空間」與「左零空間」分別垂直且互補。 Chapter 3 課程講義：reurl.cc/jyxdZD
單元 6．向量空間-兩種矩陣實例：線性轉換矩陣化、圖論
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第二章介紹矩陣的四大子空間，以及描述子空間特徵的專業術語。作為第二章的總結，本單元以兩種實例計算四大子空間的基底、維度，並檢視其物理意義。這兩種應用分別為線性轉換的矩陣化，以及圖論的關聯矩陣。 Chapter 2 課程講義：reurl.cc/93k8va
單元 5．向量空間-矩陣的四大子空間
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本單元為第二章的中段。為充分特徵化子空間，本單元闡述子空間最重要的專有名詞 基底（basis），並深化「行空間」、「零空間」至另外兩個同等重要的子空間：列空間、左零空間。 Chapter 2 課程講義：reurl.cc/93k8va
單元 4．向量空間-初探「行空間」與「零空間」
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課程第二章分成三個單元。矩陣由行向量組成，但是，這些特定的行向量來自更巨觀的「行空間」；此外，當給定一個矩陣，這個矩陣就自帶另一種特殊的子空間 「零空間」。「行空間」與「零空間」對求解線性系統Ax = b至關重要。 Chapter 2 課程講義：reurl.cc/93k8va
單元 3．矩陣的基礎操作-LU分解、反矩陣
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本單元為第一章的下半部，強化高斯消去法的操作與意義，進而延伸至「線性代數」第一個矩陣分解方法：LU分解。影片後段說明反矩陣的定義、意義與計算方式，以及矩陣轉置的相關觀念。 Chapter 1 課程講義：reurl.cc/kybLWr
單元 2．矩陣的基礎操作-高斯消去法
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本單元為第一章的上半部，首先說明矩陣分析的SOP，並指出操作矩陣乘法的四種觀點。接著，課程重心為前四章節最重要的計算工具：高斯消去法。事實上，矩陣乘法與高斯消去法是線性代數的「基本動作」；若無法徹底熟練基本動作，後續將難以銜接進階觀念。 Chapter 1 課程講義：reurl.cc/kybLWr
單元 1．線性代數課程導論
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本課程以「矩陣代數與應用」為名開設，但其實質內容為「線性代數」。教學的切入方向重視理解、應用、甚至「賞析」，而非繁雜的數學推導與證明。期盼本課程能精準呈現線性代數的「工程觀點」與「應用價值」，讓學生重新認識線代，不再視矩陣為枯燥、乏味的課程。 Chapter 0 課程講義：reurl.cc/34A5W0
單元 28．陣列基礎 - 陣列的頻率響應觀點
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本單元為「天線」課程的最後一講。電波工程師鑽研各種元件的頻率響應；當天線陣列也需追求寬頻帶，本單元解釋饋入權重、天線間距、單元因子對場型的頻率特徵，進而總結本章節、乃至於本課程的電波觀念。 講義： Lecture 6 - 陣列基礎：reurl.cc/3oKYlM
單元 27．陣列基礎 - 饋入權重的分析與智慧型天線
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單元25、26中，陣列單元的饋入電流振幅皆相同，導至過大的旁瓣位準。本單元首先解釋數種振幅調整方法的對應效果，說明降低旁瓣位準的方式，進而介紹兩種陣列天線的應用：波束切換技術、適應性陣列。 講義： Lecture 6 - 陣列基礎：reurl.cc/3oKYlM
單元 26．陣列基礎 - 均勻N單元線性陣列（二）
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理解陣列因子的分析方法之後，工程師得以計算主波束指向角、零點方向、半功率波束寬、旁波瓣位準等參數，進而更精準地描述場型特性。 講義： Lecture 6 - 陣列基礎：reurl.cc/3oKYlM
單元 25．陣列基礎 - 均勻N單元線性陣列（一）
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本章節介紹天線陣列分析最重要的基礎計算，考慮均勻激發的N個天線單元，探討陣列因子如何受單元數、天線間距、饋入電流相位差影響。 講義： Lecture 6 - 陣列基礎：reurl.cc/3oKYlM
單元 24．陣列基礎 - 兩單元陣列
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本單元首先推導兩單元陣列的陣列因子，藉由一中介變數，簡化場型振幅對角度的分析複雜度。之後，透過此中介變數，工程師得以了解天線間距、電流相位差的影響，進而快速掌握各種主波束、零點方向的設計條件。 講義： Lecture 6 - 陣列基礎：reurl.cc/3oKYlM
單元 23．陣列基礎 - 場型相乘法則
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本單元進入課程的最後一章，闡述天線陣列最核心的觀念：場型相乘法則。只要天線陣列由相同的單元所組成，場型就可以拆解為單元本身的場型乘上陣列因子。 講義： Lecture 6 - 陣列基礎：reurl.cc/3oKYlM
單元 22．天線家族 - 孔徑天線
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本單元介紹八木天線、槽孔天線、微帶天線、號角天線、反射面天線、透鏡天線的結構、理論、參數。 講義： Lecture 5 - 天線家族：reurl.cc/logomQ
7:03, 求出來的p一樣的，但是x_hat應該不一樣 1:37:35, 要使用pseudoinverse的公式, A不一定需要扁的吧？A也可以長的，隻是此時需要column full rank，公式是(ATA)-1AT
單元8被隱藏,看不到. 要如何看?
21:00
1:16:26 矩陣乘法筆記： 把作用矩陣乘在目標矩陣的左邊，是對目標矩陣進行「Row operation(列運算)」 把作用矩陣乘在目標矩陣的右邊，是對目標矩陣進行「Column operaion(行運算)」
47:27 請問為什麼By columns，是以A的各行當主體；而50:54 By rows，是以B的各列當主體? 😎
過多贅言，很多很基本的抽象觀念其實不需要做過多的說明，那是當學生本該自己思考而獲得的，當學生無法具備這樣的能力，研究所其實意義不大
17:00 一、兩個數乘向量的和被稱爲這兩個向量的“線性組合” 二、“線性代數緊緊圍繞向量加法與數乘” 26:41 一、線性組合 無法帶來新的資訊 ，無法拼出新的維度 （linearly dependent :singular 52:18 一、線性組合不會增加資訊 1:03:03 一、思考矩陣乘法的意義 1:06:03 column vs row
我五十多歲竟然聽得懂、學得會。厲害了！老師。
有料！以前學校老師講話都太學術了！ 有18週目前先追上第六週 看不懂的再回來打卡
46:42, step 2和step 1的basis都是[1, t, t2, t3]吧? Input的是對應的coordinates
1:14:18 為什麼要用「行」的觀點呢?
連結失效，跪求講義網址🥲🥲 感謝老師的課程，讓我考上台電職員！！ 教的超棒
我看不懂主修法律 我覺得字比較少 一定比較簡單
電路學教父
救星 謝謝
40:00
我今年47歲，第一次看到會引起我學習興趣的線性代數課程，老師很年輕、教學很生動，很棒!
用数学的语言来解释了现象 直观到语言 方便 研究和计算
感謝
後製的很好XD
38:16 穩態解
03:17 ex 18:48 解DE 條件2 step1與step2方向設定相反可能
24:05 ex2 50:14 RLC 58:39 阻尼
01:20 ex-RC 18:19 寫法 21:43 ex-RC
又會教書研究能力又出眾的老師
00:54 SOP 08:24 step3 20:27 ex-RC 34:23 RL 46:44 ex-RL 1:00:37 stepResponses
00:09 上次小整 01:49 ex 04:35 SOP 05:07 step1 06:59 step2 12:48 step3 22:31 星際效應★★★★★ 25:23 連續的意義 28:44 timeConstant 35:42 WonR
請教老師, 若矩陣中的行向量的線性組合是判斷矩陣是否為singular的依據, 那為什麼高斯消去法卻是對列向量做線性組合？用行向量做的話....好像又跟現在用的 A=LU分解會有(表面上看起來)很不同的結果.
我的理解：矩陣是否為singular的依據既可以用行向量的線性組合也可以用列向量的線性組合
不點名，煤作業分數，真硬的老師www
感謝演算法。
非常完美的视频 希望尽快看到 特征值
01:03 SourseTransformation 18:06 ex 29:24 Thevenin & Norton
8:55 start
05:46 L與C 義 17:03 C : v->i->p->W 31:33 C : i->v->p->W 37:40 L : i->v->p->W 42:40 L : v->i 43:27 直流非時變 48:50 L與C 串&並 57:14 Responses
39分钟 那个是不是负的 1/2 LUB B中那个
下次什么时候开呢 我的书正好和这个一样的 完美
線性組合：兩個向量乘以某個倍數後再相加
把這當劇在追，太屌了 陳老師
老師上課內容太棒了
真的 大一的時候真的不知道線性代數在幹嘛 但後來接觸到大二、大三的課之後，尤其是量子力學與傅立葉轉換、電路分析等等，才發現線性代數的相關觀念真的很重要，但那個時候要回去自己把所有觀念在串連一次，真的會需要很多心力。感謝老師能夠以串連的思想為核心，重新再開這一門課。
業界老人路過，感謝老師解惑
線性代數不只矩陣形式 傅立葉級數 轉換 laplace 泰勒展開式等
我已工作多年，也跟許多教授合作過。看了您的教學影片，深深感受老師您教學的用心與熱情，以及有脈絡系統的整理引導，希望老師能繼續開課。
學弟路過 朝聖 學長厲害
演算法讓我看到這部優質影片，希望能繼續看到後面的單元~
當年我在明志工專被第六大學給搞死.....
我想要離開明志科大很痛苦
什麼是「第六大學」?
講解很詳細～
老師的第一堂課就激發我想繼續看的想法 儘管我已經徹底學過線性代數 並研究所考上成大
12:37 P2應該=I，不是P 26:41 下三角矩陣L的對角線不一定是1，比如(4 3/n 6 3) = (4 0/n 6 -1.5)*(1 0.75/n 0 1)。A=LDU的D不是把U的對角線變成1，是同時把L和U的對角線變成1
爲什麽LU decomposiiton需要A是non-singular matrix?
A matrix 就算是singular還是可以LU。只是如果A是singular matrix. U matrix 的對角元素(一個或多個元素)為零。無解。