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    Ferdinando ZULLO

    Insegnamento di LINEAR ALGEBRA

    Corso di laurea in DATA ANALYTICS

    SSD: MAT/03

    CFU: 6,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 48,00

    Periodo di Erogazione: Primo Semestre

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    INGLESE

    Contenuti

    1. Matrici
    2. Determinanti
    3. Sistemi di equazioni lineari
    4. Spazi vettoriali
    5. Complementi di algebra lineare
    6. Applicazioni

    Testi di riferimento

    Mike X Cohen, "Practical Linear Algebra for Data Science", O'Reilly Media, Inc., 2022

    G. Strang, "Introduction to Linear Algebra", 5th edition, Wellesley-Cambridge Press, 2016

    D.J.S. Robinson, “A course in Linear Algebra with Applications”, 2nd Edition, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2006

    Obiettivi formativi

    Fornire una buona conoscenza dei concetti e metodi del calcolo matriciale e dell’algebra lineare, esibendo alcune possibili applicazioni.

    Prerequisiti

    Nessuno.

    Metodologie didattiche

    Lezioni interattive tramite l’uso di note, messe a disposizione degli studenti dopo ogni singola lezione.

    Esercitazioni in aula per la preparazione delle prove scritte.

    Metodi di valutazione

    Una prova scritta intercorso e una prova scritta finale, con orale facoltativo.

    In alternativa, come da calendario didattico, prova scritta e prova orale (obbligatoria).

    Altre informazioni

    Materiale didattico a disposizione degli studenti sulla piattaforma e-learning di Ateneo: https://elearning.unicampania.it

    Programma del corso

    1. Matrici, Operazioni fra matrici, Prodotto di matrici
    2. Determinante, Inversa di una matrice, Combinazione lineare, Rango
    3. Equazioni lineari, Sistemi lineari, Il teorema di Rouché-Capelli, Regola di Cramer, Il metodo di Gauss, Sistemi lineari omogenei
    4. Lo spazio vettoriale R^n, Sottospazi, Basi e Dimensione
    5. Autovettori e autovalori, Diagonalizzazione
    6. Applicazioni

    English

    Teaching language

    English

    Contents

    1. Matrices
    2. Determinants
    3. Systems of Linear Equations
    4. Vector spaces
    5. Complements of Linear Algebra
    6. Applications

    Textbook and course materials

    Mike X Cohen, "Practical Linear Algebra for Data Science", O'Reilly Media, Inc., 2022

    G. Strang, "Introduction to Linear Algebra", 5th edition, Wellesley-Cambridge Press, 2016

    D.J.S. Robinson, “A course in Linear Algebra with Applications”, 2nd Edition, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2006

    Course objectives

    Provide a good knowledge of concepts and methods of matrix algebra and linear algebra, showing some possible applications.

    Prerequisites

    No prerequisites.

    Teaching methods

    Interactive lectures with notes, available for students after each lecture.

    Exercises in class for the preparation of written tests.

    Evaluation methods

    One written midterm test and one written final test, with an optional oral test.

    Otherwise, following the academic calendar, a written and (obligatory) oral exam.

    Other information

    Learning resources available for students on the e-learning platform of university: https://elearning.unicampania.it

    Course Syllabus

    1. Matrices, Operations with matrices, Product of matrices
    2. Determinants, Inverse of a matrix, Linear Combination, Rank
    3. Linear equations, Linear systems, Rouché-Capelli Theorem, Cramer’s rule, Gaussian elimination, Homogeneous linear systems
    4. The vector space R^n, Subspaces, Bases and Dimension
    5. Eigenvectors and eigenvalues, Matrix diagonalization
    6. Applications

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