Γραμμική Άλγεβρα (Ανοιχτό Μάθημα)

Το αρχείο περιέχει κώδικες MATLAB που αναφέρονται και χρησιμοποιούνται στο σύγγραμμα του G. Strang. Προτείνω να τους κατεβάσετε και να τους δοκιμάζετε καθώς καλύπτουμε τις σχετικές ενότητες. Φιλικά, ΕΓ

Ό,τι και να πει κανείς, ο τίτλος ... προσελκύει (από τους ανυπόμονους ως τους ράθυμους )

Φιλικά, Ε. Γαλλόπουλος

ΥΓ1 Έχει ιδιαίτερο ενδιαφέρον η παράγραφος: 

Why Cramming Doesn?t Work

Many student might scoff at the idea of learning a 4-year program in a quarter of the time. After all, couldn?t you just cram for every exam and pass without understanding anything?

Unfortunately this strategy doesn?t work. First, MITs exams rely heavily on problem solving, often with unseen problem types. Second, MIT courses are highly cumulative, even if you could sneak by one exam through memorization, the seventh class in a series would be impossible to follow.

Instead of memorizing, I had to find a way to speed up the process of understanding itself.

...  απαραίτητη προϋπόθεση βέβαια είναι να θέλει κάποιος να κατανοήσει και να μάθει (και να προβληματιστεί, αν δεν συμβαίνει αυτό στα υποχρεωτικά μαθήματα των πρώτων ετών του προγράμματος, π.χ. συζητώντας το θέμα με το σύμβουλο καθηγητή.).

ΥΓ2 Φυσικά δεν λείπει και ο αντίλογος, κάπου στα σχόλια των αναγνωστών:

BROSEPH says:

This article is a joke, to not be completely trolling

-Cal finds a person born with extreme talent

-So called talented person learns a couple of tricks

-Talented person uses experience from another Comp Sci master and his 170 IQ to solidify Cal?s thesis on more effecient learning.

-Nowhere does he address that this is an extreme case, Cal is basically emulating Malcom Gladwell?s success as a writer by applying a case study as a whole thesis to make a mass-read easy to enjoy sensastionalist article

How Google Converted Language Translation Into a Problem of Vector Space Mathematics

Technology Review (09/25/13)

Google researchers have developed a technique that uses vector space mathematics for language conversion. Instead of using versions of the same document in different languages, the technique relies on data mining to model the structure of a single language and then compares this to another language's structure. Their method is based on the notion that all languages have to describe a similar set of ideas, requiring similar words to accomplish this. The researchers determined a way to represent a language using the relationship between its words. The set of all the relationships, or the language space, can be visualized as a set of vectors pointing from one word to another; linguists recently have found that these vectors can be approached mathematically. Converting one language into another becomes a mathematical task of determining the transformation that converts one vector space into the other. To map the vector spaces, the researchers use a small bilingual dictionary developed by humans that compares the same body of words in two languages, to lay the groundwork for the linear transformation. The mapping can then be applied to larger language spaces. The researchers note that although their method is simple, it achieves almost 90-percent precision for English and Spanish translation, and is equally effective with less closely-related languages, such as English and Vietnamese.

Περισσότερα εδώ και η εργασία εδώ.

Του καθηγητή Przemyslaw Bogacki (Old Dominion University, Virginia, ΗΠΑ). Γραμμένο σε Perl, μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να κατασκευάσετε προβλήματα και να δείτε τη λύση τους με κάποιες εξηγήσεις.

Αντίστοιχο μάθημα από τον Phil Klein του Brown University μέσω της Coursera.

Ο συγγραφέας του συγγράμματος #1 (διαθέσιμο, εν μέρει, και ηλεκτρονικά) είναι ο Gilbert Strang, διακεκριμένος μαθηματικός και καθηγητής στο τμήμα Εφαρμοσμένων Μαθηματικών του MIT. Σας προτείνουμε να επισκεφθείτε την ιστοσελίδα του καθώς και του μαθήματος για πολλές επιπρόσθετες πληροφορίες. Επίσης το μάθημα στο Open Courseware του MIT που περιέχει και τις βιντεοσκοπημένες διαλέξεις από τις παραδόσεις του για όλα τα κεφάλαια του μαθήματος! Διδάσκων του μαθήματος το 2012 ήταν ο καθηγητής Alan Edelman. Οι στόχοι του μαθήματος δεν διαφέρουν πολύ από τους δικούς μας!

Από το Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνιας, Davis (UC Davis)

Ηλεκτρονικό μάθημα απο τον R. van der Geijn (University of Texas at Austin)

Ηλεκτρονικό μάθημα απο τον R. van der Geijn (University of Texas at Austin)

Με πολλά quiz κ.λπ.