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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Linear Algebra & Matrix Computing

verfasst von : Ivo D. Dinov

Erschienen in: Data Science and Predictive Analytics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Linear algebra is a branch of mathematics that studies linear associations using vectors, vector-spaces, linear equations, linear transformations, and matrices. It is generally challenging to visualize complex data, e.g., large vectors, tensors, and tables in n-dimensional Euclidian spaces (n ≥ 3). Linear algebra allows us to mathematically represent, computationally model, statistically analyze, synthetically simulate, and visually summarize such complex data.

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Literatur
Vinod, Hrishikesh D. (2011) Hands-On Matrix Algebra Using R: Active and Motivated Learning with Applications, World Scientific Publishing, ISBN 981310080X, 9789813100800.
Gentle, James E. (2007) Matrix Algebra: Theory, Computations, and Applications in Statistics, Springer, ISBN 0387708723, 9780387708720.
Metadaten
Titel
Linear Algebra & Matrix Computing
verfasst von
Ivo D. Dinov
Copyright-Jahr
2018
Buch
Data Science and Predictive Analytics

Print ISBN: 978-3-319-72346-4

Electronic ISBN: 978-3-319-72347-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-72347-1_5