本课程的主要内容包括：矩阵的相似变换、范数理论、矩阵分析和矩阵分解等矩阵论中的重要和应用广泛的知识。

课程回避线性空间和线性变换等相对抽象的内容，将线性空间和线性变换的基本方法在前面的章节中需要应用的地方适当提及而不专门展开，以便在36学时的教学时间内，尽量让学生学会矩阵论的基本理论与方法。

通过本课程的学习，掌握矩阵论的基本理论、基本知识与基本方法，初步理解限维空间的基本思想与基本方法。

通过本课程的学习，对矩阵的相似变换、范数理论、矩阵分析、矩阵分解、线性空间与线性变换等相关应用有比较全面而深入的认识。

课程结束后，能对有关概念和性质进行证明，有关计算问题能进行求解。

选课研究生学习本课程，采取线上与线下学习的混合式教学方式。请按时在线上学习、提问、提交作作业等，并参加线下的教学过程，相互结合，共同完成本课程的学习，取得成绩与学分。

期末考试成绩与平时成绩的综合，其中期末考试成绩占70%，平时成绩占30%。

平时成绩包括课堂参与度、发言、互评、测验等，其中参与度与在线学习时间占5%，发言与互评等占5%，作业与测试占20%。

预备知识主要涉及两门课程：线性代数、高等数学

在线性代数中，主要是行列式、矩阵的基本运算与性质、向量组的有关理论、线性方程组、特征值与特征向量、二次型，向量空间的最基本概念（基，维数，坐标等）。

在高等数学中，主要是极限、导数与微分、积分（主要是一元积分学）、级数（数项级数、函数项级数、幂级数）、常微分方程等，多元微分学中包括偏导数、梯度等基本内容。

1.徐仲,  张凯院,  陆全,  冷国伟. 矩阵论简明教程[M](第三版) ：科学出版社，2018

2．程云鹏，张凯院，徐仲. 矩阵论，第3版，西北工业大学出版社，2006年

3. Gene Golub, Charles Van Loan. Matrix Computations (3rd   Edition), Johns    Hopkins University   Press, 1996

4．Watkins D. Fundamentals Of matrix computations, Wiley, 2002

5.同济大学应用数学系编：线性代数（第四版），高等教育出版社，2004

（1）什么人选用本课程？

武汉理工大学的研究生学习矩阵论、矩阵分析课程都可以选择本课程进行学习。但只有在进行混合式教学的教师下选课的研究生，最后才能由本系统和期末考试的成绩，两者相给合，取得成绩和学分。

（2）选用本课程进行学习，应特别注意什么？

按时完成相关内容的学习、提交作业、互评其它同学的作业等。

（3）错过提交时间、漏做有关作业能否补做？

不能。由系统统一设置，任课教师不能修改。如果错过提交时间、漏做有关作业、没有及时互评其它同学的作业，相应部分成绩只能计0分。

（4）作业以何种形式提交最合适？

本课程的作业，建议专门准备一个作业本。如果是主观题，先在作业本上完成作业，再扫描或拍照，以图象形式上传到系统中。建议不要以附件形式上传作为作业的上交内容。

如果是客观题，先在作业本上完成相应的演算过程，得到结果，再在系统中进行客观题的解答。