課程資訊
課程名稱
 線性代數
Linear Algebra 
開課學期
 101-1 
授課對象
 管理學院  科技管理組  
授課教師
 蘇柏青 
課號
 BA2003 
課程識別碼
 701 17100 
班次
  
學分
 3 
全/半年
 半年 
必/選修
 必帶 
上課時間
 星期五6,7,8(13:20~16:20) 
上課地點
 管一101 
備註
 本課程中文授課,使用英文教科書。
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：70人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1011LA 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
 核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

1. Matrices and Vectors
2. Matrices and Linear Transformations
3. Determinants
4. Subspaces
5. Eigenvalues and Eigenvectors
6. Orthogonality
7. Vectors Spaces
 

課程目標
 1. 介紹線性代數主要觀念
2. 熟悉線性代數描述與解題方法
3. 應用線性代數於經濟、管理、工程問題  
課程要求
 預修科目：「高中數學」裡面關於向量與矩陣的概念。不需要微積分，但是最好能熟悉代數的集合論的表示法。

評分方式：見下表。

加選規則：
1. 本課程開放加簽，但以全班修課人數控制在80人以下為原則。
2. 非工管系科管組學生，欲加簽者可以選擇(1)寫e-mail跟我聯絡登記；(2)於第一堂課(9/14)出席登記。兩種方式各取容許名額的一半( i.e., (80-N)/2) ，其中N為本系本組學生人數)。
3. 寫e-mail加簽者，除提供系級、學號、姓名外，並需於信中註明已閱讀過本「加選規則」以及後列之「課程需求」，才算完成正式的登記。單純寫e-mail詢問加簽可能性者，不算正式登記。加選的優先順序以正式登記之e-mail時間順序為準，我將回信告知序號。但第一堂課未出席領取授權碼者，視為棄權。
4. 第一堂課出席登記者，當場抽籤決定優先順序，並給予授權碼。
5. 不論何種加簽方式，一旦決定加選，必須全力以赴修習課程。不得於學期中途退選。

課程需求：
1. 本課程之難度設計將需要一般的同學，除了每週上課時間3小時外，另需至少每週平均3~6小時的自修時間(複習及題目練習)才能達到要求的學習成果。
2. 期末總成績可能視全班原始成績略作些微調整，但顯然達不到學習成果者，仍將以不及格(F)論。我拒絕任何期末考之後任何形式的求情。
3. 只有學習成果真正優秀的同學可以拿到A+。除非特別情況(許多同學的學習成果都非常好，出乎預期)，否則A+的人數將僅為全班人數的10%左右。

===(八月十三日補充)=====
1. 上述加選規則為我對本學期的加選訂定的一般原則。我保留修改與更新此加選規則細節的最終權利。
2. 目前採網站登記人數已至20人，很可能已經超過上述總人數( (80-N)/2))。雖然我可以接受同學繼續用網站登記，但請注意在此時網路登記的序號最後能成功加選的機會已經不高。請考慮用第二種方式加選。
3. 由於目前登記加選的同學中，財金系同學佔了絕對多數，已經嚴重排擠了其他科系同學的加選機會。在資訊不對等的狀況下，對其他科系欲加選的同學顯失公平。我決定視狀況為其他非財金系的同學提高加選的優先順序。敬請財金系同學能夠諒解。

==(八月二十七日補充)===
1. 目前採網路登記之財金系同學人數已經過多，已經遠超過可能接受的人數。請財金系同學不要再來信，而改用第一堂課出席抽籤的方式。自即日起將不再回覆財金系同學的網站登記。
2. 其他科系的同學雖然仍然可以登記，但是目前人數的累積使我無法向您保證一定能加簽成功。
3. 第一堂課出席抽籤的詳細規則將擇日再宣佈。不論學期前是否有寫信登記，完全都不會影響第一堂課出席抽籤的順位。

==(九月十日補充)===
1. 今天是開學第一週的星期一，即日起不再接受網路登記加選。
2. 欲加選者但尚未登記者請在本週五直接到教室登記。我們將當場抽籤決定序號。
3. 請務必於上課鐘響(2:20pm)前到達教室。 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
 每週四 10:00~12:00 
指定閱讀
 教科書： Spence, Insel, and Friedberg, "Elementary Linear Algebra -- A Matrix Approach" 2/e, Pearson -- Prentice Hall.  
參考書目
  
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 期中考 
30% 
  
2. 
 期末考 
40% 
  
3. 
 平時成績 
30% 
  
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 9/14  Introduction <BR>
(1.1) Matrices and Vectors <BR>
(1.2) Linear Combinations, Matrix-Vector Products<BR> 
第2週
 9/21  (1.3) Systems of Linear Equations<BR>
(1.4) Gaussian Elimination (Part I)<BR>
 
第3週
 9/28  (1.4) Part II (Rank and Nullity) <BR>
(1.6) Span of Vectors <BR>
 
第4週
 10/05  Quiz #1(Sections 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, and 1.6) <BR>
(1.7) Linear Independence<BR>
 
第5週
 10/12  (1.7) Linear Independence <BR>
(2.1) Matrix Multiplication<BR>
(2.3) Elementary Matrices<BR>
 
第6週
 10/19  (2.3) Elementary Matrices <BR>
(2.4) Invertible Matrices<BR>
 
第7週
 10/26  Quiz #2 <BR>
(2.4) Invertible Matrices<BR>
(2.7) Linear Transformations<BR>
 
第8週
 11/02  (2.7) Linear Transformations<BR>
(4.1) Subspaces and their properties<BR> 
第9週
 11/09  (4.2) Basis and Dimension <BR>
(4.3) Subspaces associated with a matrix<BR>
 
第10週
 11/16  Midterm (Sections 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.6, 1.7, 2.1, 2.3, 2.4, 2.7, 4.1, 4.2) 
第11週
 11/23  (4.2) Basis and Dimension <BR>
(4.3) Subspaces associated with a matrix<BR>
(4.4) Coordinate Systems<BR>
 
第12週
 11/30  (4.5) Matrix Representation of Linear Transformations<BR>
(5.1) Eigenvectors and Eigenvalues<BR>
(Including a small part of Chapter 3)<BR>
 
第13週
 12/07  Quiz #3<BR>
(5.2) Characteristic Polynomials<BR>
Definition of determinants and important properties thereof<BR>

 
第14週
 12/14  (5.3) Diagonalization <BR>
(6.1) Geometry of Vectors<BR>
(6.2) Orthogonal Set<BR>
 
第15週
 12/21  (6.2) Orthogonal Set<BR>
(6.3) Orthogonal Projections<BR>
(6.4) Least Square Approximation<BR>
 
第16週
 12/28  Quiz #4 <BR>
(7.1) Vector spaces and their subspaces <BR>
 
第17週
 1/04  (7.2) Linear Transformations <BR>
(Including part of Section 2.8)<BR>
(7.3) Basis and Dimension <BR>
Review and Summary 
第18週
 1/11  Final