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      《線性代數(shù):一名合格科研人的筑基課》第八課丨線性代數(shù)如何成為通用建模語(yǔ)言?——跨學(xué)科應(yīng)用案例

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      導(dǎo)語(yǔ)

      腦機(jī)接口的“意念解碼”、社交網(wǎng)絡(luò)的“社群發(fā)現(xiàn)”、單細(xì)胞生物學(xué)的“命運(yùn)軌跡繪制”,這些看似無(wú)關(guān)的前沿領(lǐng)域,實(shí)則共享同一套線性代數(shù)語(yǔ)言:它們都需處理高維數(shù)據(jù)、提取核心特征、分析系統(tǒng)穩(wěn)定性,而子空間、線性映射、特征值、矩陣分解等概念,正是解決這些問(wèn)題的通用工具。本講通過(guò)三大應(yīng)用場(chǎng)景,整合課程核心知識(shí),展現(xiàn)線性代數(shù)的系統(tǒng)思維價(jià)值。


      集智學(xué)園聯(lián)合清華大學(xué)數(shù)學(xué)博士諸葛昌靖老師推出「」,并邀請(qǐng)武漢大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院周進(jìn)教授于1月20日、1月27日就特征值與特征向量在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用做特別加餐分享。課程已于12月20日開(kāi)啟,歡迎加入課程群交流。

      主題:線性代數(shù)如何成為通用建模語(yǔ)言?——跨學(xué)科應(yīng)用案例

      課程簡(jiǎn)介

      這是本系列課程的收官之作,也是檢驗(yàn)“筑基”成果的實(shí)戰(zhàn)演練。

      在前七講中,我們像建筑師一樣,一塊塊砌好了向量空間、內(nèi)積、矩陣、特征值這些“數(shù)學(xué)磚塊”。而這一講,我們將走出圖紙,去一窺線性代數(shù)如何構(gòu)建真實(shí)世界中宏偉的科學(xué)大廈。

      本講通過(guò)信號(hào)處理、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)中線性代數(shù)的應(yīng)用,展示線性代數(shù)如何作為一種“通用建模語(yǔ)言”,幫助科研人員在紛繁復(fù)雜的現(xiàn)象中建立秩序。

      你將看到:

      • 傅里葉變換如何將腦電波映射到頻域,讓意念顯形;

      • 拉普拉斯矩陣如何捕捉社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),讓隱形社群浮現(xiàn);

      • 矩陣分解與變換如何描述溝通分子到細(xì)胞的尺度,解釋神秘的基因與生命的行為。

      通過(guò)本講的學(xué)習(xí),你將完成從“做題家”到“建模者”的蛻變,真正理解為什么線性代數(shù)是現(xiàn)代科學(xué)不可或缺的系統(tǒng)思維框架。

      課程大綱

      應(yīng)用一:腦機(jī)接口如何“讀心”?——信號(hào)的解碼

      Neuralink等腦機(jī)接口設(shè)備采集的腦電信號(hào)是高維時(shí)間序列。通過(guò)Fourier變換將其映射到頻域,再用類似PCA提取關(guān)鍵成分,最終用SVM分類用戶意圖。整個(gè)流程是線性代數(shù)在信號(hào)處理中的完美體現(xiàn)。

      • PCA:回顧概念、舉例、可視化

      • SVM:數(shù)學(xué)及算法

      • Fourier變換:無(wú)窮維線性空間中的應(yīng)用,卷積、濾波、信號(hào)降噪、圖像壓縮

      應(yīng)用二:社交平臺(tái)如何發(fā)現(xiàn)“隱形社群”?——網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的譜分析

      微信、微博通過(guò)構(gòu)建用戶互動(dòng)圖,計(jì)算其Laplace矩陣的特征值與特征向量(圖傅里葉基),實(shí)現(xiàn)社區(qū)自動(dòng)劃分。最小非零特征值(代數(shù)連通度)反映網(wǎng)絡(luò)魯棒性,而特征向量符號(hào)變化揭示群體邊界。

      • Laplace 矩陣定義與譜性質(zhì)

      • 圖傅里葉變換

      • 應(yīng)用示例:聚類、社區(qū)檢測(cè)、信號(hào)傳播

      • 矩陣擾動(dòng)與靈敏度分析簡(jiǎn)介(Weyl 不等式、Davis–Kahan 定理)

      應(yīng)用三:從分子到種群——生命科學(xué)中的線性代數(shù)應(yīng)用

      單細(xì)胞RNA-seq等測(cè)序技術(shù)產(chǎn)生百萬(wàn)級(jí)基因表達(dá)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)往往形成一個(gè)矩陣供下游分析。無(wú)論是傳統(tǒng)的batch數(shù)據(jù)還是單細(xì)胞偽時(shí)間軌跡預(yù)測(cè),或者對(duì)于生物系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為的控制,都需要通過(guò)矩陣的語(yǔ)言刻畫(huà)與描述。

      • 反饋系統(tǒng)與控制:穩(wěn)定性、可控性、可觀測(cè)性、Kalman 濾波

      • 單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析:降維、可視化及軌跡推斷中的線性代數(shù)

      • 網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)與分子互作網(wǎng)絡(luò):功能模塊發(fā)現(xiàn)、調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的粗?;?/p>



      課程信息

      • 課程主題線性代數(shù)如何成為通用建模語(yǔ)言?——跨學(xué)科應(yīng)用案例

      • 課程時(shí)間2月14日(周六)晚 19:30–21:30

      • 課程形式

        • 騰訊會(huì)議(會(huì)議信息見(jiàn)群內(nèi)通知)

        • 集智學(xué)園網(wǎng)站錄播(3 個(gè)工作日內(nèi)上線)



      課程主講人

      北京工業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)與力學(xué)學(xué)院副研究員,清華大學(xué)數(shù)學(xué)博士,研究方向:計(jì)算系統(tǒng)生物學(xué)。致力于數(shù)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)的交叉研究,聚焦癌癥的演化機(jī)制及放化療、血液病、網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)及傳染病等復(fù)雜生物醫(yī)學(xué)問(wèn)題的多尺度動(dòng)力學(xué)建模與分析。

      課程適用對(duì)象

      • 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí),希望理解線性代數(shù)本質(zhì)及系統(tǒng)應(yīng)用的學(xué)生

      • 對(duì)生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)感興趣的跨學(xué)科學(xué)習(xí)者

      • 希望在數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)分析、系統(tǒng)建模領(lǐng)域深入應(yīng)用線性代數(shù)的人

      • 對(duì)邏輯、抽象思維和系統(tǒng)性分析有長(zhǎng)期興趣的公眾學(xué)習(xí)者



      報(bào)名須知

      • 課程形式:騰訊會(huì)議線上直播;集智學(xué)園網(wǎng)站錄播

      • 課程周期:2025年12月20日—2026年2月,每周六 19:30–21:30

      • 課程定價(jià)

        • 全部課程原價(jià) 599 元(注:早鳥(niǎo)優(yōu)惠已于第二講結(jié)束時(shí)截止)

      可開(kāi)發(fā)票

      https://campus.swarma.org/course/5657

      付費(fèi)流程

      1. 課程頁(yè)面添加學(xué)員登記表,添加助教微信入群;

      2. 課程可開(kāi)發(fā)票。


      線性代數(shù):一名合格科研人的筑基課

      在科研世界中,無(wú)論你研究的是人工智能、生物信息、網(wǎng)絡(luò)科學(xué),還是物理與工程,幾乎所有復(fù)雜系統(tǒng)的建模與推理,最終都會(huì)指向同一種底層語(yǔ)言——線性代數(shù)。

      它不僅是一組計(jì)算公式,更是一名科研人理解“結(jié)構(gòu)”、刻畫(huà)“變換”、判斷“穩(wěn)定性”、提取“有效信息”的基本思維框架。本課程以系統(tǒng)科學(xué)的視角重新解構(gòu)線性代數(shù),帶你越過(guò)技巧,直達(dá)本質(zhì),在跨學(xué)科的真實(shí)問(wèn)題中建立起堅(jiān)實(shí)而可遷移的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。


      詳情請(qǐng)見(jiàn):

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