陈翌佳 · 线性代数(荣誉)修读档案

课程内容：Yijia 搞了套自编PPT出来，指望光靠它悟道不如搭配doneright的课一起吃，这课基本不搞计算不搞花活，主打一个在脑子里搭起线代的大观园。 授课质量：极高。陈sir对线代那是有相当深刻的洞见，讲起来也细致到不像话 看完的给个赞吧，球球😖

课程内容： 老师亲手炼的 PPT，外加一个推荐你买黄色英文版线代教材（Strang）的支线任务，真买了就是买了个手办，实际根本没用上。 slides 全英文，但老师开口是中文，属于菜单洋文、后厨国语。 每节课前二三十分钟，先带你灵魂回溯上节课，再丝滑接进新内容，主打一个剧情连贯。 上课自由度： 极高，从不点名，签到系统在这个课堂上属于不存在的东西。 考核标准： 平时 10，期中 30，期末 60。 平时分直接按作业得分的平均，纯纯的体力活。 期中期末按原始分折算，不过老师出的卷子是简单的（难度应该远低于非荣誉的线性代数），简单到你会怀疑荣誉两个字是不是贴在别人脑门上。 作业和考试都以证明题为主。 授课质量： 极高，老师对线性代数是真有自己那套心法的。课程非常注重知识体系的逻辑构建，而不是把你训练成人形计算器。讲课也很细致，哪里有不清楚，随时掉头再来一遍，像导航重新规划路线。 **写在最后：** 因为老师极度注重前后咬合的逻辑，你要是疯狂记笔记，基本等于低头捡硬币错过整条地铁线。个人建议大家少记笔记，多顺着老师的思维逻辑听课，这样收获更大，学习效果也更好。 老师会在课前发 slides，建议花上半个小时左右预习，至少把框架过一遍，相当于提前看剧透，上课体验直接不一样。 最后的最后，陈sir 是一位非常有创新精神的老师，学期中每一次上课都会带不同口味的 900ml 冰茶，到学期末也是成功找到了自己最爱的口味（

课程内容：陈sir亲手捏的PPT，建议像蘸酱一样配着麻省理工Strang那门课吃。基本不用摁计算器不用炫技巧，主打一个把线性代数的大观园逛明白就行。 上课自由度：极高，从不点名，属于点名器都开始怀疑自己存在意义的程度 考核标准：每年的剧本不太一样，卷子难度跟过山车似的忽上忽下，但助教捞人的手艺很高。这学期期末更是直接开闸放水，基本没考那些难的部分。平时作业给分很高，独立做完基本就可以去应付期末考试了。 授课质量：极高。陈sir对线代的理解深得像无底洞，讲课也很细致（会经常停下来确认学生有没有听懂）。课程难度本身不算大，实在有些抽象概念听得脑壳嗡嗡的话可以去看done right或MIT。助教人也很好，认真负责，属于那种你菜他不嫌弃你菜的存在。 ----------------------------------------------------------------- 看完的给个免费的赞吧，传承积分又不够了😖

## 课程内容： 陈sir掏出自己手搓的ppt，一看就是被岁月和一届届学生反复毒打后盘出来的包浆。一般线代课恨不得把你按在计算器上摩擦，这门课偏不，上来直接从线性空间开场，概念一层套一层，螺蛳壳里做道场，你能眼睁睁看着它层层延伸。陈sir对线代的理解属于开了天眼级别，而且专挑计算机专业的学生喂饭，花不少时间讲图论、SVD分解、傅里叶变换这些拓展内容（陈sir是数学计算机双博士！）。总之，“深入浅出”这四个字算是被他盘活成实物了。 ## 上课自由度： 极高。但陈sir的课你要是错过，建议原地反省。 ## 考核标准： 平时10%+期中30%+期末60%，平时作业每节课后5题左右证明题，量不大，给分也宽松。期中期末基本全是证明题，而且期末难度比期中还低一点，属于反向爬坡。整体打法：平时自己独立写完作业，考前把ppt刷一遍，基本可以无痛通关。 ## 授课质量：完美 陈sir作为一位非常厉害的学者，教学上严谨到离谱，几乎每堂课开头都要把之前上课或作业里的错误公开处刑一遍。他也特别乐意跟同学们唠，上课会提问但绝不刁难你（他甚至抛出过上课发言答错期末+10分的逆天构想hh）。后来的学弟学妹们，这堂课务必**珍惜**，属于错过拍大腿的那种。

课程内容：老师自己手搓的ppt，概念像坐滑梯一样一层层往下顺，前后ppt还互相埋彩蛋，上课会顺手带你回锅复习前面的知识，属于是硬把你从“假懂”熬成“真吸收”。老师口头禅级别的一句话是“一定要学会打断我，我真的很害怕大家听不懂我在说什么，我希望大家都能学明白线性代数这门课程”，听到这句话你就知道这不是来教应试的，是来给你开天眼的。讲课时候会带着画思维导图，从本质理解这门课程，而不是讲一些所谓的应试技巧，认真听你会真的沉浸在这些概念之间的关系和前后的勾连，觉得线代这门课程妙不可言，离谱得像高数里突然开出一朵花。 上课自由度：高，没有任何形式的签到，可以不去，本人后半学期因为期中全线崩溃，为了提高上课效率，一次课没去过，基本都在宿舍攒三四节课一起听，这样很有感觉，属于是把课堂做成囤播剧，一口气连刷，爽感拉满。 考核标准：作业加期中加期末，作业和考试强相关，考试注重概念理解，而不是那些考研技巧之类的东西，老师很讨厌这些技巧，他想要考察大家的本质，当然考核的难度也不高，期中不幸致远学院要求出卷子难一点，老师为了捞我们，期末大放水，大家都有一个相对满意的成绩，主打一个先挨闷棍再发救生圈。 授课质量：非常非常非常高

课程内容： 虽然教的都是线性代数，但陈老师的教学顺序和国内大部分教材走的是两条路，先从线性空间和求解线性方程组开张，再把矩阵的概念引进来。就我个人而言，可能比那些从行列式出发的课本更容易理解一些。 课件是陈老师自编的ppt，里面全英文，刚开始的1-2节课看课件可能还有点障碍，但后面就完全适应，甚至十分舒服。有些专有名词直接看英文，对理解概念反而更有帮助。（坏处就是修完课你可能也记不住对应的中文翻译是啥hhh） *** 上课自由度： 高。来不来、课上干什么，全都无所谓，属于放养式关爱。 *** 考核标准： 平时作业＋期中期末。平时的作业质量真的很高，很多题目初见完全没有头绪，仔细想进去就恍然大悟，做出来很有成就感，让人觉得自己确实学到东西了。两次考试难度适中，听过课、写过作业就能做出大部分题。而且给分也十分大方。 *** 授课质量： 高。老师讲解配合自编课件，能把抽象的概念最大程度地帮你盘清楚。（特别是对偶空间那一块，没有老师讲我完全想象不出来会是什么鬼。）他经常会问我们听懂没有，没听懂可以直接问，他会讲到你听懂为止。

课程内容： 国内传统线代还在教你行列式怎么摁计算器，陈老师直接掀桌子——从线性空间开始原地搭一整套代数宇宙，底层逻辑给你焊得明明白白，学起来那叫一个丝滑，轻松到怀疑自己是不是偷偷开了挂！ 上课自由度： 高到离谱，不考勤，课上你干啥都行，主打一个你爱来不来、来了也随你，教室对你来说就是个带空调的自习室。 考核标准： 期中考试+期末考试+每周作业。考试难度不大，属于是只要你把作业都盘明白了，基本就稳了，不会有问题。 授课质量： 很高，老师讲得细到能把每个知识点给你拆成乐高一块块拼给你看，而且随时可以打断提问，打断流玩家的福音。PPT也做得非常好，如果时间允许的话推荐自己先看PPT学一遍，看看能不能自己把定理推出来，推不出来再去听老师的课，效果会更好。 老师人也很好，总之极其推荐这门课！

课程内容： 教材用的是MIT经典的 Introduction to Linear Algebra，不过主要还是吃老师自己编的slides，据说用了很多年了，体系非常完善。跟国内那种尤其注重算算算、直接从行列式起手的线代课不是一个路子。陈老师对线代这门课的教学体系有自己的规划，重点在于让大家理解清楚线性代数的本质，比如会从向量起手，先讲对矩阵乘法的几种不同观点的认识，之后会将对线性空间的理解，行列式的几何意义和发展过程，linear transformation，SVD分解和应用 etc.（感觉有那么一点高代课的意味） 总的说陈老师的线代课是偏重对线性代数的理解，而不是像工科平台的线代课一样各种算算算（对我这种懒人来说比较合适bushi）如果你不是揣着应试心态来上大学的课，那这门课绝对能给你很好的体验。 上课自由度： 极高，不来都行。上课也能干自己的事，比如赶别的课的ddl。 不过老师讲的过程中会不时抛出一些问题，不是很难也不会点人起来回答。这种提问我感觉更多是在提醒大家证明过程中某些细节的地方，或者指出某个新的观点。 考核标准： 平时作业10%+期中20%+期末70% 平时作业也是老师自己出的题，主要用意是巩固课上的知识点，有时还会来个有意思的题开开脑洞。我个人感觉作业质量很高，编排都是有讲究的，经常能感觉到某次作业的前几题其实就是在给后几题铺路，递上思路和方法。 每次上完课都会有作业，一学期大概25次左右，每次4-6个题，多是证明，也会穿插少量计算。作业主要是助教改，单次作业满分10分，平均在9分多，给分不算低，但最后上传成绩时平时分是不会调的，以canvas为准。 据说是之前学期的题太简单了，所以这学期的期中期末难度往上抬了。不过老师会捞的，只要认真复习，成绩不会太难看。期中期末的均分都是89左右。（不过怪我自己，期中周太极了，没怎么好好复习，最后总评被卡绩） 授课质量： 质量极高！是我理想中大学课程该有的样子！ 而且陈老师人超级好，上课有问题随时可以打断他。他经常说如果大家理解不了那肯定是他讲的有问题，所以碰到比较绕的地方，他自己就主动多讲几遍。

课程内容： 有点像Strang那味儿，但主力还是老师自制的英文slides。个人感觉陈老师的课一直在想方设法把你对线性空间的理解从二维升到高维（最后大概也确实升了？），知识广度上可能比别的老师少一点，但我感觉自己多少搞明白了一点线性代数到底是个啥。陈sir也会甩些例子，展示线代在CS里的应用。比如图邻接矩阵、图染色细化算法（虽然这个几乎没听懂），以及傅里叶变换这些。 上课自由度： 爱来不来。 考核标准： 10%平时+20%期中+70%期末。三部分给分都不算水。 授课质量： 极高。

课程内容：照着G.Strang来。 上课自由度：极高，去不去无所谓，不考勤；上课时随时可以打断、提问，而且总能获得解答，老师反应跟装了低延迟路由器似的。 考核标准：作业30% 期中30% 期末40%。 授课质量：极高，学生要是反应没听懂，他直接换着法子讲透，绝不囫囵带过，属于知识翻译官方顶配。

课程内容：参见 https://basics.sjtu.edu.cn/~chen/teaching/LA22/ ，画风和 Introduction to Linear Algebra (by Gilbert Strang) 挺像，但不会把所有内容一网打尽。跟交大的线性代数差了条银河，但这套编排是真的自然又良心 上课自由度：很高，不查人，可真的会有人不上陈 sir 的课吗？错过 1 分钟都是亏 考核标准：0.2 * 作业分（不放水，canvas 上作业均分多少就是多少，没交那次就吃鸭蛋记 0）+ 0.2 * 期中 + 0.6 * 期末 期末老老实实复习就行，良心试卷！ 授课质量：真的会有人不上陈 sir 的课吗？错过 1 分钟都是亏 作业思维量还挺大，但确实有意义

课程内容：教材是那本如雷贯耳的Introduction to Linear Algebra，但真上台唱戏的其实是老师自家手搓的英文ppt，质量高到什么程度呢，高到你拿它自学都能原地飞升（至于我为什么知道，你懂的）。我觉得最骚的有两点，一是选材，图里那种邻接矩阵、对偶空间、SVD这些一般线代参考书压根不碰的狠货都给你端上来了，听完像脑子被人开了一扇天窗；二是编排，老师把国内教材那套"先行列式后做人"的老祖训直接扬了，从向量起步，一上来就摁着几何观点往你脸上怼，每冒一个新概念都给你交代清楚，行列式出场那一段更是讲得我当场想鼓掌。 上课自由度：高。翘课？翘就翘了，天塌不下来（bushi）。 考核标准：计算？弱化。基本概念理解？拉满（翻译成人话：very easy）。作业不多但质量在线，时不时还能给我一点小启发，这年头这就挺离谱了hhh。一句话总结：给分非常友好。 授课质量：高。这门课的授课水平完全能跟国外一流大学掰手腕，老师娓娓道来、深入浅出，恨不得把知识嚼碎了再喂到你嘴里。也正因为嚼得太碎，我一开始还觉得上课不如自学，效率有点低（别误会，我这是在夸老师ppt做得是真滴好），但到了后期对偶空间、SVD那几段，听课直接变成一种畅快淋漓的享受，讲得是真好（要是开1.5倍速，那就更好了）！ 总评：内容丰富、观点新颖、课堂自由、深入浅出、给分友善，虽然我翘了很多节课，但我还是得说，这才是真正的交大金课！

课程内容：教材是 Gilbert Strang 的书，但笔者在寒假学习 Linear Algebra Done Right 时发现陈翌佳老师很好地融合了几本公认的优秀线性代数教材中最卓越的地方。具体内容主要涉及矩阵与线性方程、线性空间、行列式（更高的观点，不怎么包含计算技巧）、线性变换与对偶变换、奇异值分解，等于拿数本神功秘籍炼出一部线性代数版九阳神功。 上课自由度：较高，老师提供了很好的 PPT，在课前发布，可以作为自学/预习/复习的法宝。个人感觉仅仅通过看 PPT 就能获得很好的学习体验。同时作业的意义也比较大，能帮助同学们巩固课上所学，通过自己证明某些重要的性质或定理获得更深层次的理解，PPT直接升级成修真功法，课前看一眼，脑子自己学会背题。 考核标准：平时作业（根据评分）20%、期中考试20%、期末考试60%，想混过去是不可能的，作业都得把血条拿出来算。 授课质量：完美。我在学这门课上体悟到了线性代数的美感和直观且全面的思考。作为一位计算机学者、数学/计算机科学博士、理论计算机科学家，陈翌佳教授的课让我这个计算机科学学生有非常好的体验，也对接下来的数学/计算机课程有更多憧憬，于是被迫相信：原来数学也能让人感受到一种扑面而来的优雅。

课程内容：教材选用是MIT使用的，清华大学出版社的，Strang写的《线性代数（第五版）》   纯英文，阅读难度拉满，像在没有字幕的情况下硬啃一部文艺片，可能读的人不多，但这书其实挺有料，跟中文教科书完全是两个物种，走的是更有乐趣、更逼你动脑子的路子。你要是觉得书厚得像砖头砸不动，也可以看陈sir的课件。课件同样纯英文，但比书瘦身瘦得很彻底，而且内容也没完全照着书的顺序和内容走，是做了删减和侧重的，拿来复习非常合适。 具体讲授内容是从解方程和线性空间开局，一路推到垂直、行列式、特征值、**线性变换**、**SVD**等，节奏顺滑，逻辑在线。 **不囿于考试**。有些东西根本不考，他能花不少时间讲，让你围观数学里不同内容之间那种奇妙联动。有些东西（说的就是SVD）别的课直接跳过，他偏要重点讲，因为我们是CS学生，以后学习中这玩意儿真有用。 上课自由度：高。不点名，不喊同学回答问题。但需要**存在**同学回答问题。跟前一个评论观点一致：这么好的课，肯定是认真上的。 考核标准：虽然和作业一样也是英文出题，但难度跟作业差不多，甚至还能低一点。计算少到像在省电模式，主打逻辑证明，基础概念有一定理解、知道它在考什么，就能看出solution。~~有学生跟他说考试太简单，建议加难度。~~ 授课质量：高。会给时间思考，等到有同学**主动**回答问题之后（问题一般很基础，但很有思考价值），才继续往下讲。每次上课会复习上节课的内容。

## 课程内容： 拿MIT的《Introduction to Linear Algebra》当骨架，但讲课顺序和内容跟教材玩的是错位时空。因为我们是CS学生（这次是ACM&JOHN合班上课），老师细心得像给川菜做微辣处理，把我们最用得上的部分火力全开，比如线性空间与线性变换、SVD及SVD的几何应用等等。讲到特征值的时候，还顺手给我们塞了图论里特征值相关的内容，就像吃火锅送你一份隐藏甜品。 另外，这门课把计算和解方程这些无聊操作直接按下静音，特别是计算机一秒能搞定的事。毕竟会算和理解本质，一个是会按计算器，一个是懂傅里叶，后者重要得多。 语言方面，老师课堂中文授课，教材、PPT、作业、考试都是全英文，属于中文嘴、英文身子。 ## 上课自由度： 极高，不点名，但你敢不去？这么高质量的课，不去就像守着米其林吃泡面，除非午觉睡过头了（笑） ## 考核标准： 好像没讲具体占比，但分数一定不会低。因为期中和期末都没考那种纯技巧不体现数学本质的东西，比如没意义的算行列式技巧等等。考试偏向基础和理解，跟高中考试完全是两个物种。我个人体验是难度不大。 这门课最舒服的地方是：想拿好成绩不需要去刷那些意义不大的奇怪题目，比如很多考研题。只需要上课认真听，完全消化，作业独立认真做完就够了。不得不说作业质量是真的高，量不大但题目很有启发性，属于精神上的轻食但管饱。 ## 授课质量： 非常非常非常高，从小到大听过最棒的一门课。可能是我之前一直接受应试教育，学习兴趣早被磨成了粉，所以尤其觉得陈老师讲得实在太好了，第一次感觉数学真的有趣而且有用。 讲课方式很像西方启发式教学，会引导你主动思考和解决问题。同时非常注重定理的动机和内在逻辑，比如“出于何种需求我们需要这个定理”“如果让你来定义你会怎样定义”等等。听课的时候逻辑链条完整清晰，每个定理产生都很自然，每个证明也顺理成章。我自认为数学天赋并不算好，但上课仍然能跟住老师一遍听懂。总之整个学期非常舒适而充实。 期待下学期陈老师的算法课！！