關於 linear system ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

上次講完 M1 嘅同學，今次輪到 M2 喇🤩⁣
⁣
要喺 M2 拎到 5 級，或者 5* 級，甚至 5** 嘅級數，必須將所有 Topic 都讀到極緻，否則好容易踩中 DSE 出卷人精心設計出嚟嘅巨伏，令到你嘅分數好似倒水咁倒，當你仲以為失幾分無所謂嘅時候，好可能已經失緊幾十分而自己都未知！😩⁣
⁣
對於 M2 嘅爭標組，我有以下 3 大忠告👇⁣
⁣
1️⃣ 你必定徹底熟曬 Trigonometric Functions 嘅所有內容！⁣
⁣
千祈唔好睇少呢一課，以為中四初頭就學完，就係食生菜咁食，事實係：近乎所有後來教嘅 Topics 都可以撈埋 Trigonometry 嚟考你，例如 Mathematical Induction 要你證明嘅公式，內裏有 sin cos tan；仲有 Differentiation from First Principles 呢一課，只要佢叫你微分嘅嘢有 sin cos tan，其實變相考你 Trigonometric Functions 多過考你 Limit；除此之外，Differentiation、Integration、甚至係 Matrices 都可以考你極大量嘅 Trigo 操作📐⁣
⁣
對於呢個現象，我自己設計常規課程嘅時候，亦都攪盡腦汁😩，最終決定設計一期針對 Trigonometric Functions 跨課題嘅應用。你嘅溫習攻略都一定要咁做，否則全份 M2 卷處處都係你嘅失分位，分分鐘連 5 級都不保😵⁣
⁣
2️⃣ 你必須建立快速驗算嘅能力😎⁣
⁣
好多M2嘅爭標組學生，都對自己嘅運算能力充滿信心，一路計，一路心急想快啲到達下一步，甚至到達最終答案，快快手做下一題。呢種應試方法，其實有三個可惜之處，好值得我哋依家擬定溫習策略嘅時候，及早糾正——作答混亂甚至字體潦草😐、有機唔撳相信心算🤯、可以驗算鎖定得分都唔 Check🙄⁣
⁣
以上嘅失誤看似小事一樁，但實情係 M2 嘅題目經常環環相扣🔗，尤其是 Section B 嘅長題目，例如 Curve Sketching，一個小失誤能夠導致損失超過 10分🙁 嚴重粗疏嘅爭標組同學，更有機會墜入護級組別😭⁣
⁣
有見及此，你嘅溫習策略裏面，必定要有檢討及制定「 #作答系統 」嘅環節，用熟各種題型嘅答題格式，每次都以固定嘅劇本作答，而且喺過程裏面建立計數機驗算嘅習慣，盡量減少筆算、甚至係心算嘅比重，例如善用 CASIO 3650p 嘅 Differentiation 以及 Intregation 內置功能，以及 CASIO fx50fh 嘅 Matrix 以及 Vector 外置 Program，將答案嘅準確度提升至 100%，直接鎖定得分😎 其實 M2 嘅題目，絕大部份都能夠驗算🔍，以賭 Sir 親身上陣嗰一年為例，我喺交卷之前，已經成功鎖定 >90% 分數，只有 <10% 分數係無法驗算。⁣
⁣
3️⃣ 你要掌握居高臨下嘅 Dominating Skills😌⁣
雖然話 M2 爭標組要讀到極緻，但唔代表乜都要識，你要問自己：究竟你目前係要做數學家？定係要先裝備好自己、考好 DSE M2 考試？若然短跑選手採用長跑訓練，長跑選手採用短跑訓練，效果必然會事倍功半。⁣
⁣
尤其是香港考試壓力特別高，你唔定個框架比自己，更加會為你造成不必要嘅焦慮😕 咁個框架係咩呢？自然就係考試嘅 Syllabus，千祈唔好沉迷鑽研 Out of Syllabus 嘅技巧，你最應該鑽研嘅係一啲 Syllabus 以內嘅 Dominating Skills，例如 3D Vector 嘅 Projection 技術，以及 System of Linear Equations 嘅 Gaussian Elimination 技術。呢類技巧可以幫你喺 DSE M2 Syllabus 內制霸！⁣
⁣
-----------⁣
#M2技巧王 幫你避開考評陷阱，教你搶分技巧；M2 輕鬆攞 Lv 5+ 喇🌟⁣
------------⁣
🎲賭Sir｜高階數學考試專家⁣
⁣
🎓21 項數學公開試．以一 Take 過考取完美戰績⁣
⁣
DSE：Math+M1+M2【5**】⁣
CE & AL：Math+A.Math+Pure+Applied【A】⁣
IAL：C12+C34+F1+F2+F3+M1+M2+M3+S1+S2+S3+D1【A】⁣
IGCSE：Mathematics+Further Pure Mathematics 【9】⁣
⁣
🖥最高人氣補習網紅‧貼地教數別樹一格⁣
⁣⁣
🧠以心理學、高效學習融入補習教育當中⁣
⁣
🏆座右銘⁣
⁣
好多人以為自己因為對數學無興趣，所以數學低分；事實剛好相反：因為自己數學低分，所以對數學無興趣。試諗下，若然你有歌神嘅聲線，你仲會對唱歌無興趣嗎？⁣
⁣
------------⁣
#數學 #DSE #dser #math #maths #afterschool #dsemath #examskills #mathtutor #followme #2022DSE #2023DSE #2024DSE #tutor #mathtutor #DSEfighter #tutotial

Tall Order 2021 PRO 20” Complete Bikes TT: 20.85” (Gloss Black with Chrome Bars & Gloss White With Chrome Bars / 亮黑及亮白色)
👨🏻👩🏻❤️❤️🚲🔥🔥
@tallorderbmx
@djbmxworkshop

The Pro bike is for the rider looking for the highest spec complete BMX, designed to be an all rounder capable of blasting skateparks, dirt jumps and any other terrain it's presented with. It has a slightly longer back end to add stability at speed, coupled with all sealed bearings the slightly beefier 2.35" wallride tyre, 40mm wide XL double wall rims which look amazing and add a lot of strength, full chromoly tubing , chrome handle bars, tall order pro sprocket, and the mid sized tall order seat with embroidered logo that uses the high tech pivotal system favoured by most Pro riders. This bike will give you full confidence to shred everything in your path!

A truly amazing bike and an incredible price!

Frame Material: 100% 4130 Chromoly With Stamped Logo Top Tube Gusset
Fork: 100% 4130 Chromoly With 1pc Steerer
Bars: 100% 4130 Chromoly 2pc, 9.25” Rise, 29” Wide
Stem: Alloy Top Load 50mm Reach
Grips: Tall Order Catch grips and bar ends
Headset: Sealed Integrated
Cranks: 3pc 4130 Chromoly Tubular, 170mm Long, 16 Spline Spindle
Bottom Bracket: Mid Sealed
Pedals: Nylon unsealed
Sprocket: 25T 7075-T6 Alloy Tall Order Logo Sprocket
Chain: Nickel 410
Seat: Mid Pivotal Seat And 200mm Pivotal Post
Front Hub: Alloy Fully Sealed 10mm Axle
Rear Hub: Fully Sealed 9 Tooth Cassette
Rims: Alloy 36 Hole Double Wall
Tyres: Tall Order Wallride 2.35”
Brake Lever: Alloy
Brake: U Brake With Linear Brake Cable, Removable Brake Mounts and soft compound pads
Weight: 26lbs 11oz (12.10kg)

Frame Geometry:
Top Tube Length: 20.85”
Chain Stay Length: 13.75”
Head Tube Angle: 75°
Seat Tube Angle: 71°
Stand Over Height: 8.5”
Bottom Bracket Height: 11.6”

DJ BMX Workshop
Address: G/F, 24 Tak Cheong Street, Yau Ma Tei, Kowloon, Hong Kong (852-35792920)
地址: 香港九龍油麻地德昌街24號地下 (油麻地地鐵站B-2出口直行到天橋轉右)
Facebook: DJ BMX Workshop Hong Kong
Instagram: @djbmxworkshop
#bmx #hongkongbmx #djbmx #Xgame #hkbmx #tallorderbmx @ DJ BMX Workshop Hong Kong

🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained that ′′ I have studied the number, why I haven't used it
This is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Shouldn't leave if you think about studying computer at a high level.
.
👉 1) Linear equation
Starting from a straight line equation that looks like y=mx+c called standard photo.
- when m is steep
- c section is a y core cutting point
.
Linear equation, so we can study in level 4
Enough in the university. 5 Computational Science
You will see the benefits of a straight line equation. Used in data science (data science)
Linear regression data analysis
.
When we have data backwards in the past
Then can be taken to plot on the graph x with y
The result appears that the information has a straight line of relationships.
In case, we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Presentation for future advance information
.
But in case the relationship of information finds it not a straight line.
We can also use equations that are not straight lines to predict information.
.
👉 2) Matrix
A group of numbers that are written in a square or square.
Apart from using to solve many variables.
It will be useful when you compilate photos. (Image processing)
Or computer vision work (computer vision)
.
This is what we have to say. The digital photos we see are beautiful.
But the computer doesn't see it as a human.
It's seen as a matrix. Inside the matrix is a number of colors.
And we can do math with pictures
For instance, subtract, multiply with digital photos in the matrix corner.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes s' theorem theory
Theory of probability
Find out which hypothesis is most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is applied to data analytics and machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from Thailand's factory.
Consider the probability that patients have cancer when they recover from coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, being used in neural network
Which is also an artificial neural network that imitates brain cells.
But really in the network, it consists of weight
.
This weight is a random number that starts randomly.
Time will find the right weight (optimize)
It will be fined little by little
By principle of derivative or derivative.
.
👉 5) Logic
This subject is referring to ′′ plural ′′ meaning a sentence that gives value to True or False.
Includes using different types of plural connectors, whether it's ′′ and or when etc.
.
This aspect of computer system is fundamental.
Because basic computer circuits are only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in logic.
Not only that, the electronic circuit also has a logical action.
Whether it's ′′ and or no etc.
.
The more programming, the more I use.
Because we have to compare terms True or False
In controlling the program's working path
.
👉 6) function
Function is a relationship from one set called ' domain ' to another set called ' Range ' by unique member.
Which concepts function in mathematics
It was also applied to functional programming.
.
👉 7) Geometry analysis
Being applied to Computer, Graphics or Games
In view of people who use various drawing programs or animation programs.
We just click and drag. It's done. Right?
.
But I don't know that the program time will draw shapes like a rectangle, crop of various cones.
All in Geometry. Analyse the plot. Draw one at a time. Let us use it.
.
👉 8) Year Takorus
The famous triangle theory is applied to measure distance between spots.
It will be useful to digest data using algorithm.
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ nearest neighbourhood method
It will also be implemented, analyzed data, including machine learning.
I don't want to talk too much. Single. 5 I will know KNN in Calculation Theology.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Theoretical Graph Oyler (Eulerian graph)
That we have studied in high school. 5 will be useful in computer class
For example, when studying in computer network subjects, find the best way to send information.
Or you can look at data structures as graphics. Think of different links on websites. You can be connected to a graph.
.
👉 10) m & LOGARIETY
We may not see the application frankly.
But in assessing performance of programming time algorithm.
He will use Big O. I don't want to explain too much.
This story is written in the textbook. Calculating in the university. 4 (Let's find it to read)
.
Big O semester may sometimes be seen in esponical or logarithm.
If you don't understand what Exponcial or Lokarithm is.
It doesn't explain how good or bad our alitum performance is.
.
+++++++
How are you? If you are interested, I want to know the number. The end.
What else can I apply to study?
If you want to know, I recommend the book (selling)
.
′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′ book.
It can be understood by the number. End of book 1 (Thai language content)
Best seller ranked in MEB computer book category.
.
The contents will describe Artificial Intelligence (A) in view of the number. The end.
Without a code of dizzy
With colorful illustrations to see, easy to read.
.
If you are interested, you can order.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry, paper book. I don't have it yet. Sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated

哈囉大家好，我是萊恩老師
接下來我會在這邊上傳線性代數課程的系列影片
今天要跟各位同學介紹的是線性相依與線性獨立的概念
這個是高中沒有提過，而且是線代中的重要概念
其中幾個重要的結論與定理往後也會一直出現
一起來學線代吧！

如果你喜歡這個線代系列的影片
或者覺得我的線代課程有幫助到你
希望你可以幫我按讚
並且訂閱我的頻道喔
👉https://reurl.cc/95oagX

【課本講義】參照 S. Friedberg, A. Insel, L. Spence, Linear algebra, 4th edition 這本書講課

【上一部】1.4線性組合與線性系統 Linear Combination and Linear System 👉 https://youtu.be/7baGv6x7g6c
【下一部】1.6基底與維度 Bases and Dimension 👉 (製作中)

或者可以考慮購買萊恩老師的線代課程！

哈囉大家好，我是萊恩老師
接下來我會在這邊上傳線性代數課程的系列影片
之前有跟各位提過用向量來做線性組合的概念
今天來跟大家聊聊線性組合的使用方式以及相關定理
span這個符號之後都會一直使用跟出現喔！

如果你喜歡這個線代系列的影片
或者覺得我的線代課程有幫助到你
希望你可以幫我案讚
並且訂閱我的頻道喔
👉https://reurl.cc/95oagX

【課本講義】參照 S. Friedberg, A. Insel, L. Spence, Linear algebra, 4th edition 這本書講課

【上一部】1.3子空間 Subspace 👉 https://youtu.be/S37YeVEnxvs
【下一部】1.5線性獨立與線性相依 Linear Dependence and Linear Independence 👉 (製作中)

或者可以考慮購買萊恩老師的線代課程！

Note download 筆記下載 : https://hermanutube.blogspot.hk/2016/01/youtube-pdf.html
Past Paper (香港公共圖書館): https://mmis.hkpl.gov.hk/web/guest/hkcee-and-hkale-papers-collection
------------------------------------------------------------------------------
M2 所有 videos 的 Playlist 可看： https://goo.gl/Eq0Efk
分類的 Playlist 可看：
https://goo.gl/X49Jds ……… M2 (Surd 根式)
https://goo.gl/NQiKs3 ……… M2 (Mathematical Induction 數學歸納法)
https://goo.gl/AQUc8X ……… M2 (Binomial Theorem 二項式定理)
https://goo.gl/sZRTyf ……… M2 (Trigonometry 三角學)
https://goo.gl/d6qf6M ……… M2 (e & Limit, e 及極限)
https://goo.gl/BzGaZ8 ……… M2 (Differentiation 微分)
https://goo.gl/S1kXAs ……… M2 (Tangent & Normal 切線及法線)
https://goo.gl/8TkRp6 ……… M2 (Rate of Change 改變率)
https://goo.gl/4y1lj8 ……… M2 (Maximum & Minimum 極大值及極小值)
https://goo.gl/8y48pq ……… M2 (Curve Sketching 曲線描繪)
https://goo.gl/l7deTJ ……… M2 (Integration 積分)
https://goo.gl/hgjfpQ ……… M2 (Application of Integration 積分應用)
https://goo.gl/Cf1pWe ……… M2 (Matrix 矩陣)
https://goo.gl/QwUZX4 ……… M2 (System of Linear Equations 線性方程組)
https://goo.gl/GFE7jx ……… M2 (2D & 3D Vector 平面&立體向量)
https://goo.gl/4VBqD9 ……… M2 (Tips Class & Last Hour)
------------------------------------------------------------------------------
Please subscribe 請訂閱 :
https://www.youtube.com/hermanyeung?sub_confirmation=1
------------------------------------------------------------------------------
HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰
http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
------------------------------------------------------------------------------
Blogger : https://goo.gl/SBmVOO
Facebook : https://www.facebook.com/hy.page
YouTube: https://www.youtube.com/HermanYeung
------------------------------------------------------------------------------