2025秋更新

去年上完这门课程，我就向黄老师申请，希望今年能担任这门课的助教。一方面当然是觊觎助教费，另一方面是我对这门课程真的很感兴趣，黄老师也讲的足够精彩，我希望能趁着当助教的机会再听一年。很幸运，今年我真的当上助教了，但私以为助教这份工作要做到的事不仅仅是批改几次作业，而从这几周来看，同学们主动找我交流的次数也不算太多，所以在这里给各位同学一些学习这门课程的建议吧。

关于作业题：

作业题的难度的确有点大，但对这门课程的理解以及之后的期末考试还是有不小作用的（我之前评论说往年的作业题对考试没啥作用，实际上2024秋的考试打脸了，的确出现了作业原题，只不过题目的表述方式不一样。）对于有疑问或者之前出错的题欢迎和助教讨论和反馈，我们在之后的习题课上也会统计大家疑问比较多的作业题集中答疑。

此外，在批改作业的过程中也发现了一些雷同错误和AI痕迹比较重的作业，大家也不要把作业当成任务去敷衍，即使是通过AI或者咨询同学获得了答案，希望大家还是能把过程看明白，不要一味抄袭。即使是没有思路的题目，也鼓励大家把自己的想法写在作业上，助教会酌情给分。

关于课堂内容：

从这几次随堂来看，感觉今年同学们的积极性不太高。去年我经常下课之后逮住老师或者助教把课堂上的问题搞明白，再记到笔记上，但今年问问题的同学不是很多。（不过也有可能是我太菜了，所以才有很多问题）

对黄老师上课刚讲过的内容，如果有问题可以在下课及时去请教，觉得不太好意思的话，下课也可以到最后面一排找助教讨论，我去年的笔记本暂时借给其他同学了，等他还回来之后其他同学有需要也可以来借我的笔记。（但是我的笔记很潦草，借我笔记的同学不要见怪 XD）

一些课外资料：

对于希望学的更深入，对矩阵理论想有更深刻理解的同学，这里推荐给大家一些课外的资料

矩阵分析（原书第2版） (Roger A. Horn, Charles R. Johnson) (9787111477549).pdf

这本书上关于jordan分解的证明和一些性质是课程PPT很好的一个补充，此外我个人也很推荐ky-fan不等式的相关内容。（第4章Hermite 矩阵，对称矩阵以及相合），如果想看英文原版书，可以在科大图书馆网页-电子图书这一栏搜索这本书。这里说句题外话，图书馆真的有很多电子资料可以看，但我的不少同学其实压根都不知道这个资源，其他课程包括科研需要参考书的都可以先去图书馆网站找找看。

知乎答主-纯粹的 线性代数理论向备忘录 

这部分内容有助于理解后面课程要学到的weyl定理、特征值交错性质。此外，虽然在这门课上不讨论，专栏里 矩阵的优超性质 也是一个很有意思的结论，某次作业题是这个性质的弱化版本。

写在后面：

学习这门课其实并不是要在考到多少多少分，保证自己有多少GPA，也不是学会很多矩阵论之类的数学知识，而是希望在之后的科研中，需要对矩阵做一些处理的时候，能回忆起来我在这门课中好像学过某个知识，能把这个问题化归为一个简单的问题。这个时候翻开书看一看，就把科研中遇到的问题解决了，不要太看重成绩，也不用太钻牛角尖去研究很复杂的矩阵理论。（基于这个其实我们班和隔壁龚老师班相比，删掉了不少往年作业里很复杂的题目，比如Ky-fan范数不等式，以及我之前提到的阿里竞赛题）

有一些同学和我讨论的时候反馈，课程很难，担心成绩。实话说我去年考完试也有这样的焦虑，很担心自己考的不好。

首先研究生阶段其实不应该把关注点放在成绩上，和不少柯南一样，我曾经也有这样的误区，导致研一下学期快结束的时候完全忽视了那段时间的科研进度，在暑期之前没有取得阶段性的结果，落后了不少进度。Master这个title不是看你考了多少分，GPA多少，大家还是要把关注点放回自己的科研方向上。

其次我猜不少同学选课前也经常逛逛评课社区，这门课能取得如此高的评分也是有一定道理的，希望大家给老师和助教一点信心。其实只要大家用心学了这门课，在作业以及之后的考试中即使遇到不会做的题目，也把自己的思考展现在答题纸上，相信大家一定会取得一个满意的成绩。

还没有期末考试，给分情况不清楚，先占个坑吧。

2025.1.19 出分更新，给分非常好，感谢两位老师和助教！

选课建议：
如果你本科是数院的，可以选；
如果你的数理基础扎实，且愿意在研究生阶段付出大量时间学习，可以选；
如果你对数学理论有浓厚兴趣，甚至到了闲下来的时间都会找一些数学书来看的这种程度，可以选；
如果你的运气差手速慢，抢不到春季学期的矩阵和组合数学这两门课，只能选；
其他情况请慎重考虑。

鉴于给分情况……我觉得虽然课程难度这么大，还是挺推荐的，如果不想陷入春季学期尴尬的选课局面，选个秋季学期的矩阵也不错。

两位老师：
黄老师主讲矩阵理论部分，课程内容包括秩、范数、常见分解方式、瑞利商等。黄老师的课上的很好，板书和公式推导很详尽，只是课程难度太大，如果数学基础还不错，并且每周都提前预习一下ppt，能在课堂上勉强跟上。

徐老师主讲矩阵理论运用部分，包括基尔霍夫网络矩阵形式，信道矩阵，矩阵在图像识别中的应用，想要听懂需要有一定的matlab编程经验。

作业情况：
一共有9次矩阵理论作业（多半证明），1次矩阵相关小论文（自拟题），1次矩阵应用大作业（matlab编程）

其中9次作业题是隔壁班龚老师出的，每年会有些许变动，难度很大，甚至今年出现了阿里数学竞赛的一道原题的弱化形式（但龚老师这题出的比阿赛早）。想要独立完成需要耗费很多时间。

学习难度：

从我自己的学习情况来说，我每周大约要花6-12小时在写这门课的作业上，能勉勉强强把作业独立完成，9次作业一共错了2道题。除此之外，为了学懂作业当中要用的各种额外的矩阵知识，还需要4-8小时的时间在阅读各种blog学习理论上。（推荐知乎答主 纯粹 的回答）学习这门课是需要投入大量的时间的。

给分情况：
由于期末考试还没开考，暂时不知道总评情况，但是平时作业的分数助教都尽可能给满了，最终的考核标准是考试40%，平时作业60%

考试情况：
开卷考试，允许携带一切纸质资料，考试时间3小时，时间较长，允许携带食品，饮料。但是据说带了也没东西可抄的，不会考作业以及ppt上的原题。今年情况暂时不明，但往年一般考5-6道证明题。

收获：
对理解同期的信号检测估计后面几张的繁琐证明有作用
对提高matlab编程能力挺有用的（也可能因为我matlab学的实在太烂了，写大作业逼着自己自学了一点）
科研方面对做图像识别，做信道以及其他和矩阵理论强相关方向的同学有作用
另外我本身就很喜欢学习这类数学理论知识，其实学习这门课的过程对我而已就是挺大的收获

已经复习了5天了，考前最后一天来更新一下，这几天做了23年22年和21年的卷子，感觉往年试卷的难度和平时作业差不多，但是整张卷子大约要花6小时才能写完，考试时间只有3小时，根本不够，已经要完蛋力！

非常好的课程，使我的大脑旋转。

要不是评课系统限制，我愿意给114514分。

不点名，抄抄作业答案，开卷考试

能混到75+，挺不错的

前面同学说的很详细，我再来补充几个信息。

我记得黄老师说这门课只要作业交齐不会挂人（助教平时作业确实给分很慷慨），是赋分制，“都是研究生了就不要太在意成绩”。

黄老师在课上多次说这门课不要求会很多证明推导，只要课上的东西在以后科研的时候如果需要的话能记起来就行。

至于分数，只能先相信了

太难了太难了太难了要死了要死了要死了    之前学过线性代数进阶也跟不上不能完全听明白

上课好像能跟上好像又跟不上，不过后半节课是真跟不上，听的都累死了，直接摆烂玩手机了，老师确实牛逼

作业难死了，全英文，PPT也是英文，不过也没啥难得单词也能看懂，还好有小dee和小G帮我写作业，有些题答案也看不懂（什么乱七八糟的引理听都没听过）

这才上了四次课感觉脑子要爆炸了，还有那个参考书，纸质版的拿手上，知道的是教材，不知道的以为是抱了本大字典

考试和给分留个坑，考完再来

纯旁听人，但是因为组会时间冲了没法听（

蹲一个课程群号，万分感谢🙏

若不想公屏发，劳烦帅哥美女联系QQ2590534985，再次万分感谢🙏🙏