Álgebra lineal pertenece a la categoría de matemáticas y es un curso de negocios para el examen de ingreso a posgrado. Si no estás cursando la especialización en inglés, las matemáticas generalmente se consideran un curso obligatorio. En resumen, siempre que no tomes la especialización en inglés, básicamente tendrás que tomar el examen de matemáticas, por lo que, naturalmente, se tomará el examen de generación de líneas.
Extensión de datos
El álgebra lineal (inglés: álgebra lineal) es una rama de las matemáticas sobre espacios vectoriales y asignaciones lineales. Incluye el estudio de líneas, superficies y subespacios, así como las propiedades generales de todos los espacios vectoriales.
Función
El álgebra lineal moderna se ha ampliado para estudiar espacios de dimensiones arbitrarias o infinitas. Un espacio vectorial con dimensión n se llama espacio n-dimensional. Las conclusiones más útiles en espacios 2D y 3D se pueden generalizar a estos espacios de alta dimensión.
El espacio vectorial (espacio lineal), como concepto puramente abstracto utilizado para demostrar teoremas, forma parte del álgebra abstracta y se ha integrado bien en este campo. El conjunto de todas estas transformaciones es en sí mismo un espacio vectorial.
Categoría de aplicación
El álgebra lineal es el núcleo de las matemáticas puras y aplicadas. Por ejemplo, relajar los axiomas de los espacios vectoriales produce álgebra abstracta y aparecen algunas generalizaciones. El análisis funcional estudia la teoría del espacio vectorial para situaciones de dimensión infinita. La combinación de álgebra lineal y cálculo hace que la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales lineales sea más conveniente. La teoría del álgebra lineal se ha extendido a la teoría de operadores.
Los métodos del álgebra lineal también se utilizan en geometría analítica, ingeniería, física, ciencias naturales, informática, animación por ordenador y ciencias sociales (especialmente economía). Debido a que el álgebra lineal es una teoría perfecta, los modelos matemáticos no lineales a menudo pueden aproximarse como modelos lineales.