电子书《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning》计算机科学与机器学习中的代数、拓扑、微分计算和优化理论

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本文是宾夕法尼亚大学 Jean Gallier和Jocelyn Quaintance合著的关于代数、拓扑、微分和优化理论在计算机科学和机器学习中的应用的教材。该教材深入探讨了线性代数的多个方面，包括向量空间、基、线性映射、矩阵、行列式、特征值和特征向量等。涵盖了群、环、域等代数结构，以及它们在计算机图形学、信号处理和优化问题中的应用。讨论了Haar基、Haar小波、Hadamard矩阵等在信号压缩和图像处理中的重要性。介绍了一些高级主题，如SVD、伪逆、图论、谱图绘制和优化理论等。