Think Linear Algebra (2023)
Cet ouvrage propose une introduction axée sur le code et basée sur des cas concrets pour enseigner les concepts essentiels de l'algèbre linéaire afin de comprendre et d'appliquer ces idées plutôt que de les aborder uniquement de façon abstraite. Chaque chapitre part d'un problème réel — par exemple le PageRank, le suivi GPS, les collisions de billard, les transformations affines, l'analyse de circuits, la stœchiométrie, les structures en treillis ou la régression — et fournit des notebooks Jupyter utilisant Python, NumPy, SciPy, SymPy et NetworkX. L'approche privilégie l'expérimentation en code avec retour immédiat, simulations et visualisations interactives pour construire la théorie au besoin et développer une compréhension intuitive. Les lecteurs apprennent à formuler des problèmes avec vecteurs et matrices, à résoudre des systèmes, à effectuer des décompositions et à visualiser espaces vectoriels et transformations pour des applications en ingénierie, data science, infographie et robotique. Le texte est distribué sous licence Creative Commons, autorisant la copie, la distribution et la modification à condition d'attribuer la source et de ne pas en faire un usage commercial.