Linear Algebra — শূন্য থেকে PhD¶
যে ছোটবেলা থেকে ম্যাথে দুর্বল, তার জন্য হাতে-ধরা পথ — আগে ছবি, তারপর intuition, তারপর সূত্র, তারপর code।
কিভাবে পড়বে¶
- ক্রম মেনে পড়ো — Part 0 থেকে শুরু করো, লাফ দিও না। প্রতিটি chapter আগেরটার ওপর দাঁড়িয়ে।
- প্রতি chapter-এর ৭টি ধাপ: কি? → দেখতে কেমন? → কোথায় ইউজ হয়? → Properties → Intuition → Code → Problems (সব solution সহ)।
- Notebook project করো — প্রতি chapter-এর শেষে একটি Jupyter notebook project আছে (
notebooks/ফোল্ডারে)। না করলে শেখা অসম্পূর্ণ। - রুটিন (দিনে ২–৩ ঘণ্টা): সপ্তাহে ৪ দিন নতুন chapter, ১ দিন problems, ১ দিন notebook, ১ দিন revision।
পথের মানচিত্র¶
| Part | বিষয় | Level |
|---|---|---|
| 0 | গণিতের ভিত মেরামত | ভয় ভাঙা |
| I | Vectors | ভিত |
| II | Linear Systems | ভিত |
| III | Matrices ও Linear Transformations | Core |
| IV | Vector Spaces, Basis, Dimension | Core |
| V | Orthogonality ও Least Squares | Core |
| VI | Determinant, Eigenvalues, SVD, PCA | শক্তি |
| VII | Data Science-এ প্রয়োগ | Applied |
| VIII | Computational / Numerical LA | Applied |
| IX | Advanced Theory | PhD |
| X | Capstone | সব একসাথে |
Source Books¶
- Cherney, Denton, Thomas & Waldron — Linear Algebra (UC Davis)
- Boyd & Vandenberghe — Introduction to Applied Linear Algebra (VMLS)
- Strang — Introduction to Linear Algebra (6th ed) + MIT OCW 18.06/18.065
সাথে: 3Blue1Brown, Interactive Linear Algebra (Georgia Tech), fast.ai Computational LA
শুরু করো → Part 0, Chapter 0.1