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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ASDS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Applied Statistics and Data Science</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8433</issn><eissn>3066-8441</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ASDS.2026070006</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>以线性方程组为中心诠释线性代数核心概念</title><url>https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/7/10.61369/ASDS.2026070006</url><author>刘海</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>2</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-07-20</published-time></date></history><abstract>《线性代数》的理论体系起源于对线性方程组的求解，因此，以线性方程组为中心诠释《线性代数》中的核心概念是自然的、易懂的，这有助于学生理解抽象概念，帮助学生建构知识体系，提升教学效果。行列式是线性方程组唯一解公式的速记符号；矩阵是表示线性方程组的简便符号；初等行变换是线性方程组同解变形的操作；矩阵的秩是有效方程的个数；用矩阵运算表示线性方程是定义矩阵乘法规则的一个动机；向量是表示方程组解的简便符号。</abstract><keywords>线性方程组,行列式,矩阵,向量</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 吴赣昌. 线性代数（理工类 第五版）[M]. 北京: 中国人民大学出版社,2017.[2] 杨浩菊. 行列式理论历史研究[D]. 西北大学,2004.[3] 袁明生, 刘海, 唐国平. 线性代数（第二版）[M]. 北京: 清华大学出版社,2020.[4] 李文林. 数学史概论（第三版）[M]. 北京: 高等教育出版社,2011.[5]Leon S J.Linear Algebra with Applications (Ninth Edition) [M].Edinburgh: Pearson Education, 2015.[6] 吕林根, 许子道. 解析几何（第五版）[M]. 北京: 高等教育出版社,2019.[7] [ 美] 莫里斯克莱因. 古今数学思想（第二册）[M]. 张理京等译. 上海: 上海科学技术出版社,2013.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
