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        淺談《線性代數(shù)》中的實例教學(xué)

        2019-04-03 03:02:36徐清華趙清波吳克堅梁銳華
        關(guān)鍵詞:特效藥線性代數(shù)新藥

        徐清華 趙清波 劉 爍 吳克堅 梁銳華

        (空軍軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院數(shù)理教研室 西安 710032)

        線性代數(shù)是我校針對生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)開設(shè)的一門重要基礎(chǔ)課,它在很多學(xué)科比如計算機科學(xué),生物學(xué),通信,航空等領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用。生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)是一門綜合理學(xué)、醫(yī)學(xué)和工學(xué)的交叉學(xué)科,因此線性代數(shù)在醫(yī)工專業(yè)的后續(xù)課程,如電路,信號與系統(tǒng),數(shù)字信號處理等課程中都有重要應(yīng)用。

        但是線性代數(shù)內(nèi)容抽象,邏輯性強,很多學(xué)生并未體會到這門課程的價值和趣味所在,因此如何讓學(xué)生了解這門課程在后續(xù)課程中的重要作用,從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,是我們一直關(guān)注的一個問題。在多年的教學(xué)實踐中,我們通過不斷探索發(fā)現(xiàn),只有結(jié)合實例的教學(xué),才能讓抽象的理論變得形象生動,才能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。因此,本文就實際教學(xué)過程中使用的一些案例做一些簡單介紹。

        1 向量組的線性相關(guān)性及藥方配制問題

        向量組的線性相關(guān)性是線性代數(shù)中最重要的內(nèi)容,它是后續(xù)求解線性方程組的基礎(chǔ),更是矩陣的秩和方程組解的結(jié)構(gòu)連接的紐帶。這一節(jié)的內(nèi)容理論性非常強,比如向量組的線性相關(guān)性的概念、最大線性無關(guān)組的定義、向量的線性表示等內(nèi)容,撲面而來的大量定義、定理和術(shù)語,讓學(xué)生感到非常困惑,無法理解,更不能在實際應(yīng)用中靈活應(yīng)用。

        因此,如果在理論之后適當(dāng)增加實例的教學(xué),能減輕學(xué)生對理論知識的畏懼感,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,促進學(xué)生主動思考,培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實際的能力。因此結(jié)合學(xué)生專業(yè)特點,我們引入了中成藥藥方配制問題,來幫助學(xué)生理解向量組的線性相關(guān)性和向量的線性表示等知識。

        中成藥藥方配制問題:某醫(yī)院藥劑科用九種中草藥(A-I),根據(jù)適當(dāng)?shù)谋壤渲瞥闪?種特效藥,各用量成份見表1。

        表1 7種特效藥用量成份表(單位:g)

        中藥1號藥2號藥3號藥4號藥5號藥6號藥7號藥A10214122038100B1201225356055C531105140D79255154735E012255336F255355355550G94172523925H651610103510I821202620

        (1)某藥店要購買這7種特效藥,但藥劑科的第3號藥和第6號藥已經(jīng)賣完,請問能否用其它特效藥配制出這兩種脫銷的藥品?

        (2)現(xiàn)在藥劑科想用這7種特效藥配制3種新藥,表2給出了3種新藥的成份比例,請問是否能配制?如何配制?

        表2 3種新藥的成份比例

        中藥1號新藥2號新藥3號新藥A4016288B6214167C14278D4410251E53607F5015580G7111838H416821I145230

        (1)這類題目同學(xué)們首次接觸比較困惑,但是仔細(xì)分析之后發(fā)現(xiàn),如果把每一種特效藥看成一個九維列向量,那么能否用其它特效藥配制出第3號藥和第6號藥的問題,其實就是3號和6號這兩個向量能否用其余向量線性表示的問題,所以問題轉(zhuǎn)化為判斷7個向量構(gòu)成的向量組的線性相關(guān)性問題。如果向量組線性無關(guān),那么無法配制需要的特效藥; 如果向量組線性相關(guān),并且能找到一個最大線性無關(guān)組,u3,u6能被這個最大無關(guān)組線性表示,則可以配制3號和6號藥品。

        由于數(shù)據(jù)量較大,若采用手工初等行變換計算較為麻煩,因此可采用數(shù)學(xué)軟件Matlab進行計算,結(jié)果為:向量組線性相關(guān),并且一個最大無關(guān)組為u1,u2,u4,u5,u7且u3=u1+2u2,u6=3u2+u4+u5,因此可以配置出這兩種脫銷的藥品。

        (2)有了第一問的基礎(chǔ), 第二問就比較簡單了。3種新藥用v1,v2,v3來表示,能否配制新的特效藥的問題就轉(zhuǎn)化為v1,v2,v3能否由7個向量u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7線性表示的問題,若能表示,則可配制;否則,不能配制。

        用Matlab計算可得:v1=u1+3u2+2u4,v2=3u1+4u2+2u4+u7,v3則不能被線性表示,所以可以配制1號和2號新藥,3號新藥則無法配制。

        2 方程組求解及電路問題

        在線性代數(shù)的教學(xué)中,方程組的求解貫穿始終,利用行列式計算的克拉默法則,利用初等變換計算的通解,利用基礎(chǔ)解析寫出的通解,對這些求解方程組的方法,很多同學(xué)都很容易掌握,拿到題目都能熟練的計算,但是一遇到實際問題就束手無策,原因就是理論聯(lián)系實際能力太弱。

        線性方程組應(yīng)用非常廣泛,很多實際問題的處理最后都?xì)w結(jié)為線性方程組的問題,比如在生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的后續(xù)課程中,大部分電路的問題都可以轉(zhuǎn)化為方程組的問題來求解。

        上圖為電路網(wǎng)絡(luò)圖,設(shè)各節(jié)點的電流如圖所示,要求出電路中各支路上的電流。由基爾霍夫第一定律可以列出方程:

        對于節(jié)點A:i1+i4-i6=0;

        對于節(jié)點B:i2+i4-i5=0;

        對于節(jié)點C:i3+i6-i5=0;

        對于節(jié)點D:i1+i3-i2=0;

        于是求各個支路的電流就歸結(jié)為下面齊次線性方程組的求解

        解之,得其解為

        由于i1,i2,i3,i4,i5,i6均為正數(shù),所以通解中的3個任意常數(shù)應(yīng)滿足以下條件:

        k1<0,k2>k3>-k1

        如果k1=-1,k2=3,k3=2,則:

        i1=1,i2=2,i3=1,i4=1,i5=3,i6=2

        3 矩陣的逆及加密通信問題

        矩陣的逆在矩陣?yán)碚撝姓加蟹浅V匾牡匚?,也是一個較難理解的重點內(nèi)容。很多學(xué)生能熟練計算矩陣的逆,利用逆矩陣求解矩陣方程,但是卻不了解矩陣的逆在實際生活中的作用,對這部分的知識只停留在抽象的概念和機械的計算中。為了加深知識的應(yīng)用及知識點的深刻理解,我們選取了同學(xué)們比較感興趣的保密通信方面的一個問題來講解。

        加密技術(shù)在通信中有著重要的作用,加密的原理如下:發(fā)送方采用某種算法,也就是密鑰,將明文數(shù)據(jù)加密轉(zhuǎn)化成密文數(shù)據(jù)后發(fā)送給接受方,接收方則可以采用對應(yīng)的某種算法將密文數(shù)據(jù)解密轉(zhuǎn)換成明文數(shù)據(jù)。從矩陣的角度來解釋就是,明文用矩陣X來表示,加密密鑰為矩陣A,則加密過程就是矩陣方程AX=C,密文是矩陣C,解密密鑰為矩陣B,解密的過程為X=BC,加密技術(shù)是否有效,關(guān)鍵在于能否還原成明文。

        我們來分析一下這兩個矩陣方程,看這兩個密鑰矩陣A,B之間的關(guān)系。由于AX=C,X=BC,則有ABC=C,即AB=E,所以在保密通信中,密鑰只有一個,解密密鑰是通過這個關(guān)系式AB=E得到的,也就是加密密鑰和解密密鑰互為逆矩陣B=A-1。

        比如,在2008年諜戰(zhàn)大片《潛伏》中,地下工作者余則成收到王翠平傳遞來的秘密消息,是20個數(shù)字,這個消息可以用一個4行5列的矩陣來表示

        保密通信問題是當(dāng)今信息時代發(fā)展的一個重要研究課題,實際的加密模型相當(dāng)復(fù)雜,上面所舉的例子只是為了說明逆矩陣應(yīng)用的一個最簡單的模型。

        線性代數(shù)的應(yīng)用例子還有很多。比如在數(shù)字圖像處理中,簡單的應(yīng)用有:圖像的變暗或變量可用矩陣的數(shù)乘來實現(xiàn);圖像旋轉(zhuǎn)可用矩陣的轉(zhuǎn)置、矩陣的線性變換來實現(xiàn);圖形復(fù)原可用矩陣的逆來實現(xiàn);圖像的分割可用矩陣子塊的提取來實現(xiàn)等等。

        線性代數(shù)的應(yīng)用非常廣泛,它是最有趣的一門數(shù)學(xué)課程,也是最有用的一個應(yīng)用工具,因此在實際教學(xué)中必須響應(yīng)其它學(xué)科的需求,從具體的、實際的例子出發(fā)來介紹概念、原理、理論的發(fā)展,這樣才能讓學(xué)生在后續(xù)課程的學(xué)習(xí)中體會到線性代數(shù)這門課程的重要作用。

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