【WPS 每天Ai一下】 签到第1天
创作者俱乐部成员
【个人信息】:学生
【真实使用场景】:考前复习
【WPS Ai需求】:提取《线性代数》的重点
【WPS Ai对话】:
上传电子版教材后,打开WPS AI,分析文档:
<input class="kdocs-checked-list" type="checkbox" disabled="true" checked="checked"/>提示词:分析文档
AI整理出了如上三个问题
因为要获取考点,选择第三条,查看线性代数的主要内容。
<input checked="checked" type="checkbox" class="kdocs-checked-list" disabled="true"/>提示词:线性代数教材的主要内容是什么?
给出了如上回复。
通过查看课本,认为是通过教材外进行搜索获取的答案。
提取考点
<input class="kdocs-checked-list" checked="checked" type="checkbox" disabled="true"/>提示词:提取5个线性代数中最重要的考点
1. 矩阵的初等变换与线性方程组:矩阵的初等变换是求解线性方程组的基础,通过初等变换可以将线性方程组化为阶梯形矩阵或行最简形矩阵,从而求解线性方程组。
2. 向量组的线性相关性:向量组的线性相关性是线性代数中的一个重要概念,它描述了一组向量是否可以由另一组向量线性表示。线性相关性在求解线性方程组、求向量组的秩等方面都有重要的应用。
3. 特征值和特征向量:特征值和特征向量是线性代数中的一个重要概念,它们描述了线性变换对向量的影响。特征值和特征向量在工程技术中的一些问题,如振动问题和稳定性问题,常可归结为求一个方阵的特征值和特征向量的问题。
4.线性空间和线性变换:线性空间和线性变换是线性代数的核心概念,它们描述了向量和线性方程组之间的关系。线性空间和线性变换在求解线性方程组、求向量组的秩等方面都有重要的应用。
5. 行列式:行列式是线性代数中的一个重要概念,它描述了矩阵的行列性质。行列式在求解线性方程组、求向量组的秩等方面都有重要的应用。
通过结果,发现WPS AI准确的提取了线性代数中的重要考点,包括行列式、矩阵的初等变换与线性方程组、特征值与特征向量等内容,较为全面地提取了课本中的考点,但与课本的顺序不对应,与重难点也不对应,如果考点数量给出不足,就可能出现问题,这需要进行调整。
值得注意的是,这次上传的是图片型PDF文件,WPS AI能快速、较为准确地提取出课本的重点,让我也特别惊讶。
【完成情况】:WPS AI完成了本次考核,结果满意。
【使用评价】:👍👍👍👍👍
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