⑴ 大學學線性代數到底有什麼用
①線性代數在數學、力學、物理學和技術學科中有各種重要應用，因而它在各種代數分支中占居首要地位；
②在計算機廣泛應用的今天，計算機圖形學、計算機輔助設計、密碼學、虛擬現實等技術無不以線性代數為其理論和演算法基礎的一部分猛喚知；
③該學科所體現的幾何觀念與代數方法之枝消間的聯系，從具體概念抽象出來的公理化方法以及嚴謹的邏輯推證、巧妙的歸納綜合等，對於強化人們的數學訓練，增益科學智能是非常有用的；
④
隨著科學的發展，我們不僅要研究單個變數之間的關系，還要進一步鏈緩研究多個變數之間的關系，各種實際問題在大多數情況下可以線性化，而由於計算機的發展，線性化了的問題又可以計算出來，線性代數正是解決這些問題的有力工具。
但是，一般不搞基礎研究的人是用不上的。
⑵ 為何勘探石油
為何持續勘探石油？
這是石油行業的根本問題。
我以前一直搞不清楚。
石油有限論的確是，石油公司捏造出來的故事。
目的是為了抬高油價。
石油在長期來看都是采不盡的，老舊油田過段時間甚至能自行填充天然氣。
其實，石油一種風險投資。
而且是戰略物資。
找石油不是技術問題。
而是一種投資，得從風險角度考慮問題。
煤炭和新能源都能當作能源。
但是，石油就擺在地底下。
一個大國，肯定會把錢投入到大型風險投資里。
普通人投資房地產，基金。
高段位的人玩股票，搞天使投資。
最高段位的人玩礦產，搞精尖科技。
最後一種風險極高，只有國家級別的資本敢投入。
金礦，煤礦都不如油田有錢。
石油勘探資本投入極高，一個區塊至少得十億級別的公司才能玩得轉。
失敗的風險極高。
但只要打到油層，一口井就能保持幾十年高產出。
這游戲必須有人去玩。
閑錢放在那也會貶值。
越是大的資本，越懂得投資。
而且，石油不僅有金錢價值。
更重要是戰略安全價值。
石油價格隨著每段時間或漲或跌。
沒人能預測油價漲跌，就像沒人能預測股市波動。
但是，從長期來看石油不能放棄。
中國原油對外依存度，已高達到70.9%。
每年從海外進口的石油數量驚人。
中美國關系好的時候，中國只需要付錢。
原油能從中東通過馬六甲海峽，低成本運到中國。
這條航線在和平年代，非常繁忙。
不過，現在中美變成戰略競爭對手。
相互之間處處卡脖子。
美軍艦隊，就停在新加坡海域附近。
說斷掉油路，立馬斷掉。
一旦開戰，這里便是中國軟肋。
所以，中國才發展伊朗，阿富汗和巴基斯坦這條路上運油通路。
也是預見到未來大方向是博弈。
中國不斷搞新能源，就為擺脫石油匱乏的尷尬。
這並不是因為新能源比石油更環保，更科技。
而是中國真的缺油。
中國的石油勘探，工作更不能停下腳步。
得持續不斷的勘探和開采。
像一家公司每個月都得有現金流。
大型公司有多元化的投資。
但投資都建立在，每年新增多少凈流入基礎上。
中石油每年新增多少勘探成果區塊，新打了幾口採油井。
這應該是一種探索式的和探索月球背面無區別。
面臨失敗的風險，這很正常。
依然擋不住風險投資的熱情。
所以，甲方真正考慮的角度是投資和風險。
很多乙方無法理解甲方真正痛點。
石油行業整個流程很長，勘探，採油和儲運。
任何在其中一個環節工作的人，其實只是一顆螺絲釘。
相互之間都不知道，彼此在干什麼。
只知道是一種高精尖的技術。
部門之間很少交流。
就算交流，也只流於表面。
造成了大多數石油行業的人，都缺乏整體觀念。
工作多年，都不理解為何要勘探石油。
為何甲方花那麼多錢，不停的勘探和打井。
視野太小，很難理解這種風險投資。
得站國家視角，才能理解戰略。
石油是戰略風險投資。
⑶ 大學學線性代數到底有什麼用
大學學線性代數到底有什麼用？對於這個問題，我可以很明確的告訴你，用途此蠢非常大和廣，但是他是底層邏輯，平時接觸不到，但是我們也是有必要學習他，下面介紹他的各個不同領域的應用。
另一個例子是氣象學。為了進行天氣預報，有時需要根據多種因素最終歸結為求解線性方程組。當然，這類線性方程組不能用手工求解，只能用計算機求解；以及線性方程組在國民經濟中的應用。為了預測經濟形勢，投入產出經濟數學模型往往簡化為求解一組線性方程組。
⑷ 簡述我國油氣勘探開發特點+(2)+談談石油勘探技術的未來發展方向
1. 我國油氣勘探開發特點：
我國油氣勘探開發的特點主要包括以下幾個方面：
（1）資源分布不均段肢吵：我國油氣資源主要分布在西部地區和海域，東部地區油氣資源相對較少。
（2）勘探難度大：我國油氣勘探開發面臨著勘探難度大、飢胡勘探周期長、勘探成本高等諸多問題。
（3）技術水平相對落後：我國油氣勘探開發技術水平相對落後，與國際先進水平存在一定差距。
（4）環保要求高：我國油氣勘探開發面臨著環保要求高、生態環境脆弱等問題。
2. 石油勘探技術的未來發展方向：
未來石油勘探技術的發展方向主要包括以握侍下幾個方面：
（1）深海勘探技術：隨著陸上油氣資源逐漸枯竭，未來石油勘探的主要方向將轉向深海勘探。深海勘探技術將成為未來石油勘探的重要方向之一。
（2）非常規油氣勘探技術：非常規油氣勘探技術包括頁岩氣、煤層氣、油砂等勘探技術。未來隨著常規油氣資源的逐漸枯竭，非常規油氣勘探技術將成為未來石油勘探的重要方向之一。
（3）數字化勘探技術：數字化勘探技術包括數據採集、處理、分析等技術。未來數字化勘探技術將成為石油勘探的重要手段之一，可以提高勘探效率、降低勘探成本。
（4）環保技術：未來環保技術將成為石油勘探的重要方向之一。環保技術可以保護生態環境，減少對環境的污染，提高社會責任感。
⑸ 石油天然氣勘探
重力勘探在石油及天然氣的普查和勘探階段具有重要的作用。針對油氣普查、勘探和開發的不同階段，重力勘探有如下應用：首先利用小比例尺（1∶100萬～1∶50萬）重力異常圖研究區域地質構造，劃分構造單元，圈定沉積盆地的范圍，預測含油、氣遠景區；其次根據中等比例尺（1∶20萬～1∶10萬）的重力異常圖劃分沉積盆地內的次一級構造，進一步圈定出有利於油氣藏形成的地段，尋找局部構造，如地層構造、古潛山、鹽丘、地層尖滅、斷層封閉等有利於油氣藏儲藏的地段；特別是由於重力儀測量精度的提高與數據處理和解釋方法的發展，還可利用大比例尺高精度重力測量查明於油氣藏有關的局部構造的細節，直接尋找與油氣藏有關的低密度體，為鑽井布置提供依據；在油氣開發過程中，根據重力異常隨時間變化，可以監測油氣藏的開發過程。
圖2-9-5 重慶—西藏馬尼根果地形與布格重力異常剖面對比
1—布格重力異常剖面；2—地形剖面
圖2-9-6 新疆巴楚至大鹽池地形與布格重力異常剖面對比
1—布格重力異常剖面；2—地形剖面
（一）區域地質構造的研究及油氣遠景區的預測
華北平原是中朝准地台的一部分，其基底是由前震旦紀的變質岩系所構成。呂梁運動以後相當長一段時間為穩定的地區，震旦紀至中奧陶世沉積了較厚的海相地層；晚奧陶世至早石炭世期間，全區上升，缺失了這一時期的沉積；中石炭世以後，全區再度下沉，接受了海陸交互相的沉積；燕山運動期間，北部、西部邊緣褶皺成山（燕山及太行山），平原區內部為新生代沉積所覆蓋，全區沉積岩繫纍積厚度達幾萬米。
平原區沉積岩系內有兩個主要密度分界面：①上部界面在新生界沉積與下伏的中生界岩系之間；②下部界面在下古生界海相地層與上覆的中生界岩系之間。在上古生界及中生界缺失的地區，兩個密度界面合為一個界面，界面上下地層的密度差可達0.4g/cm3～0.6g/cm3。由於該區上古生界及中生界地層分布零散，加之下古生界海相地層與結晶基底密度差不明顯，因此在重力解釋時，就可以把下古生界的頂面作為盆地的基底看待。
如圖2-9-7所示，根據對異常特徵的分析並結合其他物探成果，華北平原可劃分出下列構造單元：冀中坳陷、滄縣隆起、黃驊坳陷、無棣隆起、濟陽坳陷、臨清坳陷和內黃隆起等。這些構造單元的劃分為油氣普查、勘探指明了潛在的遠景區和進一步工作的地區，並且這些推斷被後來的鑽井資料和進一步的物探工作所證實。20世紀60年代在黃驊坳陷中找到了大港油田，在濟陽坳陷發現了勝利油田，70年代又在冀中坳陷發現了任丘油田（即華北油田）。這些事實說明利用重力資料研究區域地質構造，對尋找油氣田有著非常重要的意義。
圖2-9-7 華北平原布格重力異常及構造單元劃分圖
1—布格重力異常等值線；2—區域構造單元界線；3—大斷裂：數值單位為10－5m·s－2
（二）尋找古潛山和封閉構造
利用重力勘探直接尋找油氣構造（如背斜、鹽丘……）已為許多事例證明是有效的。古潛山構造主要由下奧陶統、寒武系、震旦系的灰岩為主的老地層隆起所構成。當它周圍沉積了巨厚的生油岩系時，石油就會向古潛山地層上翹或隆起的部位運移、聚集。由於石灰岩的節理、層理或溶洞比較發育，因此在一定條件下，可形成古潛山油田（圖2-9-8）。斷層封閉構造所產生的斷塊凸起或下陷，在具有良好的生、儲油條件下，也可形成儲油構造，見圖2-9-9。
圖2-9-8 古潛山儲油構造
圖2-9-9 斷層切割、封閉儲油構造
現在，重力勘探在石油勘探及開發中得到了不少新的應用，發揮了越來越大的作用。除油氣田預測及探測外，重力勘探已經用於：①油氣資源評價；②解決不同勘探階段的地質問題；③與地震資料進行聯合反演，解決地震解釋中的一些難題；④解決火山岩地區的問題；⑤估計地震波速度；⑥推斷油氣水平運移方向等。
⑹ 線性代數的實際應用
線性代數的實際應用如下：
1.在運籌學中的應用
運籌學的一個重要議題是線性規劃，許多重要的管理決策是在線性規劃模型的基礎上做出的。
而線性規劃則要用到大量的線性代數的知識進行處理。如果你掌握了線性代數及線性規劃的相關知識，那麼你就可以將實際生活中的大量問題抽象為線性規劃問題，從而得到最優解。
比如，航空運輸業就使用線性規劃來調度航班，監視飛行及機場的維護運作等；又如，你作為一個大商場的老闆，線性規劃可以幫助你合理的安排各種商品的進貨，以達到最大利潤。
即使你是一家小商店的老闆，你也可以運用線性代數知識來合理的安排各種商品的進貨，以達到最大利潤；或者你僅僅是一個大家庭中的一員，你同樣可以用規劃的辦法來使你們的家庭預算達到最小。
⑺ 石油是通過什麼手段發現的地質勘探的原理是什麼 怎麼勘探
石油勘探主要有：
1、地質法：通過露頭、岩石、岩心觀察，來研究成礦的地質條件、地質環境和地質作用實現找礦的一種方法；
2、地化法（Geochemistry）：取樣、分析化驗；
3、物探方法：根據地下岩石或礦體的物理性質差異所引起的某些異常物理現象的變化去判斷地質構造、沉積等地質現象發現礦體的一種方法，常用的有：重力勘探、磁法勘探、電法勘探、地震勘探等；
4、鑽探法：為勘探地下含油氣情況所鑽的油氣探井，有4大類（1）參數井；（2）預探井；（3）評價井；（4）資料井；
地震勘探：它的原理是由人工製造強烈的震動(一般是在地下不深處的爆炸)所引起的彈性波在岩石中傳播時，當遇著岩層的分界面，便產生反射波或折射波，在它返回地面時用高度靈敏的儀器記錄下來，根據波的傳播路線和時間，確定發生反射波或折射波的岩層界面的埋藏深度和形狀，認識地下地質構造，以尋找油氣圈閉。
⑻ 為什麼石油勘探需要高性能計算機
不只是石油勘探，現在大部分工程技術都要從經驗科學發展為計算科學，也就是大量的定性問題要轉化為定量問題，其中大部分問題，都可以歸納為解微分方程，迭代（積分），矩陣計算等數學運算，例如最簡單的，如樓上的線性方程組Ax=B，當需要計算的單元足夠多時，此線性方程組的解是巨大的。再比如，大多數情況下，線性解的精度並不能滿足工程上的需求（例如Euler forward），需要更高精度的方法和演算法（例如RK，4階），這對計算機的性能提出了更高的要求，所以對於現代工程來講，計算性能是遠遠不夠用的。
例子：CFD, FEM, MD等
拿MD，分子動力學來說，一摩爾的物質的量是6.022^23這么多，大多數固體或者液體，大概一立方厘米這么大的體積有10^23這個數量級的原子個數，即使世界上最先進的超級計算機天河，也最多能夠滿足10^10-10^13個原子這么多的計算，但是在物質中，一個原子所受到其他原子的影響，是大於10^23這個數量級的。
⑼ 石油勘探中的壓裂是什麼原理
壓裂 就是利用水力作用，使油層形成裂縫的一種方法，又稱油層水力壓裂。油層壓裂工藝過程是用壓裂車，把高壓大排量具有一定粘度的液體擠入油層，當把油層壓出許多裂縫後，加入支撐劑(如石英砂等)充填進裂縫，提高油層的滲透能力，以增加註水量(注水井)或產油量(油井)。常用的壓裂液有水基壓裂液、油基壓裂液、乳狀壓裂液、泡沫壓裂液及酸基壓裂液5種基本類型。
⑽ 明白人告訴我 線性代數 的應用究竟有多強大工科幾乎都牽涉高數我已經有所體會了 但是線性代數我只感
線性代數有什麼用？
線性代數有什麼用？這是每一個圈養在象牙塔里，在灌輸式教學模式下的「被學習」的學生剛剛開始思考時的第一個問題。我稍微仔細的整理了一下學習線代的理由，竟然也羅列了不少，不知道能不能說服你：
1、 如果你想順利地拿到學位，線性代數的學分對你有幫助；
2、 如果你想繼續深造，考研，必須學好線代。因為它是必考的數學科目，也是研究生科目《矩陣論》、《泛函分析》的基礎。例如，泛函分析的起點就是無窮多個未知量的無窮多線性方程組理論。
3、 如果你想提高自己的科研能力，不被現代科技發展潮流所拋棄，也必須學好，因為瑞典的L.戈丁說過，沒有掌握線代的人簡直就是文盲。他在自己的數學名著《數學概觀》中說：
要是沒有線性代數，任何數學和初等教程都講不下去。按照現行的國際標准，線性代數是通過公理化來表述的。它是第二代數學模型，其根源來自於歐幾里得幾何、解析幾何以及線性方程組理論。…，如果不熟悉線性代數的概念，像線性性質、向量、線性空間、矩陣等等，要去學習自然科學，現在看來就和文盲差不多，甚至可能學習社會科學也是如此。
4、 如果畢業後想找個好工作，也必須學好線代：
l 想搞數學，當個數學家（我靠，這個還需要列出來，誰不知道線代是數學）。恭喜你，你的職業未來將是最光明的。如果到美國打工的話你可以找到最好的職業（參考本節後附的一份小資料）。
l 想搞電子工程，好，電路分析、線性信號系統分析、數字濾波器分析設計等需要線代，因為線代就是研究線性網路的主要工具；進行IC集成電路設計時，對付數百萬個集體管的模擬軟體就需要依賴線性方程組的方法；想搞光電及射頻工程，好，電磁場、光波導分析都是向量場的分析，比如光調制器分析研製需要張量矩陣，手機信號處理等等也離不開矩陣運算。
l 想搞軟體工程，好，3D游戲的數學基礎就是以圖形的矩陣運算為基礎；當然，如果你只想玩3D游戲可以不必掌握線代；想搞圖像處理，大量的圖像數據處理更離不開矩陣這個強大的工具，《阿凡達》中大量的後期電腦製作沒有線代的數學工具簡直難以想像。
l 想搞經濟研究。好，知道列昂惕夫（Wassily Leontief）嗎？哈佛大學教授，1949年用計算機計算出了由美國統計局的25萬條經濟數據所組成的42個未知數的42個方程的方程組，他打開了研究經濟數學模型的新時代的大門。這些模型通常都是線性的，也就是說，它們是用線性方程組來描述的，被稱為列昂惕夫「投入-產出」模型。列昂惕夫因此獲得了1973年的諾貝爾經濟學獎。
l 相當領導，好，要會運籌學，運籌學的一個重要議題是線性規劃。許多重要的管理決策是在線性規劃模型的基礎上做出的。線性規劃的知識就是線代的知識啊。比如，航空運輸業就使用線性規劃來調度航班，監視飛行及機場的維護運作等；又如，你笑悶作為一個大商場的老闆，線性規劃可以幫助你合理的安排各種商品的進貨，以達到最大利潤。
l 對於其他工程領域，沒有用不上線代的地方。如搞建築工程，那麼奧運場館鳥巢的受力分析需要線代的工具；石油勘探，勘探設備獲得的大量數據所滿足的幾千個方程組需要你的線代知識來解決；飛行器設計，就要研究飛機表面的氣流的過程包含反復求解大型的線性方程組，在這個求解的過程中，有兩個矩陣運算的技巧：對稀疏矩陣進行分塊處理和進行LU分解； 作餐飲業，對於構造一份有營養的減肥食譜也需要解線性方程組；知道有限元方法嗎？這個工程分析中十分有效的有限元方法，其基礎就是求解線性方程組。知道馬爾科夫鏈嗎？這個 「鏈子」神通廣大，在許多學科如生物學、商業、化學、工程學及物理學等領域中被用來做數學模型，實際上馬爾科夫鏈是由一個隨機變數矩陣所決定的一個概率向量序列，看看，矩陣、向量又出現了。
l 另外，矩陣的特徵值和特徵向量可以用在研究物理、化學領域的微分方程、連續的或離散的動力系統中，甚至數學生態學家用以在預測原始森林遭到何種程度的砍伐會造成貓頭鷹的種群滅亡；大名鼎鼎的最小二乘演算法廣泛應用在各個工程領域里被用來把實驗中得到的大量測量數據來擬合到一個理想的直線或曲線上，最小二乘擬合演算法實質就是超定線性方程組的求解；二次型常常出現在線性代數在工程（標准設計及優化）和信號處理（輸出的雜訊功率）的應用中，他們也常常出現在物理學（例如勢能和動能）、微分幾何（例如曲面的法曲率）、經濟學（例如效用函數）和統計學（例如置信橢圓體）中，某些這清升族類應用實例的答弊數學背景很容易轉化為對對稱矩陣的研究。
嘿嘿（臉紅），說實在的，我也沒有足夠經驗講清楚線代在各個工程領域中的應用，只能大概人雲亦雲地講述以上線代的一些基本應用。