Abstract Linear Algebra

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出版者:Springer
作者:Morton L. Curtis
出品人:
页数:184
译者:
出版时间:2013-10-4
价格:GBP 40.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780387972633
丛书系列:
图书标签:
  • 线性代数
  • 本科
  • 数学
  • 线性代数
  • 抽象代数
  • 数学
  • 高等数学
  • 代数
  • 矩阵
  • 向量空间
  • 线性变换
  • 抽象数学
  • 数学教材
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具体描述

Intended for a first course on the subject, this text begins from scratch and develops the standard topics of Linear Algebra. Its progresses simply towards its ultimate goal, the Theorem of Hurwitz, which argues that the only normed algebras over the real numbers are the real numbers, the complex numbers, the quaternions, and the octonions. The book stresses the complete logical development of the subject.

《抽象线性代数》是一本旨在为读者提供深入理解线性代数核心概念的严谨学术著作。本书并非简单罗列定理和公式,而是致力于构建一套逻辑清晰、层层递进的理论框架,引导读者从更抽象、更本质的视角审视线性代数的全貌。 本书首先从向量空间这一核心概念入手。不同于初学者接触到的欧氏空间,这里将对向量空间的定义进行一般化,探讨其在不同数学结构中的体现,例如函数空间、多项式空间等。读者将学习到线性无关、基、维数等基本概念,并理解它们在任意向量空间中的意义。本书会深入剖析向量空间的同构,揭示不同看似独立的向量空间之间的内在联系,培养读者抽象思维的能力。 接着,本书将聚焦于线性变换。作为向量空间之间的“桥梁”,线性变换扮演着至关重要的角色。本书将严谨地定义线性变换,并探讨其性质,如核空间(零空间)与像空间(值域)的概念,以及它们与线性变换性质之间的深刻联系。读者将学习到如何利用矩阵来表示线性变换,并深入理解矩阵的运算(如乘法、转置)如何对应于线性变换的复合与对偶。此外,本书还将介绍相似矩阵的概念,以及它在改变基下线性变换表示不变性的重要意义。 行列式作为线性代数中的一个经典概念,在本书中也将获得更深刻的讨论。除了其计算方法,本书更侧重于揭示行列式的几何意义,如体积变化因子,以及其与矩阵可逆性的内在联系。读者将学习到如何从代数的角度证明行列式的各种性质,并理解它在求解线性方程组(如克莱默法则)以及研究特征值问题中的作用。 本书的重要组成部分是特征值与特征向量的理论。读者将深入理解特征值和特征向量的定义,以及它们如何揭示线性变换作用下的“不变方向”和“伸缩因子”。本书将详细介绍计算特征值和特征向量的方法,并探讨对角化理论,理解当一个矩阵可以被对角化时,其所代表的线性变换具有怎样的简化形式。此外,本书还将引入约旦标准型,处理非对角化矩阵的情况,从而提供一个更普适的理解框架。 本书还将深入探讨内积空间,这是线性代数在几何上最自然的推广。在内积空间中,我们不仅可以讨论向量的长度和方向,还可以定义角度和正交性。读者将学习到正交基、正交补、正交投影等概念,并理解它们在数据降维(如主成分分析)和优化问题中的应用。施密特正交化方法也将作为构造正交基的重要工具进行详细讲解。 为了进一步拓展读者的视野,本书还会涉足一些更高级的主题。例如,将介绍线性代数在二次型和张量分析中的应用。二次型作为多项式的一种,与矩阵的对称性密切相关,其分类和化简问题将得到深入探讨。张量作为多维数组的推广,是理解流体力学、广义相对论等复杂物理理论的基础,本书将为其提供初步的数学框架。 此外,本书也将贯穿代数结构的思想,例如群、环、域的概念,并将线性代数中的向量空间置于更广阔的代数框架下进行考察。这种视角有助于读者理解线性代数作为一种特殊的代数结构,与其他抽象代数概念之间的联系和区别。 本书的编写风格严谨而清晰,数学符号的使用规范统一。每章都配有精心设计的习题,旨在帮助读者巩固所学知识,并鼓励读者进行独立思考和探索。本书的目标读者是数学、物理、计算机科学、工程学等领域的学生和研究人员,他们希望在扎实的理论基础上深入理解线性代数的精髓,并能够将其应用于解决复杂问题。通过阅读本书,读者将能够构建起对线性代数一套完整、深刻的认识,为进一步的学习和研究打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

Preface
Introduction
Chapter 0 -- Algebraic Preliminaries
Chapter I -- Vector Spaces and Linear Maps
A. Vector Spaces
B. Linear Maps
C. Bases, Dimension
D. Direct Sums, Quotients
E. Eigenvectors and Eigenvalues (Part i)
F. Dual Spaces
Chapter II -- Matrices and Determinants
A. Matrices
B. Algebras
C. Determinants, the Laplace Expansion
D. Inverses, Systems of Equations
E. Eigenvalues (Part ii)
Chapter III -- Rings and Polynomials
A. Rings
B. Polynomials
C. Cayley-Hamilton Theorem
D. Spectral Theorems
E. Jordan Form
Chapter IV -- Inner Product Spaces
A. R^n as a Model, Bilinear Forms
B. Real Inner Product Spaces, Normed Vector Spaces
C. Complex Inner Product Spaces
D. Orthogonal and Unitary Groups
E. Stable Subspaces for Unitary and Orthogonal Groups
Chapter V -- Normed Algebras
A. The Normed Algebras R and C
B. Some General Results, Quaternions
C. Alternative and Division Algebras
D. Cayley-Dickson Process, Hurwitz Theorem
Bibliography
Index
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的难度曲线设置得非常巧妙,给人一种循序渐进,但绝不妥协的阅读体验。一开始你会感觉内容非常友好,甚至有些基础,但很快,难度就会以一种几乎难以察觉的方式攀升。这种平滑的过渡,避免了许多教材中常见的“陡坡式”难度跃升,保证了读者的持续探索欲。我发现它在引入复杂定理,比如关于特征值和特征向量的复杂性质时,往往会先用一个稍微简单但结构相似的例子来铺垫,确保读者完全掌握了核心思想后,才将模型推广到更一般的情况。这种对教学流程的精妙把控,体现了作者深厚的教学功底。阅读过程中,我经常需要停下来,在草稿纸上重新演算作者提出的那些关键证明步骤,但这并非因为内容晦涩难懂,而是因为证明的结构本身就极具美感,值得细细品味其内在的逻辑美。它要求你不仅要知道“是什么”,更要理解“为什么必须是这样”。

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我尤其欣赏这本书在概念泛化处理上的深度和广度。它似乎总是在某个章节的结尾,将读者刚刚学习到的一个相对具体的结构(比如某个特定维度的内积空间性质),提升到一个更加普适的抽象代数框架下进行审视。这种“提升视角”的处理方式,极大地拓宽了我对线性代数应用边界的认知。它让我意识到,我们所学的不仅仅是关于矩阵和方程组的技巧,而是关于结构、变换和内在关系的普遍规律。书中对某些关键定义——比如算子的对偶性和伴随算子的讨论——的处理,展现了一种超越标准课程设置的视野,它巧妙地连接了分析学和代数学的桥梁,让读者看到了不同数学分支之间那种令人惊叹的内在和谐。这种对知识体系的整合能力,使得这本书的价值远超一本普通的入门教材。

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这本书的行文风格非常具有个人特色,甚至可以说是带有强烈的学术“腔调”。它极少使用口语化的表达,几乎通篇都是精准、严密、充满数学语言的陈述。这种风格对于已经适应了高阶数学表达方式的研究者来说,无疑是高效且令人信服的;它就像是直接与一位领域内的权威在进行思维的直接对话,没有任何中间商赚取差价。然而,对于那些希望通过更轻松、更具引导性的语言来进入这个领域的读者,可能会觉得阅读过程需要投入更高的专注度和更多的反复咀嚼。它更像是一部严谨的数学专著,而非一本面向大众的科普读物。这种“不加修饰”的纯粹性,恰恰是它最大的优点,因为它忠实地保留了数学理论的原始面貌和力量感,没有任何为迎合读者而进行的“软化”处理。

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这本书的排版和装帧给人一种非常专业和严谨的感觉,封面设计简约而不失深度,内页纸张质量上乘,触感舒适,即便是长时间阅读也不会感到疲劳。细节之处的设计,比如章节标题的字体选择和行间距的调整,都体现了出版方对读者的尊重。我特别欣赏它在理论推导过程中,对每一步逻辑跳跃的处理方式——它不会过度解释,而是留给读者一定的思考空间,这对于那些已经具备一定数学基础,渴望深入理解概念本质的读者来说,是一种恰到好处的挑战。书中大量的图示和几何解释,虽然没有直接展示出具体的代数结构本身,但却极大地帮助我建立了对抽象概念的直观认识。例如,在处理向量空间变换时,作者并没有仅仅停留在矩阵乘法上,而是将变换的本质——拉伸、旋转、投影——用清晰的几何语言描绘出来,这种教学方法,无疑是高屋建瓴的。它引导我不再将线性代数视为一组冰冷的公式集合,而是一套描述空间结构和变化规律的优雅工具。整体而言,从物理触感到阅读体验,这本书的制作水准,已经达到了教科书中的上乘之作的标准。

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初次翻阅时,我被其中对基础概念建立的细致程度所震撼。作者似乎深谙初学者在面对“抽象”一词时的心理障碍,因此在初期章节中,对集合、映射、代数结构等基础概念的引入极其谨慎和铺垫充分。我记得在讲到线性无关性和基的概念时,书中并未急于给出标准定义,而是通过一系列精心构造的例子,逐步引出“信息冗余度”和“最小生成集”的直观想法。这种“以例引理,以理固本”的叙事方式,使得原本枯燥的定义变得具有生命力。对于我这种喜欢追根溯源的读者来说,这种构建过程远比直接背诵定义来得有效。它让我明白了,每一个数学定义都不是凭空产生的,而是为了解决特定问题而产生的最佳描述。书中穿插的一些历史背景或不同学派的观点,虽然篇幅不长,却能让人体会到数学思想的演变历程,增强了学习的趣味性和代入感。

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顶Curtis。真正的Pure Mathematics!

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这本书的代数痕迹很重,矩阵都是用的左乘定义,而且对矩阵特征多项式定义也是反过来的(不过反过来有反过来的好处)...总之作者很有大一统的想法,把零零散散的线代内容统一起来。另外书内有不少无厘头的小错误。另外这本不适合自学。

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这本书的代数痕迹很重,矩阵都是用的左乘定义,而且对矩阵特征多项式定义也是反过来的(不过反过来有反过来的好处)...总之作者很有大一统的想法,把零零散散的线代内容统一起来。另外书内有不少无厘头的小错误。另外这本不适合自学。

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顶Curtis。真正的Pure Mathematics!

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