《线性代数及其应用》(英文版)(第3版)主要包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值和特征向量、正交性和最小二乘方、对称矩阵和二次型等内容。《线性代数及其应用》(英文版)(第3版)的目的是使学生掌握线性代数最基本的概念、理论和证明。首先以常见的方式,具体介绍了线性独立、子空间、向量空间和线性变换等概念,然后逐渐展开,最后在抽象地讨论概念时,它们就变得容易理解多了。线性代数是处理矩阵和向量空间的数学分支科学,在现代数学的各个领域都有应用。
高等数学是我正式迈入高等教育殿堂的标志,而线性代数(以及另外两门课)是我在迈入高等教育殿堂之前的极为重要的铺垫、敲门砖、序曲。 这三门课都用英文教材。三本英文书各有特色,而且都很严密、很易懂、文笔很优美、幽默。 尤其是线性代数的书,百转千回、荡气回肠。读后,无...
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这本书的印刷质量和装订工艺都堪称一流。封面采用哑光材质,手感细腻,不易沾染指纹,书脊的装订牢固,即使翻阅多次,也能保持书页平整,不会出现散架的情况。纸张的颜色是柔和的米白色,不会有刺眼的荧光,长时间阅读眼睛不易疲劳。书中的插图和图表色彩饱满,线条清晰,与文字的配合恰到好处,极大地增强了阅读的愉悦感和理解的效率。我特别欣赏作者在绘制数学图示时所表现出的细致和专业,每一个角度、每一个标记都清晰明确,能够准确地传达数学概念的内涵。例如,在讲解向量空间中的基和维度时,书中展示了不同维度的向量空间如何被基向量张成,以及维度如何反映了空间中线性无关向量的最大数目。这些高质量的视觉元素,让原本抽象的数学概念变得生动形象,仿佛触手可及,为我的学习过程增添了许多乐趣。
评分我必须说,这本书在讲解线性代数的应用方面做得非常出色。很多线性代数的教材,虽然在理论上非常严谨,但在应用层面往往语焉不详,或者只是简单地罗列一些例子。而这本书则不同,它在每一章的结尾都会设置一个“应用”部分,深入探讨该章节的知识在实际世界中的具体应用。例如,在介绍向量和矩阵的运算后,书中就详细讲解了这些工具如何在计算机图形学中用于三维模型的变换,包括平移、旋转、缩放等,以及如何利用矩阵来表示这些变换。在讲解特征值和特征向量时,书中引用了量子力学中的薛定谔方程,解释了能量本征值和本征态是如何通过求解一个线性方程组得到的。此外,书中还涉及了如最小二乘法在数据拟合中的应用,以及图论中的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵等内容。这些应用讲解不仅拓展了我的视野,更让我深刻体会到线性代数作为一门基础数学语言的强大生命力,它能够跨越学科界限,成为解决各种复杂问题的有力武器。
评分这本书的结构设计是其一大亮点。作者将线性代数的核心概念,如向量、矩阵、线性方程组、向量空间、线性变换、特征值和特征向量等,按照一种极为自然且循序渐进的方式进行组织。在每个章节的开篇,都会有一个引人入胜的实际问题或情境,然后逐步引导读者构建所需的数学工具来解决这个问题。例如,在介绍线性方程组时,书中并没有立即给出高斯消元法,而是先从一个简单的供需平衡模型开始,说明为什么需要求解一组线性方程。接着,通过矩阵的表示方式,引出了增广矩阵和行初等变换,详细阐述了如何通过这些操作来简化方程组并找到解。书中关于矩阵的运算,如矩阵乘法、逆矩阵、行列式等,都给出了清晰的定义和计算方法,并且反复强调了其背后的几何意义。例如,矩阵乘法不仅仅是数字的乘积,更是线性变换的复合,它描述了如何将一个向量或一个几何形状经过一系列的变换。这让我对矩阵的理解从“数字的堆砌”提升到了“变换的载体”。
评分拿到这本书,我最先注意到的是它厚实且带有一定韧性的封面,触感细腻,边缘圆润,给人一种坚固耐用的感觉。打开书页,纸张的厚度适中,印刷清晰,文字和公式都毫无模糊之处,阅读体验非常舒适。我一直对线性代数抱有浓厚的兴趣,但总觉得许多教材在讲解概念时,虽然逻辑严谨,但却显得有些枯燥乏味。这本书在这方面做得非常出色。作者在引入诸如向量空间、子空间、线性组合、线性无关等概念时,不仅仅停留在数学定义本身,而是辅以大量贴近生活的比喻和类比,例如将向量空间比作一个可以自由伸展和收缩的橡皮筋,或者将线性组合视为不同颜色油漆按照不同比例混合得到新颜色的过程。这些生动形象的讲解,极大地降低了理解门槛,让原本抽象的数学概念变得触手可及。在讲解矩阵变换的几何意义时,书中提供了大量的二维和三维图像,直观地展示了旋转、缩放、剪切等变换如何作用于几何图形,让我对矩阵的理解不再局限于数字的运算,而是上升到了几何层面的洞察。
评分这本书的出版,无疑为众多在数学学习道路上摸索的学子们带来了一盏明灯。我尤其欣赏作者在构建知识体系时所展现出的深厚功底和教学智慧。从最基础的向量空间及其性质开始,作者循序渐进地引入了线性无关、基、维数等核心概念,并巧妙地运用多种几何直观的图像来辅助说明,例如,在解释向量空间的张成空间时,作者通过不同维度的向量在三维空间中描绘出的直线、平面,直至整个三维空间,让读者能够轻松地把握这些抽象的定义。接着,文章自然过渡到线性变换,通过矩阵表示法,将函数式的变换转化为代数运算,为后续的矩阵理论打下了坚实的基础。书中关于矩阵的运算,如加法、减法、乘法、转置、逆矩阵等,都进行了详尽的解释,并特别强调了矩阵乘法的非交换性以及理解其几何意义的重要性。在介绍行列式时,作者不仅给出了代数计算的方法,还深入探讨了行列式在几何上表示的面积或体积缩放因子,以及它与矩阵可逆性的紧密联系。所有这些概念的引入和展开,都仿佛是精心编排的舞蹈,严丝合缝,逻辑链条环环相扣,没有丝毫的冗余和跳跃,让学习者能够感受到数学思维的严谨与美妙。
评分这本书的封面设计就透露出一种严谨而又充满探索的学术气息,深邃的蓝色调搭配银色的字体,仿佛预示着即将展开的数学宇宙。拿到手中,它的分量感十足,厚实的纸张触感温润,散发着淡淡的油墨香,这是一种久违的、属于纸质书籍的独特味道,让人立刻就能沉浸其中。翻开第一页,扑面而来的是清晰的目录,每一个章节的标题都精准地概括了其核心内容,像是导航图一般,指引着读者在抽象的数学世界中前行。从基础的向量空间,到复杂的线性变换,再到特征值和特征向量的应用,整个体系的构建是如此的逻辑严谨,脉络清晰。作者在讲解线性方程组的求解方法时,运用了多种不同的视角,不仅有代数上的推导,还有几何上的直观解释,这使得原本可能枯燥的概念变得生动有趣,即使是初次接触线性代数的读者,也能从中找到理解的切入点。书中穿插的例题设计精巧,覆盖了从简单到复杂的各种情况,每一步的推导都详细而有条理,让人可以跟随作者的思路一步步攻克难关。特别是那些将线性代数理论应用于实际问题的章节,例如在计算机图形学、数据科学和工程领域中的应用,更是让人惊叹于数学的强大力量,它不仅仅是抽象的符号和公式,更是解决现实世界问题的重要工具。
评分这本书的排版设计极具匠心,每一页都仿佛经过精心雕琢。纸张的触感略带磨砂质感,能够有效地减少反光,让长时间阅读不易疲劳。字体大小适中,字迹清晰锐利,即便是公式中的下标和希腊字母,也辨识度极高。我尤其喜欢书中对于数学公式的排版,每一个公式都占据了独立的行,并且用简洁而精确的语言对其进行了注解,不会让人在阅读时产生歧义。作者在讲解过程中,非常注重概念的直观化,大量的图表和示意图贯穿全书,这些图表不仅仅是简单的插图,更是理解抽象概念的关键辅助。例如,在讲解线性无关性时,书中通过不同向量的线性组合在二维平面上描绘出的不同轨迹,直观地展示了向量是否能够“张成”整个平面。在介绍矩阵的秩时,书中也提供了图像化的解释,将矩阵的秩与它的列空间或行空间的维度联系起来。这种视觉化的学习方式,极大地提升了我的理解效率,也让学习过程变得更加轻松愉快。
评分这本书带给我的不仅仅是知识的增长,更是一种思维方式的重塑。我一直认为,学习数学最重要的是培养逻辑推理能力和解决问题的能力,而这本书恰恰在这两方面做得非常出色。作者在讲解每一个数学概念时,都力求清晰透彻,并且非常注重概念之间的联系。例如,在介绍了向量空间后,紧接着就引入了子空间的概念,并详细阐述了子空间的定义和性质,例如任何向量空间的交集是子空间,而并集不一定是。这种层层递进的教学方式,让我在学习过程中能够清晰地把握知识的脉络。在处理线性方程组时,作者不仅展示了求解的算法,更深入地探讨了方程组解的存在性、唯一性等问题,并将其与矩阵的秩、列空间、零空间等概念联系起来。这种联系的建立,使得我能够从更宏观的视角来理解和分析线性方程组的结构。书中穿插的“思考题”和“课后习题”更是精心设计,有些题目需要综合运用多个章节的知识才能解答,这极大地锻炼了我解决复杂问题的能力,也让我对线性代数有了更深层次的理解。
评分这本书的语言风格严谨又不失亲切,作者在保持学术严谨性的同时,也充分考虑到了读者的接受程度。开篇的引言部分,作者就点明了学习线性代数的重要性,以及本书将如何帮助读者掌握这门学科。在讲解每一个新概念时,作者都会先给出清晰的数学定义,然后辅以多个不同角度的解释,包括代数上的推导、几何上的直观理解,以及可能存在的物理或工程上的类比。这种多维度的讲解方式,能够有效地满足不同学习风格的读者。我尤其欣赏作者在处理“证明”时所采取的态度。对于一些基础的定理,作者会给出完整的证明过程,并对每一步的推理都进行详细的解释。而对于一些更为复杂或不那么核心的证明,作者则会给出简略的证明思路,或者提供参考文献,让有兴趣的读者可以进一步深入研究。这种张弛有度的处理方式,既保证了理论的严谨性,又不会让初学者感到过于压迫。
评分初次拿到这本书,我被它书名中“及其应用”这四个字深深吸引。我一直觉得数学学习,尤其是像线性代数这样看似抽象的学科,如果不能与实际应用联系起来,就显得有些失落。而这本书恰恰满足了我这个愿望。它在讲解核心概念的同时,并没有回避它们在各个领域中的实际作用。例如,在介绍矩阵运算时,书中就穿插了关于图像处理中滤波器原理的讲解,生动地展示了矩阵如何通过卷积操作实现图像的模糊或锐化。又比如,在讨论特征值和特征向量时,书中引用了主成分分析(PCA)的例子,详细解释了如何利用特征值的大小来识别数据中的主要变化方向,这对于理解高维数据的降维和可视化非常有帮助。这种理论与实践相结合的写作方式,极大地提升了我的学习兴趣和动力。我不再是被动地记忆公式,而是主动地去理解这些公式背后所蕴含的意义和能够解决的问题。书中大量的图示和插画也起到了至关重要的作用,它们将抽象的数学概念转化为具象的视觉图像,使得理解更加直观和深刻。读完这本书,我感觉自己对线性代数有了全新的认识,它不再是那个令人生畏的数学分支,而是一个充满魅力和实用价值的工具箱。
评分大二的时候在图书馆啃过的书,感觉非常棒!!深入浅出!!连对付考试都没问题!
评分大二的时候在图书馆啃过的书,感觉非常棒!!深入浅出!!连对付考试都没问题!
评分超级讨厌这门课。。。
评分超级讨厌这门课。。。
评分整理书架日32
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