线性代数解题指导

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出版者:北京大学出版社
作者:王中良 编
出品人:
页数:304
译者:
出版时间:2004-9
价格:16.50元
装帧:简裝本
isbn号码:9787301077900
丛书系列:大学生基础课教材
图书标签:
  • mathmatics
  • #数学基础
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具体描述

本书是高等院校工科、经济管理和财经类各专业本科生数学公共基础课“线性代数”的学习辅导书,全书共分六章,内容包括行列式、矩阵、线性方程组和向量、向量空间、矩阵的特征值与特征向量、二次型等。每章按照内容提要,基本要求与重点、难点分析,典型例题解析,练习题四部分编写,写国内统编教材相辅相成、同步使用。书末有两个附录,附录一为2004年硕士学位研究生入学考试线性代数试题;附录二为每章练习题答案、提示与解答,也包括2004年教研试题的解答。

本书是按照原国家教委制定的工科类“线性代数课程教学基本要求”,并参照全国硕士研究生入学统一考试“数学考试大纲”,结合编者多年从事线性代数课程教学与辅导的经验和体会而编写的。本书重点是“典型例题解析”这一部分,选编例题300道,按题型分为填空题、选择题、解答题和证明题等类型。用“讲思路、举例题”与“举例题、讲方法”的思维方式,帮助读者正确理解线性代数的基本概念和基本理论,掌握解题的常用方法与技巧,特别是许多例题给出一题多解,通过解题更能开阔思路,提高分析和解决问题的能力,达到融会贯通、举一反三的效果。

本书既可作为高校各相关专业本科生学习“线性代数”的辅导教材,也可作为任课教师的教学参考书,对于准备报考硕士研究生的读者,本书也是复习备考的良师益友。

《线性代数:思想与应用》 本书旨在为读者提供一个深入理解线性代数核心概念的独特视角,以及其在现实世界中广泛而深刻的应用。我们不将线性代数视为一套孤立的计算技巧,而是将其视为一种强大的数学语言和思维工具,能够帮助我们解析和建模各种复杂系统。 核心思想: 我们强调线性代数背后所蕴含的几何直观和代数结构之间的内在联系。线性方程组、向量空间、线性变换、特征值与特征向量等核心概念,将通过丰富的几何图形和类比进行可视化讲解,帮助读者建立清晰的空间想象能力。我们将深入探讨向量空间的基、维数、子空间的概念,理解线性无关性、张成空间等线性代数研究的基石。 关键内容: 向量与向量空间: 从几何向量到抽象的向量空间,我们将系统地介绍向量的线性组合、线性无关、基与维数等概念。读者将学会如何识别和构造向量空间,理解子空间的概念及其性质。 矩阵: 矩阵不仅是数字的排列,更是线性变换的载体。本书将详细讲解矩阵的运算、性质,以及矩阵在表示线性方程组、线性变换中的关键作用。高斯消元法、LU分解、QR分解等矩阵分解方法将以清晰的步骤和实例呈现。 线性方程组: 这是线性代数最直接的应用之一。我们将从几何角度理解方程组解的存在性和唯一性,并系统介绍各种求解方法,包括代数方法(如高斯消元法)和迭代方法。 线性变换: 线性变换是连接不同向量空间的桥梁。本书将深入剖析线性变换的几何意义,如旋转、缩放、剪切等,并讲解如何用矩阵来表示线性变换。核、像空间等概念的理解将帮助读者掌握线性变换的本质。 特征值与特征向量: 特征值和特征向量揭示了线性变换作用下向量的“不变方向”。我们将详细讲解如何求解特征值和特征向量,并阐述它们在矩阵对角化、动力系统分析、主成分分析等领域的广泛应用。 内积空间与正交性: 引入内积的概念,我们将探讨向量的长度、角度、距离,以及正交化(如Gram-Schmidt正交化)在数据分析和数值计算中的重要性。 应用展望: 线性代数并非束之高阁的理论,而是驱动现代科技进步的基石。本书将精心选取一系列引人入胜的应用案例,展示线性代数在不同领域的强大威力: 计算机图形学: 了解三维旋转、缩放、平移等操作如何通过矩阵变换实现,为创建逼真的虚拟世界提供理论基础。 数据科学与机器学习: 探讨线性回归、主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等经典算法,揭示线性代数在降维、特征提取、模式识别中的核心作用。 信号处理: 理解傅里叶变换等信号分析工具背后的线性代数原理,掌握对信号进行分解、滤波和重构的方法。 物理学与工程学: 阐述线性代数在解决电路分析、结构力学、量子力学等问题中的应用,展现其解决实际工程挑战的潜力。 经济学与金融学: 介绍线性模型在经济预测、投资组合优化等领域的应用,理解其在量化分析中的价值。 学习方法: 本书强调“理解”而非“记忆”。每章都包含大量的例题和练习题,旨在巩固概念、提升计算能力,并鼓励读者主动思考。我们鼓励读者积极动手实践,通过编程语言(如Python、MATLAB)实现相关的算法,加深对理论的理解。 适合读者: 本书适合所有对数学充满好奇,希望深入理解线性代数及其应用的读者。无论你是初学者,或是希望巩固和拓展现有知识的专业人士,本书都将为你提供一个系统、深刻的学习体验。它也将是计算机科学、工程学、统计学、物理学、经济学等相关专业学生的理想参考资料。 通过《线性代数:思想与应用》,你将不仅仅学会计算,更将掌握一种强大的分析工具,用数学的语言解读世界的奥秘。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧质量确实不错,纸张摸起来很有质感,翻阅时的手感很好,这对于需要反复查阅和做笔记的学习材料来说非常重要。从内容上看,我注意到它在处理某些经典难题时,提供了一种与标准教材截然不同的解题路径,这非常吸引我。我发现,很多时候,我们被固有的解题模式限制住了,这本书似乎在鼓励我们跳出思维定势。举个例子,对于求解线性方程组的秩,它不仅展示了高斯消元法,还探讨了基于子空间投影的方法,这让我意识到线性代数知识的相互关联性。阅读这些不同的解法,就像是在进行一场思维的探险,每一次都能发现新的角度和更高效的工具。我特别喜欢那些“深度思考”或“拓展阅读”的小栏目,它们往往能点出一些只有资深研究者才会注意到的细微差别或陷阱。

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说实话,我对市面上大部分的数学辅导资料都有点审美疲劳了,总感觉它们要么是过于理论化,晦涩难懂,要么就是题海战术,缺乏深度解析。这本书的出现,倒是给了我一种耳目一新的感觉。它的叙事风格非常流畅,读起来不像在啃一本冰冷的教科书,更像是有一位经验丰富的老师在耳边细心地为你讲解每一个知识点。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的铺垫和动机的阐述,这让我能够更好地理解“为什么”要学习这个概念,而不是仅仅知道“是什么”。例如,在讨论行列式时,它没有直接抛出公式,而是先从面积和体积的缩放因子这个几何直觉入手,一下子就拉近了我和抽象代数概念的距离。当然,内容本身的深度也是毋庸置疑的,很多细节的讨论都非常到位,对于那些想深入研究数学专业的学生来说,这本书的价值不言而喻。我打算用它来补充我课堂上遗漏的那些细微之处,我相信它能成为我备考的得力助手。

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天哪,我最近刚入手了一本关于《线性代数》的辅导书,希望能帮我彻底搞懂那些让人头疼的矩阵和向量运算。这本书的封面设计得相当朴素,没有太多花哨的图形,感觉非常务实。我翻开目录,初步印象是它涵盖了从基础概念到高级主题的完整框架,从线性方程组的求解,到特征值和特征向量的计算,脉络清晰。特别是关于向量空间和线性变换的那几章,作者似乎下了很大功夫去解释那些抽象的定义,试图用更直观的方式来阐述。我尤其期待看到它在如何处理那些复杂的证明题上的思路,比如如何构建一个巧妙的基底来简化计算,或者如何通过变换来理解几何意义。希望它不仅仅是公式的罗列,而是能真正教会我“思考”线性代数问题的方法。毕竟,光靠死记硬背那些定义和公式,在这门课上是寸步难行的。这本书的排版看起来比较紧凑,但字体和行距还算适中,长时间阅读应该不会感到太吃力。我已经迫不及待地想开始做第一章的习题了,希望能顺利地扫清我学习路上的所有障碍。

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我最看重一本辅导书的“可操作性”,也就是我能多快地将书中学到的技巧应用到实际的考试题目中去。这本书的章节划分非常合理,理论讲解之后紧接着就是大量的例题,而且这些例题的难度梯度设计得非常科学。从基础的定义辨析题开始,逐步过渡到需要综合运用多个定理才能解决的综合大题。更让我欣慰的是,对于那些稍复杂的例题,它不仅给出了最终答案,还用旁注的形式详细解释了每一步的逻辑支撑,甚至会分析其他可能的错误思路,这一点非常关键,能有效避免我在练习中走弯路。这种细致入微的批注,让人感觉像是请了一位全天候的私人导师。我已经开始在旁边空白处做笔记,记录下自己容易混淆的概念,这本书的结构完美地契合了我这种需要大量练习来巩固理解的学习习惯。希望它能助我在下一次测验中取得突破性的进展。

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我最近在尝试用一种更注重“应用”的方式来学习这门学科,因为我总觉得如果不能将那些矩阵运算和实际问题联系起来,很快就会忘记。所以,我在挑选辅导材料时,非常关注其对实际案例的引入。这本书在讲解完理论后,确实会给出一些工程或数据分析背景下的应用场景,虽然目前只看到了初步的介绍,但方向感很强。比如,它在讲到正交化时,似乎暗示了傅里叶分析或者最小二乘法的应用基础,这正是我目前学习的难点。我希望它能提供足够详尽的步骤解析,而不是只抛出一个结果就草草收场。真正有价值的辅导书,应该能展示出从实际问题抽象出数学模型,再通过线性代数工具求解,最后解释回实际问题的完整链条。如果这本书能在这方面做得出色,那么它就远远超过了一般的习题集范畴,真正达到了“指导”的目的。我对那些图文并茂的讲解部分寄予了厚望。

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