具体描述
本书主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型等。此外，本书包含大量的练习题、习题、例题等，便于读者参考。
作者简介
David C. Lay 在美国加利福尼亚大学获得硕士和博士学位。他是马里兰大学帕克学院数学系教授，同时还是阿姆斯特丹大学、阿姆斯特丹自由大学和德国凯泽斯劳滕大学的访问教授。Lay教授是“线性代数课程研究小组”的核心成员，发表了30多篇关于泛函分析和线性代数方面的论文，并与他人合著有多部数学教材。
目录信息
关于作者
前言
给学生的注释
第1章 线性代数中的线性方程组
介绍性实例 经济学与工程中的线性模型
1.1 线性方程组
1.2 行化简与阶梯形矩阵
1.3 向量方程
1.4 矩阵方程
1.5 线性方程组的解集
1.6 线性方程组的应用
1.7 线性无关
1.8 线性变换介绍
1.9 线性变换的矩阵
1.10 经济学、科学和工程中的线性模型
第1章补充习题
第2章 矩阵代数
介绍性实例 飞机设计中的计算机模型
2.1 矩阵运算
2.2 矩阵的逆
2.3 可逆矩阵的特征
2.4 分块矩阵
2.5 矩阵因式分解
2.6 列昂惕夫投入产出模型
2.7 计算机图形学中的应用
2.8 Rn的子空间
2.9 维数与秩
第2章补充习题
第3章 行列式
介绍性实例 解析几何中的行列式
3.1 行列式介绍
3.2 行列式的性质
3.3 克拉默法则、体积和线性变换
第3章补充习题
第4章 向量空间
介绍性实例 空间飞行与控制系统
4.1 向量空间与子空间
4.2 零空间、列空间和线性变换
4.3 线性无关集和基
4.4 坐标系
4.5 向量空间的维数
4.6 秩
4.7 基的变换
4.8 差分方程中的应用
4.9 马尔可夫链中的应用
第4章补充习题
第5章 特征值与特征向量
介绍性实例 动力系统与斑点猫头鹰
5.1 特征向量与特征值
5.2 特征方程
5.3 对角化
5.4 特征向量与线性变换
5.5 复特征值
5.6 离散动力系统
5.7 微分方程中的应用
5.8 特征值的迭代估计
第5章补充习题
第6章 正交性和最小二乘法
介绍性实例 重新整理北美地质数据
6.1 内积、长度和正交性
6.2 正交集
6.3 正交投影
6.4 格拉姆-施密特方法
6.5 最小二乘问题
6.6 线性模型中的应用
6.7 内积空间
6.8 内积空间的应用
第6章补充习题
第7章 对称矩阵和二次型
介绍性实例 多波段的图像处理
7.1 对称矩阵的对角化
7.2 二次型
7.3 条件优化
7.4 奇异值分解
7.5 图像处理和统计学中的应用
第7章补充习题
附录A 简化形阶梯矩阵的惟一性
附录B 复数
术语表
奇数习题答案
· · · · · · (收起)
读后感
原书可能是好书，但是中文版翻译真是太烂了，奉劝诸位能看英文版的尽量看英文的。 ps:第二页的“两个线性方程组称为等价的.若它们有相同的解集.”这是高中生的翻译水平么？简直是侮辱高中生。我真的很怀疑这本书的译者怎么有胆量把自己的名字印在书上的，不嫌丢人么？我真的很...
评分在学习的同时，知道很多应用实例，记忆非常深刻。 学完这本书，对线性代数的应用可以到一定的广度的了解 但是学完国内一般的线性代数教材，觉得还是非常虚幻。强烈建议国内大学实用。
评分认识一本好书就像遇见对的人，这本书就给我这种感觉，相见恨晚！ 先说那些小装饰，章前都有相关知识对应的生活应用实例+配图，虽然内容很少，但也很好地拉近了线代与生活的距离；一些注释会有一些参考文献的名字，偶尔去网上翻一下可以深入了解，甚至能挖到一些厉害的书，很开...
评分一本非常好的线性代数基础书。 从考研以后，那些不常用到的数学知识变开始逐渐淡忘、褪色。最近对机器学习产生了兴趣，因此又重新开始温习线性代数。 这本书的内容跟中国的教材相比，并没有增加多少，甚至有些东西还有欠缺。但是跟国内图书的不同在于，它详细的讲解了每个公式...
评分看过这本书里边矩阵的内容还有矩阵在计算机图形学里边的应用部分之后感觉对于计算机图形学豁然开朗. 我没有很深入的看这本书.只看了一些基本运算和概念,作了一些前面的题目.对于我学计算机技术已经够了.
用户评价
小心了 读完第一章可能会爱上linear algebra 读完整本书可能会考虑转系 国内教材去吃翔
评分需要放在桌旁随时翻阅的工具书
评分通过线性方程组和向量介绍线性代数的基本概念，还有精心设计的实际应用介绍，然后还有那个很酷的Study Guide，非常适合自学。
评分感觉国内的教材适合特聪明人的读，这本就挺适合我的
评分翻译真的太像机翻的了，连语序都不改改吗，虽然对理解没有什么影响
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