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很多人都在吐槽同济的书，槽点大概是这样的：线代的学习难点不在于解题，难在初入这个领域时会完全丧失掉数学的直觉性，行列式是个什么鬼东西？矩阵的乘法为什么这样定义？对于我这种天资平平的人来说，假如无法通过画图来理解一个数学问题，那我绝逼要抓狂。因此，从第一代数学模型到现代的第二代数学模型，教科书应该解决掉其中的几何意义和数学哲学。这本书的优点就是涉及到了这一点。

做入门书非常赞，因为它很详细地介绍了线性代数在几何学、计算机图形学、经济学、概率论、信号与系统、微分方程等领域的应用，给人以直观的认识，不像是国内的大部分教材，一上来就是定理一定理二命题三让你证明，只见树木不见森林。

配合b站3blue1brown实用。

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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。

昨天在图书馆翻了翻"时间序列分析"的书，发现这东西还是很有用的，利用时间作为自变量来预测一个时间序列未来的值，比如，可以预测地震、天气、股票等等，由于它的自变量只有时间，所以感觉很神奇，几乎就是拿一个变量自己来做回归，称之为自回归AR（auto regression），另...  

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.  

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...  

昨天在图书馆翻了翻"时间序列分析"的书，发现这东西还是很有用的，利用时间作为自变量来预测一个时间序列未来的值，比如，可以预测地震、天气、股票等等，由于它的自变量只有时间，所以感觉很神奇，几乎就是拿一个变量自己来做回归，称之为自回归AR（auto regression），另...