全书共分6章:前三章是行列式、矩阵、线性方程组。这3章始终贯穿线性方程组这条主线,在讨论线性方程组时引入”维向量的概念,并且介绍了他们的运算及线性关系等。第4章讨论了线性空间的基本内容,它作为”维向量空间的一般化,教师在教学过程中也可以仅就实”维向量空间R”讲授。本章还介绍了线性空间的线性变换,以及在R”中引入了内积的概念。第5 章介绍了矩阵的特征值、特征向量、矩阵的相似及其对角化,这些都是矩阵最重要的内容。第6章介绍了二次型的理论,重点讨论实二次型以及用正交线性替换化二次型为标准型的问题。
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对于那些希望建立扎实数学基础的读者来说,这本书绝对是一本不可多得的好书。它的结构安排非常合理,从最基础的向量和矩阵运算,逐步过渡到更复杂的概念,如向量空间、线性变换、特征值等。我个人尤其喜欢作者对“向量空间”的讲解,他没有直接给出公理化的定义,而是通过大量的例子,从实数域上的向量空间,到多项式空间、函数空间,展示了向量空间的普遍性和抽象性。这种由具体到抽象的讲解方式,大大降低了初学者的门槛。我记得我花了好几天时间去理解“线性无关”和“线性相关”的概念,并通过书中的练习题反复进行验证。作者在书中还会时不时地穿插一些历史背景和数学家的故事,这让原本枯燥的数学学习过程增添了不少趣味。读这本书,不仅仅是在学习知识,更像是在与数学史对话,感受数学思想的演进。
评分我发现这本书的写作风格非常严谨,几乎不允许有任何含糊不清的地方。作者在定义每一个概念时,都力求精确和完整,并在后续的章节中不断地强调和巩固这些定义。例如,在讲解“矩阵的乘法”时,作者不仅给出了计算公式,还详细说明了矩阵乘法为什么不是可交换的,以及其在复合线性变换中的几何意义。我记得我花了很多时间去理解“伴随矩阵”和“逆矩阵”之间的关系,并通过反复的计算来加深记忆。书中的每一个定理,都附有详细的证明,而且这些证明往往都非常巧妙,能够展示数学的智慧。这种对细节的关注,让我能够建立起一个完整且牢固的知识体系,而不是零散的碎片。读完这本书,我感觉自己对数学的逻辑推理能力有了显著的提升。
评分这本书的优点在于,它没有回避线性代数中的难点,而是迎难而上,为读者提供了清晰的思路和详细的解释。例如,在讲解“最小二乘法”时,作者并没有直接给出公式,而是从拟合直线和最小化误差的角度出发,一步一步推导出正规方程。我记得我反复研究了书中关于“线性回归”的例子,并尝试用自己的数据进行计算,来验证书中的理论。这种理论与实践相结合的学习方法,让我对线性代数有了更深刻的认识。此外,书中还涉及了一些更高级的主题,比如“奇异值分解”(SVD),虽然篇幅不多,但足以让读者窥见线性代数在现代科学技术中的重要作用。阅读这本书,让我感受到一种“学以致用”的成就感,它不仅仅是学术上的探讨,更是为解决实际问题提供了强大的工具。
评分这是一本让我花费了大量时间和精力去消化和理解的书,但正是这种挑战,让我对数学的理解迈上了一个新的台阶。一开始,我被那些抽象的概念和符号弄得有些晕头转向,尤其是向量空间和线性变换的部分,感觉像是进入了一个全新的数学领域,一切都显得那么陌生。我记得我花了整整一个周末去啃“基底”和“维度”这两个概念,反复地在脑海中构建各种几何模型,试图找到它们直观的理解方式。书中的例子虽然详尽,但往往需要自己动手去演算,才能真正体会到其中的逻辑。有一次,我为了理解一个关于“谱定理”的证明,在草稿纸上写满了密密麻麻的计算过程,反复检查每一个步骤,生怕出现任何微小的错误。这种“磨”书的过程,虽然耗费心神,但每当豁然开朗的那一刻,内心的满足感是无与伦比的。我发现,这本书不仅仅是在传授知识,更是在培养一种严谨的数学思维和解决问题的能力。它要求我不能满足于死记硬背公式,而是要深入理解公式背后的原理和逻辑,并能够灵活运用到各种不同的场景中。这种学习体验,让我对数学的敬畏之心油然而生,也让我更加珍惜每一次的学习机会。
评分这本书给我的另一个深刻印象是,它非常注重理论的联系性和统一性。作者似乎总能将看似独立的数学概念联系起来,展示它们之间的内在逻辑。比如,在讲解“线性方程组的解”时,作者将解的存在性、唯一性等问题,与矩阵的秩、零空间等概念紧密结合起来,形成了一个完整的理论框架。我记得我花了很长时间去理解“核”和“像”的概念,以及它们如何与线性变换的性质联系在一起。书中的一些章节,比如关于“正交化”的内容,让我明白了如何将一组不相关的向量转化为一组正交向量,以及这种转化在实际应用中的价值。这种“化繁为简”和“归纳总结”的能力,是这本书给我带来的宝贵财富。它让我明白,数学并不是孤立的知识点,而是相互关联、相互支撑的有机整体。
评分坦白说,这本书的某些章节对我来说是一场不小的挑战。特别是关于“特征值”和“特征向量”的讨论,初读时感觉抽象且难以捉摸。作者并没有直接给出一个简单的定义,而是从“不变方向”和“伸缩因子”这些直观的比喻入手,逐步引导读者进入更深层次的理解。我反复阅读了关于“对角化”的章节,试图理解为什么一个矩阵可以通过相似变换变成对角矩阵,以及这种变换的意义何在。书中的例子,虽然提供了计算的步骤,但背后蕴含的理论知识需要读者自己去挖掘。我记得在处理一个高阶矩阵的特征值计算时,我花费了大量的时间去验证每一步的计算是否准确,以及这些特征值和特征向量在几何上到底代表着什么。这种学习过程,确实是对耐心和毅力的双重考验。但正是这种“硬骨头”啃下来后,我才真正体会到线性代数在各个领域的强大应用,比如在图像处理、数据分析以及机器学习中的作用。
评分从内容深度上来说,这本书无疑是下了功夫的。它不仅仅是简单地罗列公式和定理,而是力求深入浅出地解释其背后的原理。我记得我在学习“线性无关”和“基”的概念时,书中的图示和例子都非常有帮助,能够帮助我构建起直观的理解。作者还穿插了一些关于“线性代数在计算机图形学中的应用”的片段,虽然篇幅不多,但足以引起我的兴趣,并让我思考数学在现实世界中的价值。我花费了大量时间去研究“张量积”和“张量分解”的部分,虽然这些概念比较抽象,但作者的讲解方式,特别是对于一些关键的证明,都做得非常到位。读完这本书,我感觉自己对“空间”和“变换”有了更深层次的理解,不再仅仅停留在二维或三维的直观感受上,而是能够将其推广到更高维度的抽象空间。
评分这本书对于我而言,是一次非常充实的学习经历。我尤其喜欢作者在处理一些“ tricky”的证明时所展现出的清晰思路。比如,关于“正交矩阵”的定义和性质,作者通过多种角度的阐述,让我能够从不同的侧面去理解它。我记得我反复推敲了书中关于“最佳逼近”的讲解,并试图用其他数学工具来验证其结果。作者在书中也提出了一些开放性的问题,鼓励读者进行更深入的思考,这让我觉得这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维的启迪。我花费了大量的时间去消化“半正定矩阵”的性质,以及它在二次型中的作用。读完这本书,我感觉自己对数学的严谨性和灵活性都有了新的认识,也更加热爱学习数学。
评分这本书给我的整体感觉是,它非常适合那些想要深入理解线性代数底层逻辑的读者。不同于许多只侧重于计算技巧的教材,它花了大量的篇幅去阐述理论的由来和推导过程。例如,在讲解行列式的性质时,作者并没有止步于告知读者这些性质,而是详细地展示了这些性质是如何从行列式的定义以及其几何意义中推导出来的。我记得在学习“克拉默法则”的时候,我花了很长时间去理解为什么行列式的计算能够直接求解线性方程组,而不仅仅是记住这个方法。书中的一些证明,比如关于“矩阵秩”的几个关键定理,即使我之前接触过一些线性代数的内容,也需要仔细揣摩其证明思路。作者在写作时,似乎非常注重逻辑的连贯性和严谨性,每一步推导都紧密相连,环环相扣,让人在阅读的过程中能够清晰地把握整个证明的脉络。这种细致入微的讲解方式,对于我这种喜欢刨根问底的读者来说,无疑是一种福音。它不仅让我能够掌握“是什么”,更能让我明白“为什么”。
评分这本书的叙事方式非常独特,它没有采用那种枯燥的“定义-定理-证明”的模式,而是通过一种更具引导性的方式,逐步将读者引入线性代数的殿堂。我记得我在阅读“二次型”章节时,作者从几何图形的描述入手,然后引出二次型的标准形式和分类,这种方式让我觉得非常容易理解。书中的习题设计也非常有梯度,从基础的计算题到更具挑战性的证明题,能够很好地检验我的学习成果。我花了大量的时间去研究“协方差矩阵”和“主成分分析”的章节,虽然这些内容在其他书中可能只是简单的提及,但在这本书中却得到了更详尽的阐述。阅读这本书,让我感受到一种“循序渐进”的学习乐趣,它就像一位循循善诱的老师,引导我一步步走向知识的深处。
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