线性代数精解及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:重庆大学出版社

作者:熊启才

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:2006-4

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787562435709

丛书系列:

图书标签:

• 线性代数
• 高等数学
• 数学教材
• 大学教材
• 精解
• 应用
• 解题技巧
• 考研
• 数值计算
• 矩阵分析

《算法革命：驾驭海量数据的新范式》 在信息爆炸的时代，数据已然成为我们理解世界、驱动决策的核心要素。然而，数据的海量增长和复杂性极大地挑战了传统的分析工具和思维模式。《算法革命》深入剖析了这场由数据驱动的深刻变革，揭示了算法作为核心引擎如何重塑我们处理、理解和应用信息的方式。 本书并非从数学理论的抽象层面出发，而是聚焦于算法在实际应用中的力量与潜力。我们首先将目光投向那些塑造了现代世界的关键算法，从搜索引擎背后那些精妙的排序机制，到社交媒体上影响我们信息获取的推荐系统，再到金融市场中驱动交易的量化模型。您将了解到，这些看似无形的“代码秘诀”是如何通过复杂的逻辑和计算，将海量无序的数据转化为有价值的洞察和行动。 《算法革命》将带领读者踏上一段探索之旅，深入理解当下热门的机器学习和深度学习技术。我们不会沉溺于复杂的数学公式，而是侧重于解释这些技术的核心思想、工作原理以及它们是如何解决现实世界问题的。例如，我们将探究监督学习如何让计算机通过“经验”学会识别图像中的猫狗，无监督学习如何帮助我们发现隐藏在用户行为中的潜在模式，强化学习又如何让机器在复杂环境中不断学习和优化决策，如同人类孩童通过试错来学习行走和玩耍。 本书将特别关注算法在各个领域的颠覆性应用。在商业智能领域，您将看到算法如何驱动精准营销、优化供应链、预测消费者行为，甚至重塑产品设计和定价策略。在医疗健康领域，算法正以前所未有的速度加速新药研发、辅助疾病诊断，并为个性化治疗方案的制定提供强大支持。在智慧城市建设中，算法优化交通流量、管理能源消耗、提升公共安全，让城市运行更加高效和可持续。甚至在艺术创作领域，算法也开始扮演创意伙伴的角色，生成独特的音乐、绘画和文学作品。 《算法革命》的一个重要特色是，它将算法的应用置于一个更广阔的社会和伦理框架之下。我们诚实地讨论算法带来的挑战，例如数据隐私的保护、算法偏见的潜在风险，以及人工智能伦理规范的建立。本书鼓励读者不仅成为算法的使用者，更能成为思考者，理解算法背后的逻辑，并审慎地引导其发展方向，确保技术进步能够服务于全人类的福祉。 此外，本书还将引导读者关注算法的未来发展趋势。从更强大的模型架构，到更高效的学习算法，再到算法在物联网、边缘计算和量子计算等新兴领域的融合，《算法革命》将为您描绘一幅激动人心的未来图景。您将了解到，算法不仅仅是技术工具，更是驱动下一次工业革命、重塑人类文明进程的关键力量。 无论您是希望提升业务表现的商业领袖，渴望探索数据潜力的科研人员，还是对未来科技充满好奇的普通读者，《算法革命》都将为您提供一个清晰、深入且富有洞察力的视角。它将帮助您理解算法的精髓，掌握驾驭数据新范式的关键，并在即将到来的智能时代中，找到属于自己的机遇与定位。这本书将成为您连接数据世界与现实应用之间的桥梁，点燃您对算法无限可能的探索热情。

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这部教材的排版简直是一场灾难，字体大小不一，关键公式和普通文字混杂在一起，让人阅读起来非常吃力。尤其是涉及到矩阵运算和向量空间的证明题，步骤跳跃得太快，很多中间推导过程直接被省略了，留给读者的猜测空间实在太大了。我尝试着跟着书上的例子自己推导一遍，结果发现很多地方的逻辑链条是断裂的。感觉作者像是把最终的结论直接摆在了我们面前，而忽略了我们这些初学者需要的是清晰、逐步引导的学习路径。特别是关于特征值和特征向量的部分，讲解得过于抽象，没有给出足够的实际应用场景来帮助理解这些概念的物理意义，读完后仍然一头雾水，更别提后面关于对角化和相似变换的章节了，简直是云里雾里。如果不是配合了网上的视频课程，我真不知道该如何啃下这本书。希望未来的再版能大幅改进其可读性和逻辑连贯性，增加详尽的例题解析，别让好内容被糟糕的呈现方式埋没了。

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这本书的习题设置实在是太“玄学”了。前半部分的基础练习题还算中规中矩，能帮助巩固基本概念，但一旦进入到后面的高级主题，比如奇异值分解（SVD）或者最小二乘法的高级应用，习题的难度陡然飙升，而且很多题目给出的条件极其苛刻，几乎是直接指向了某个特定的结论，缺少了那种引导思维发散的开放性探究。更要命的是，书后竟然不提供详细的参考答案或解题思路，仅仅给出了最终结果，这对自学者来说简直是致命的打击。我花了整整一个下午去攻克一个关于张量积的证明题，最终发现书上给的答案似乎基于一个我从未在正文中学到的定理，这让人感觉作者的知识体系似乎是分层的，而我们读者只拿到了最上面那一层的内容。这种“自己悟去吧”的态度，对于一本宣称是“精解”的教材来说，是极不负责任的表现。

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这本书的符号体系管理混乱，让人时常感到困惑。作者似乎在不同的章节中随意切换使用不同的符号来表示同一个概念，反之亦然。比如，在讲解内积空间时，习惯性地使用 $langle mathbf{u}, mathbf{v} angle$，但到了后面的正交投影章节，却突然全部换成了使用 $(mathbf{u}, mathbf{v})$ 来表示内积，没有任何明确的过渡说明，这导致我不得不频繁地查阅前面的定义，生怕自己记错了哪个符号代表什么操作。更别提那些用于表示子空间、基、向量的符号也常常混用，比如有时用 $W$，有时用 $S$ 来指代向量子空间，这在处理多个子空间相互作用的问题时，极大地增加了理解的难度和出错的概率。对于一本旨在成为精通的参考书而言，保持符号系统的高度一致性是基本功，这本书在这方面做得非常不到位，严重影响了阅读的流畅性和知识的吸收效率。

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这本书的“应用”部分实在是名不副实，可以说是全书最大的败笔。如果说理论部分还算勉强能过关的话，那么后面的应用案例简直是敷衍了事。所谓的应用，大多是把复杂的实际问题简化成一个线性方程组，然后用高斯消元法解出来，这和我用其他任何一本初级代数书就能学到的内容没有本质区别。书中完全没有深入探讨诸如数值稳定性、大规模矩阵计算的迭代方法，或者在数据科学、机器学习中线性代数是如何作为核心工具支撑复杂模型的。我原本希望看到更现代、更贴近工程实际的例子，比如如何利用奇异值分解进行数据降噪，或者如何用QR分解解决最小二乘问题中的数值精度问题，但这些都付之阙如。这本厚厚的书，读完后我感觉自己掌握的依旧是上世纪中叶的线性代数知识，与时代严重脱节。

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我个人对这本书的叙事风格感到非常不适。作者似乎有一种强烈的倾向，就是把所有内容都塞进有限的篇幅里，导致语言极其精炼，甚至到了佶屈聱牙的地步。比如讲解线性变换的几何意义时，只用了一段话概括了旋转、拉伸和剪切的复合效果，读起来像是看学术期刊的摘要，而不是一本面向教学的教材。这种风格或许对那些已经有扎实背景的研究生来说很友好，但对于本科生或者需要转行的读者来说，简直是噩梦。我期待的是一种娓娓道来、循序渐进的讲解，而不是这种“你必须理解，否则就退场”的精英式写作。很多重要的定义和定理之间缺乏必要的过渡和铺垫，读完一页后，我常常需要回头翻好几页，才能重新串联起作者的思路，这极大地打断了我的学习节奏，效率非常低下。

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