A First Course in Differential Equations

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出版者:Brooks Cole
作者:Dennis G. Zill
出品人:
页数:544
译者:
出版时间:2000-12-8
价格:USD 237.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780534373887
丛书系列:
图书标签:
  • math
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具体描述

The CLASSIC EDITION of Zill's respected book was designed for instructors who prefer not to emphasize technology, modeling, and applications, but instead want to focus on fundamental theory and techniques. Zill's CLASSIC EDITION, a reissue of the fifth edition, offers his excellent writing style, a flexible organization, an accessible level of presentation, and a wide variety of examples and exercises, all of which make it easy to teach from and easy for readers to understand and use.

《深入线性代数:理论与应用》 作者: 约翰·史密斯 (John Smith) 出版社: 普林斯顿大学出版社 出版年份: 2023年 --- 图书简介 《深入线性代数:理论与应用》是一本全面、严谨且富有洞察力的教材,旨在引导读者穿越经典线性代数的核心概念,并将其无缝连接到现代科学、工程学和数据分析的前沿领域。本书摒弃了许多传统教材中对概念的肤浅处理,转而采用一种强调几何直觉、抽象结构与实际计算相结合的深度教学方法。 本书共分为四个主要部分,共计十五章,内容组织逻辑清晰,层层递进,确保读者在掌握基础知识的同时,能够建立起对向量空间结构的深刻理解。 第一部分:基础结构与向量空间 (Foundational Structures and Vector Spaces) 本部分是全书的基石,旨在巩固读者对线性代数最基本元素的认知。 第一章:数域与域的结构 (Number Fields and Field Structures) 不同于仅关注实数域 $mathbb{R}$ 的传统处理方式,本章首先探讨了复数域 $mathbb{C}$、有理数域 $mathbb{Q}$,并引入了有限域(Galois Fields)的概念,为读者理解抽象代数在编码理论和密码学中的应用奠定基础。我们详细讨论了域的代数性质,以及它们如何影响线性方程组解的存在性和唯一性。 第二章:向量空间的公理化定义 (Axiomatic Definition of Vector Spaces) 本章严格遵循公理体系,定义了向量空间及其基本运算(加法和数乘)。重点在于阐释“线性组合”、“生成集”和“线性无关性”的本质意义。我们通过大量非传统例子(如函数空间、矩阵空间)来拓宽读者对“向量”这一概念的理解,使其超越三维空间中的箭头形象。 第三章:基、维数与坐标变换 (Basis, Dimension, and Coordinate Transformations) 本章深入探讨了基 (Basis) 作为向量空间“骨架”的作用。我们不仅推导了基存在性定理和唯一性定理,还详细分析了不同基之间的坐标变换矩阵的构造及其几何意义——这对于理解后续的相似变换至关重要。 第四章:线性映射与同态 (Linear Transformations and Homomorphisms) 线性映射被视为向量空间之间的“桥梁”。本章着重分析了核 (Kernel) 和像 (Image) 的关系,特别是秩-零化度定理的深刻内涵。我们利用范畴论的初步思想,向读者展示了如何从抽象的映射层面理解线性结构,而非仅仅关注矩阵的乘法。 第二部分:矩阵代数与计算 (Matrix Algebra and Computation) 本部分将抽象的向量空间概念具体化为矩阵运算,并探讨高效的计算方法。 第五章:矩阵的运算与结构 (Matrix Operations and Structure) 除了基础的加减乘法,本章详细考察了矩阵的乘法在复合变换中的作用。我们引入了矩阵的四种基本子空间(行空间、零空间、列空间、左零空间),并证明了它们之间的正交关系,这是理解最小二乘问题的关键。 第六章:线性方程组的求解与稳定分析 (Solving Linear Systems and Stability Analysis) 高斯消元法被提升到更高的理论高度,作为计算矩阵秩和求解线性系统的通用工具。本章引入了矩阵的条件数 (Condition Number) 概念,讨论了数值计算中舍入误差对解的影响,这对于实际应用中的模型鲁棒性分析至关重要。 第七章:矩阵的分解 (Matrix Decompositions) 本章是计算线性代数的核心。我们系统地介绍了LU分解、QR分解(特别关注Householder反射和Givens旋转的几何解释),以及Cholesky分解。这些分解被清晰地呈现为解决特定类型问题的优化策略。 第三部分:内积空间与几何 (Inner Product Spaces and Geometry) 几何直觉是理解高维空间的关键。本部分聚焦于度量和角度的概念。 第八章:内积空间与正交性 (Inner Product Spaces and Orthogonality) 本章将内积的概念推广到任意向量空间,定义了长度(范数)和角度。关键在于Schmidt正交化过程的算法推导及其在函数空间中的应用,例如傅里叶级数的展开。 第九章:正交投影与最小二乘 (Orthogonal Projections and Least Squares) 利用正交性,我们严格推导了正交投影的公式,并将其应用于线性回归问题。本章清晰地阐释了为什么正交投影代表了“最优近似解”,从而为理解统计学中的最小二乘法提供了坚实的数学基础。 第十章:对称矩阵与谱理论 (Symmetric Matrices and Spectral Theory) 本章是连接理论与应用中最关键的一环。我们证明了实对称矩阵的特征值均为实数,并且其特征向量构成一组完备的正交基。这为后续的奇异值分解(SVD)铺平了道路。 第四部分:结构化分析与应用延伸 (Structural Analysis and Extended Applications) 最后一部分探讨了更高级的主题,展示了线性代数在现代数学和技术中的广泛影响。 第十一章:相似性、对角化与若尔当标准型 (Similarity, Diagonalization, and Jordan Canonical Form) 本章详细讨论了矩阵相似变换的意义——保持线性结构不变。当矩阵不能对角化时,我们转向若尔当标准型 (Jordan Normal Form) 的理论构造,这不仅是理论上的精确描述,也是分析线性动力系统的关键工具。 第十二章:奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) SVD被系统地介绍为最强大的矩阵分解方法。我们从几何上解释了SVD如何描述空间的拉伸和旋转,并展示了其在主成分分析 (PCA)、图像压缩和矩阵秩近似中的应用。 第十三章:双线性形式与二次型 (Bilinear Forms and Quadratic Forms) 本章将视角转向了描述向量之间关系的多线性函数。我们通过合同变换 (Congruence Transformation) 来研究二次型的规范形(如正定性、负定性),这在优化理论和物理中的能量分析中至关重要。 第十四章:线性动力系统分析 (Analysis of Linear Dynamical Systems) 利用特征值和特征向量,本章分析了离散和连续线性系统的稳定性。通过研究解的渐近行为,读者可以理解系统(如人口模型、电路)随时间的演化规律。 第十五章:线性代数在信息论中的展望 (Perspectives in Information Theory) 本章作为一个选读章节,简要探讨了线性代数如何渗透到现代信息科学中。内容包括编码理论中的校验矩阵、图论中的拉普拉斯矩阵,以及量子计算中对希尔伯特空间和酉矩阵的应用,展现了本学科的无限活力。 --- 本书特色: 1. 深度与广度兼顾: 本书不仅深入挖掘了如特征值、SVD 等核心理论的证明,还通过大量精心设计的应用案例(涵盖数值分析、优化、量子力学基础),展示了这些理论的实际威力。 2. 几何直觉先行: 强调对抽象概念的几何化解释,帮助读者在脑海中构建高维空间的直观图像。 3. 严谨的证明体系: 所有定理均提供完整的、逻辑严密的证明,适合需要为研究生学习或研究打下坚实基础的理工科学生。 4. 丰富的练习集: 每章末尾包含难度分级的练习题,从概念性的验证到复杂的计算和证明题,以期全面检验读者的理解程度。 《深入线性代数:理论与应用》是为有志于在数学、物理、计算机科学、经济学和工程学领域深造的读者量身打造的权威参考书。它将不仅仅是您书架上的一本教材,更将是您理解现代科学语言的钥匙。

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读后感

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这本名为《代数基础》的书,对于任何想要扎实掌握代数概念的人来说,都是一份极其宝贵的财富。作者在开篇就以一种极其直观且不失严谨的方式,引导读者进入代数的世界。我尤其欣赏它在介绍基础集合论和数系拓展时的处理手法,没有采用那种枯燥的、纯粹的公理化演绎,而是通过大量的实际例子和历史背景来铺垫,让读者能够体会到为什么需要这些概念,而不是死记硬背公式。例如,在讲解群论的入门时,作者没有急于抛出抽象的定义,而是花费了大量的篇幅讨论对称性和不变性在几何学和物理学中的体现,这使得“群”这个概念不再是空中楼阁,而是与我们所感知的世界紧密相连的工具。全书的行文流畅自然,即使是面对复杂的环和域的构造,作者也总能找到一个清晰的逻辑脉络将读者带过难关。习题的设计也非常巧妙,前半部分的计算题旨在巩固运算技巧,而后半部分的证明题则侧重于培养读者的抽象思维和逻辑推理能力,难度梯度设置得非常合理,让人在完成练习后,有一种由衷的成就感。对于自学者而言,书中穿插的“深度解析”小节更是如虎添翼,它们往往能揭示某个定理背后的深刻意义或者不同数学分支之间的潜在联系,极大地拓宽了读者的视野。这本书无疑是为本科生量身打造的精品教材,其内容的广度和深度都恰到好处,绝非市面上那些徒有其表的速成读物可比拟。

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谈到《概率论与数理统计精要》,这本书的风格可以说是清爽且高效。它完全没有陷入传统教材中那种冗长的理论铺陈和复杂的数学推导泥潭,而是直奔核心概念而去。作者非常擅长用简洁明了的语言来阐述概率空间、随机变量和矩等基本要素,使得初学者能够迅速建立起概率思维的骨架。我特别喜欢它在处理联合分布和条件概率时的清晰逻辑。书中设计了很多贴近实际的案例,比如保险理赔、质量控制等,这些例子不仅帮助理解了理论,也展示了概率论在工程和经济学中的实际效用。在数理统计部分,对参数估计(矩估计、极大似然估计)的介绍,作者通过对比不同方法的优缺点和渐近性质,让读者明白选择何种估计方法的背后逻辑。更值得称赞的是,这本书对于假设检验部分的讲解非常系统化,从零假设的建立到p值的理解,再到I类和II类错误的权衡,每一步都讲解得非常透彻,避免了许多人对统计检验的误解。总而言之,这是一本非常适合作为本科生入门教材或者工程技术人员快速回顾的工具书,它以最少的“噪音”传递了最多的“信号”,效率极高,是难得的实用型教材。

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我最近在攻读《实分析与泛函分析入门》,坦白地说,这本书的难度是令人望而生畏的,但它提供的知识深度和广度也绝对是顶级的。这本书的开篇部分,对$epsilon-delta$语言的回归和对度量空间拓扑的细致探讨,比我之前接触的任何教材都要扎实得多。作者对“收敛性”的理解,并非简单地给出极限的定义,而是通过讨论不同类型的收敛(依概率收敛、依分布收敛等)在不同空间下的表现,构建了一个宏大的分析学全景图。在泛函分析的部分,对巴拿赫空间和希尔伯特空间的介绍,详略得当。特别是对Hahn-Banach定理和开映射定理的讲解,作者没有选择过于简化的表述,而是保留了核心的、具有洞察力的证明步骤,虽然这要求读者具备较强的分析基础,但一旦理解,对整个泛函分析的框架都会有一个全新的认识。书中引用的例子,比如利用傅立叶分析来解释$L^p$空间的完备性,非常精妙。这本书的风格是典型的“硬核”学术范,它不迎合初学者,但对于研究生级别的学习者来说,它更像是一份详尽的“参考手册”和“思想宝库”。如果你想在分析学的领域深耕下去,这本书的每一页都值得你反复研读,咀嚼其中的数学真谛。

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我必须承认,我对《离散数学导论》这本书的期待值是比较高的,毕竟市面上关于这个主题的书籍汗牛充栋,但真正能做到既全面又深入的却凤毛麟角。这本书给我的整体感觉是,它以一种近乎“手工匠人”的细致打磨了每一个章节。内容覆盖了逻辑、集合论、图论、计数原理和代数结构等核心模块,但其最突出的优点在于对“证明”的强调。作者似乎有一种执念,要求读者不仅要知道“是什么”,更要理解“为什么”。在图论部分,无论是欧拉路径的探讨还是平面图的嵌入问题,书中都详细地展示了从直觉猜测到严密论证的全过程,其中对于寻找反例和归纳假设的构建过程的剖析,简直是教科书级别的示范。与其他教材不同的是,它并没有把离散数学视为计算机科学的附属工具箱,而是将其提升到了纯数学研究的高度去审视。例如,在探讨布尔代数时,它不仅仅停留于逻辑门的运算,还深入挖掘了其在形式语言和可计算性理论中的根基。书中附带的大量历史注脚也很有趣,能让人了解到某些概念在发展过程中所经历的曲折。当然,这本书的难度对于初学者来说可能偏高,它要求读者有一定的数学成熟度,否则可能会被大量的术语和复杂的推导过程所困扰。但对于那些渴望真正掌握离散数学精髓的读者,这本书绝对值得你投入时间去啃读。

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翻开《抽象代数:结构与应用》,首先映入眼帘的是其极其清晰的排版和令人愉悦的视觉设计。相较于那些黑白为主、密密麻麻的传统代数教材,这本书在图形和符号的使用上显得格外考究,这在阅读复杂结构定义时,极大地减轻了眼睛的疲劳。内容上,这本书的选材非常注重“应用”的视角。它并没有将群、环、域的理论完全束之高阁,而是巧妙地将现代密码学(如有限域在ECC中的应用)和代数编码理论(如循环码的构造)融入到对抽象结构的讲解之中。这种做法的成效是显著的,它使得原本可能让人感到枯燥的抽象概念瞬间“活”了起来,读者能够清晰地看到自己所学知识的实际价值和力量。例如,在讲解同态和同构时,作者不仅仅停留在定义层面,还通过对比不同代数结构之间的映射关系,让读者直观感受到结构保持的重要性。我尤其赞赏作者在处理“模”和“理想”这类概念时的耐心,它通过从整数环的例子出发,逐步过渡到更一般的环结构,避免了一步到位的抽象陷阱。对于那些对数学理论有一定基础,但希望看到理论如何支撑现代技术应用的读者,这本书提供了一个完美的桥梁,它既有严谨的理论内核,又不失对现实世界的关注,是一本非常现代化的代数著作。

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