线性代数是大学数学教育中的重要基础课程之一。本书是按照国家教育部颁布的“工程数学课程教学基本要求”编写而成的。
本书共七章和一个附录。从第一章到第七章主要介绍了行列式、矩阵的基本概念及其运算,矩阵的初等变换与初等矩阵,n维向量空间,线性方程组解的结构与求解方法,矩阵的特征值与特征向量,以及矩阵的对角化,二次型及其标准化,线性空间与线性变换等。附录介绍了MATLAB基本命令与编程方法并辅以应用实例。
本书可作为大学理工科与经济、管理等学科线性代数课程的教材,也可作为工程技术人员的自学用书。
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如果说有什么地方让我觉得这本书的价值超越了一般的教材,那一定是在它对理论深层逻辑的挖掘上。很多同类书籍,一旦进入到规范化、正交化、奇异值分解(SVD)这些稍微深入一点的内容时,讲解就开始变得草率和公式化,仿佛只是简单地罗列结论。然而,这本《线性代数》却花了大量的篇幅,去追溯这些重要工具的“来由”。比如,在讲解最小二乘法时,它不是直接给出正规方程组,而是先从误差最小化的几何直觉出发,然后引出投影的概念,最终自然而然地导出了求解的步骤,让人感觉每一步推导都是水到渠成的,而不是生搬硬套。特别是关于特征分解的部分,作者没有回避其在不同矩阵类型下的特殊性,详细比较了对称矩阵和一般方阵在特征值特性上的区别,并强调了它们在动力学系统分析中的重要性。这种对“为什么是这样”的深究,极大地提升了我对线性代数作为一门严谨科学的敬畏之心,也为我未来学习更复杂的数学分支打下了坚实的理论基础。
评分我必须提到这本书在数字化和辅助学习资源方面的考虑,这在传统教材中是比较少见的。我的版本似乎还附带了访问在线资源的权限,里面包含了一些互动式的模拟工具。比如,对于矩阵乘法的过程,我可以在线动态地观察两个矩阵是如何通过行与列的点积逐步生成结果矩阵的,这种交互性远比单纯在纸上画箭头要有效得多。此外,书中的每一个重要章节后面,都附带了“历史背景与应用小插曲”,这些小故事虽然不直接涉及解题,但却极大地激发了我的学习兴趣。我了解到高斯是如何在早期解决线性方程组的,以及矩阵理论是如何支撑起现代密码学和搜索引擎的底层算法的。这些内容让我意识到,线性代数绝不是孤立的数学符号游戏,而是驱动现代科技进步的核心引擎之一。这种“知其然,更知其所以然,且知其所以有用”的编写思路,让我在学习过程中保持了极高的积极性,感觉自己获得的不仅仅是知识,更是一种跨学科的视野。
评分坦白说,一开始我担心这本书会过于“学术化”,毕竟“线性代数”这个名字听起来就很高冷。但这本书的叙事风格是那种非常沉稳且富有逻辑性的“聊天”方式,它从不贬低读者的知识水平,而是始终以一种引导者的姿态出现。作者在处理一些相对“硬核”的证明,比如Schur分解或Jordan标准型的引入时,并没有采用直接堆砌公理和引理的枯燥方式。相反,他们巧妙地使用了构造性的证明方法,让读者能够“跟随”作者的思路一步步构建出理论体系,而不是被动的接受结果。这对于培养独立思考能力至关重要。我个人最喜欢的是它在讲解秩(Rank)这个概念时,通过从行空间、列空间和零空间三个不同的维度进行交叉阐述,完美地统一了看似分散的理论点。这本书最大的优点在于,它成功地将严谨的数学证明与清晰的数学直觉结合了起来,使得读者在掌握计算技能的同时,也能对这门学科的内在美感和结构性产生深刻的共鸣。它让我明白,线性代数的核心魅力在于其结构之美。
评分这本书的排版和设计,简直是教科书中的一股清流。我手头上很多理工科教材,内容是塞得满满当当,密密麻麻的公式和文字堆在一起,看久了眼睛生疼,思维也跟着迟钝下来。但《线性代数》在这方面做得非常出色。它的留白恰到好处,关键公式和定义都会用醒目的字体和边框框起来,让你一眼就能抓住重点。更让我惊喜的是,书中附带的那些插图和图示,简直是神来之笔。很多涉及到高维空间或者复杂矩阵运算的部分,光靠文字描述是很难理解的,但作者巧妙地用二维或三维的几何图像来辅助说明,比如行列式表示的面积或体积,特征值和特征向量的几何意义,都通过清晰的图示得到了直观的展现。而且,书中的习题设置也是循序渐进的,从基础的计算题,到需要深入理解概念才能解决的证明题,再到一些和应用结合紧密的综合题,梯度控制得非常科学。我做题时能明显感觉到自己思维的提升,而不是被题海战术淹没。这本书在视觉友好度和学习效率的平衡上,做得比我预期的好太多了。
评分这本《线性代数》的书,简直是为我这种数学基础薄弱,却又不得不面对这门学科的“小白”量身定做的。我记得我拿到这本书时,心里是充满忐忑的,毕竟它在很多人心中都是一个令人闻风丧胆的“拦路虎”。然而,作者的叙述方式却出乎意料的平易近人。开篇并没有直接抛出那些晦涩难懂的定义和定理,而是通过大量的实际生活中的例子来引入概念,比如向量在物理中的应用,矩阵在计算机图形学中的作用。这种“润物细无声”的教学方法,让抽象的线性代数概念变得具体可感。尤其是对线性变换的解释,书中用了非常形象的比喻,把原本让人头疼的“旋转、缩放、剪切”等操作,描述得仿佛是空间中一场优雅的舞蹈。我尤其欣赏作者对“基”和“维数”这两个核心概念的讲解,他们没有停留在教科书式的定义上,而是深入探讨了它们在构建整个线性空间框架中的重要性,让我真正理解了为什么我们需要选择一个合适的基才能更好地描述和操作空间中的对象。读完前几章,我感觉自己对这门学科的恐惧感大大降低,取而代之的是一种探索未知领域的兴奋感。
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