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Linear Algebra and Its Applications, 3rd Updated Edition

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David C. Lay 作者
Addison Wesley
譯者
2005-9-1 出版日期
576 頁數
USD 148.00 價格
Hardcover
叢書系列
9780321287137 圖書編碼

Linear Algebra and Its Applications, 3rd Updated Edition 在線電子書 圖書標籤: 課本    綫性代數  已售  wpi  textbook  Linear  Eng   


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發表於2024-11-26

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Linear Algebra and Its Applications, 3rd Updated Edition 在線電子書 著者簡介

David C. Lay 在美國加利福尼亞大學獲得碩士和博士學位。他是馬裏蘭大學帕剋學院數學係教授,同時還是阿姆斯特丹大學、阿姆斯特丹自由大學和德國凱澤斯勞滕大學的訪問教授。Lay教授是“綫性代數課程研究小組”的核心成員,發錶瞭30多篇關於泛函分析和綫性代數方麵的論文,並與他人閤著有多部數學教材。


Linear Algebra and Its Applications, 3rd Updated Edition 在線電子書 著者簡介


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Linear Algebra and Its Applications, 3rd Updated Edition 在線電子書 圖書描述

Linear algebra is relatively easy for students during the early stages of the course, when the material is presented in a familiar, concrete setting. But when abstract concepts are introduced, students often hit a brick wall. Instructors seem to agree that certain concepts (such as linear independence, spanning, subspace, vector space, and linear transformations), are not easily understood, and require time to assimilate. Since they are fundamental to the study of linear algebra, students' understanding of these concepts is vital to their mastery of the subject. Lay introduces these concepts early in a familiar, concrete Rn setting, develops them gradually, and returns to them again and again throughout the text so that when discussed in the abstract, these concepts are more accessible.

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Linear Algebra and Its Applications, 3rd Updated Edition 在線電子書 讀後感

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这周的作业有马尔科夫链和状态转移矩阵。最后变换为求解三元和四元的微分方程组的特解。 一类解法是拉普拉斯变换之后分离s和x(t),再使用逆变换。很不幸的是我功力尚浅,变换之后得到了一个满秩的齐次线性方程组。显然求解不下去。 另一种方法是矩阵的特征值和特征向量,相应的...  

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在几种线性代数入门教材中我想这是最适合中国普通学生的了,抽象能力好的入门可以看linear algebra done right (修改这一部分,抽象能力好的不应该看linear algebra done right这本,这本其实真不好的,抽象能力好的我推荐gelfand的线性代数学(lecture notes on algebra) 或者...  

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看完之后我觉得这才是教材阿。。。 和这本书看起来差不多的还有一本叫《线性代数》,但是这本看起来更容易一些。比起其他满嘴跑概念公式的书籍来说,这本真是初学者的业界良心。。。 书中的内容由浅入深,逐步建立起线代的基本概念,从初学者的角度看,这个根本就不是罗嗦,而...  

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在几种线性代数入门教材中我想这是最适合中国普通学生的了,抽象能力好的入门可以看linear algebra done right (修改这一部分,抽象能力好的不应该看linear algebra done right这本,这本其实真不好的,抽象能力好的我推荐gelfand的线性代数学(lecture notes on algebra) 或者...  

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PCA这么重要的东西应该与SVD一样专门写一段,而不是放在“7.5 图像处理和统计学中的应用”底下当成普通例子来写。虽然这里PCA写的是真清晰真透彻,秒杀网上无数介绍。另外,SVD讲的太简略了,看完公式也抓不住本质。最好加入几何理解角度,并谈谈与PCA的异同。  

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