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发表于2025-01-24
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温习线代用的,视角和原来学的完全不一样...
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Sheldon Axler
1975年毕业于加州大学伯克利分校,现为旧金山州立大学理工学院院长。《美国数学月刊》的编委,*Mathematical Intelligencer*主编,同时还是Springer的GTM研究生数学教材系列等多个系列丛书的主编。
本书强调抽象的向量空间和线性映射, 内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等. 本书在内容编排和处理方法上与国内通行的做法大不相同, 它完全抛开行列式, 采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间和线性算子的基本理论. 书中对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示等做了注释, 不仅增加了趣味性, 还加强了读者对一些概念和思想方法的理解.
本书起点低, 无需线性代数方面的预备知识即可学习, 非常适合作为教材. 另外, 本书方法新颖, 非常值得相关教师和科研人员参考.
在看过一遍常规线代教材之后,再看这本书,可以看到新的视野。书写十分流畅,还标有作者的理解,后面的习题也很好,习题选择的视角也颇具特色。
评分截止今天终于把这本书看完了。首先说一下我的 看书历程 ,去年看到了第3章大约第二节就放弃了,今年重新把它捡了起来一共花了两个月的多的时间才看完。期间每天花好几个小时看书、做课后的习题(除了中间好几次出去游玩),最后三章的课后习题包括前几章个别当时没做出来的习题...
评分考研的时候上过李永乐的线性代数课,学到了很多计算方法和做题技巧,但仅限于这个层面,对于一些线性代数的insight完全不懂。最近在准备考博复习的时候,《矩阵论》这本书看的实在是太卡壳了,决定还是先补一下线性代数的基础知识,对线性代数的认识不能只停留在计算层面,在知...
评分读了7章,前3章讲的是基本概念。尤其是第3章对于算子的矩阵是一个很不错的引入方式。 后面的章节主要围绕下面的观点展开:寻找条件使得算子的矩阵包含尽可能多的0(参看P82倒数第3段) 下面分4种情形看, 1、向量空间 命题5.12,定理5.13讲的是上三角矩阵 命题5.21讲的是...
评分Linear Algebra Done Right的名声实在太大了,作者本人对此书也是信心满满,从“Done Right”的命名到所谓的“一页要看一小时”的论调,都使此书充满了网红感。实际上,自然有一页看一小时的书,但Axler这本书远远排不上号。 这本书一般被推荐为线性代数的Second Course,似乎F...
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