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发表于2025-02-16
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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.
习题确实很启发。。但是做不出来就很痛苦。。。有答案就好了 可以看的快一点。。。之前还觉得应该可以很快看完。。。但是后来还是像绪里面说的 要想一个小时内看完 应该是太快了 一点都不夸张
评分我写了两份文档,但豆瓣上不能编辑公式,所以只把不涉及公式的一部分小结贴出来。) “近年来最具创新性的线性代数教材,每一位大学生都不可错过.” 这是写在中译版背后的语录.冲着“每一位大学生”,我开始读这本书.原本只是为了复习一下已经忘得差不多的大一课程,...
评分首先要声明的是,这本书可以说是一本介于工科线性代数与数学系高等代数之间的书。换句话说,这本书是一本单纯介绍线性映射的书,几乎不涉及到任何具体的“矩阵运算”问题。这本书和工科的线性代数加起来,基本上就构成了数学系的高等代数的内容(可能还是比数学系的内容少)。...
评分说起代数,我真是百感交集。 高等代数和数学分析基本上就是我大学四年以数学为专业的基础和全部。然而在大一的时候,我喜欢代数远远多过数分。代数可谓是一种带我抽象认识世界的一种方式。 而现在,我翻开这本广为人称道的线性代数教材,想复习以前不熟悉的特征值和特征向量...
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...
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