具体描述
《线性代数(第3版)》是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果。作为普通高等院校经济学学科门类和管理学学科门类的数学基础课教材之一，在概念的引入和内容的叙述上，全书力求做到自然直观，通俗易懂，易教易学。《线性代数(第3版)》科学、系统地介绍了线性代数中有关矩阵、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型、线性空间与线性变换等理论和方法，并讨论了相关的应用例子和经济数学模型。除每节都配有基本练习题外，各章后还配置了精选的综合习题。
《线性代数(第3版)》不仅适合普通高等院校经济类和管理类各专业学生使用，由于在习题的配置上还考虑到本科生未来考研的需要，也可以作为考研的复习参考书。
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读后感
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用户评价
拿到这本《线性代数》时，我第一眼就被它整体的设计风格所吸引。那种沉稳的色调搭配上精致的排版，给人一种专业而不失亲和力的感觉。我之所以选择这本书，很大程度上是因为我正在进行一项需要大量数据处理和模型构建的研究项目，而线性代数正是这些工作的基础。我希望能在这本书中找到关于矩阵分解、向量空间的正交性、线性回归模型等关键概念的详尽阐述。我尤其关注书中在讲解理论知识时，是否能提供一些实际的案例，比如如何利用奇异值分解（SVD）来进行图像压缩，或者如何通过最小二乘法来拟合数据。我希望作者能够用一种清晰、简洁的语言来解释复杂的数学概念，并且通过丰富的例题和习题，来帮助我巩固所学的知识。我对于书中关于“线性无关”和“秩”的概念非常感兴趣，因为我理解它们是理解向量空间维度的关键。如果这本书能够让我不仅掌握线性代数的计算技巧，更能建立起对数学模型背后逻辑的深刻理解，并且能够将这些知识灵活地运用到我的研究中，那么它将是我在这段学习旅程中不可或缺的伙伴。我期待它能够帮助我更加自信地应对那些复杂的数学挑战，并且在我的研究道路上取得更大的突破。
评分拿到这本《线性代数》时，我的第一感觉是它颇具“学院派”的气质。书的封皮是厚实的硬纸板，拿在手里很有分量，内页的纸张也显得相当考究，印刷清晰，色彩还原度高，给人的第一印象就是一本“正经”的学术著作。我之所以对这本书感兴趣，是因为我正处于一个需要深入理解数据结构和算法的阶段。在许多复杂的算法中，线性代数是不可或缺的基石。我希望能在这本书中找到关于矩阵运算、向量空间、线性映射等核心概念的严谨定义和详尽阐述。我期待它能提供足够多的数学证明，来支撑每一个定理的结论，让我能够理解“为什么”是这样，而不仅仅是“怎么做”。同时，我也希望书中能包含一些具有代表性的应用案例，比如在图像压缩、信号处理、或者更复杂的机器学习模型训练过程中，线性代数是如何发挥作用的。我特别关注书中关于“基”和“维度”的概念，以及它们如何帮助我们理解向量空间的结构。我希望作者能够用一种循序渐进的方式，从最基础的线性方程组讲起，逐步过渡到更高级的概念，比如行列式、特征值、奇异值分解等。如果这本书能帮助我建立起一套严谨的数学框架，让我能够清晰地理解各种算法背后的数学原理，并且能够自信地进行数学推导，那么它将是我学习道路上的一位得力助手。我渴望从这本书中汲取那些能够支撑我进行更深入研究和开发的“干货”。
评分我是一名对物理学有着浓厚兴趣的学生，在学习力学和量子力学时，经常会遇到一些涉及到向量和矩阵的运算，但总感觉有些似懂非懂，概念不够清晰。朋友推荐了这本《线性代数》，说它在这方面讲得很透彻。拿到书后，我首先浏览了目录，发现章节的划分非常合理，从最基础的向量及其运算，到行列式、矩阵、线性方程组，再到向量空间、线性变换、特征值和特征向量，层层递进，逻辑清晰。我特别欣赏书中在讲解抽象概念时，会结合一些具体的物理例子，比如用向量表示力的合成与分解，用矩阵描述坐标系的变换，甚至是用矩阵和向量的运算来解释量子力学中的态叠加原理。这种将数学语言与物理世界联系起来的方式，对我来说非常有启发。我希望能通过这本书，不仅掌握数学工具的使用，更能理解这些工具在描述物理现象时所蕴含的深刻意义。我对于如何利用线性代数来解决物理问题，比如求解耦合振动方程、分析电路的稳态行为等内容非常感兴趣。我希望这本书能够帮助我建立起一种“物理直觉”，让我能够从数学的视角去审视和理解物理现象，从而更深入地掌握物理学的精髓。如果它能够让我感受到数学的“力量”，并且能够帮助我在解决物理问题时更加得心应手，那将是我最大的满足。
评分这本《线性代数》的封面设计倒是挺引人注目的，简约大气，一抹深邃的蓝色让人联想到宇宙的广袤，又或是数学公式在纸上蔓延开来的那种理性之美。翻开书页，一股淡淡的书墨香扑鼻而来，这对于我这样一位习惯了纸质阅读的“老古董”来说，无疑是一种享受。我一直对数学抱有复杂的情感，既敬畏于它的严谨逻辑，又常常被那些抽象的概念弄得晕头转向。线性代数，这个名字本身就带着一股“硬核”的气息，仿佛是通往更深层次数学世界的必经之路。我之所以选择这本书，更多的是出于一种想要突破自己思维局限的渴望。我希望它能像一位循循善诱的老师，用清晰的语言和生动的例子，一点点地解开那些缠绕在我脑海中的疑问。我期待书中不仅有那些枯燥的定义和定理，更要有能启发我思考、让我感受到数学魅力的“闪光点”。我希望作者能够用一种更加贴近读者的方式来阐述，避免过于晦涩的术语堆砌，而是将复杂的概念层层剥开，让我在理解的基础上，逐步建立起扎实的线性代数知识体系。我尤其关注那些在实际应用中是如何体现线性代数思想的章节，比如图像处理、数据分析，甚至是人工智能的底层逻辑，这些都让我充满了好奇。我希望这本书能让我看到，原来那些看似抽象的数学符号，背后隐藏着如此强大而迷人的力量，能够解释和塑造我们所处的这个世界。如果它能让我对“向量”、“矩阵”、“行列式”这些概念产生更深刻的理解，甚至能让我运用这些工具去解决一些小问题，那这本书就绝对物超所值了。总而言之，我怀揣着一种既期待又略带忐忑的心情，准备踏入这本书所描绘的线性代数世界。
评分我一直对那些能够用简洁的数学语言来描述复杂现象的领域充满好奇。线性代数，这个名字本身就带着一种“结构”和“关系”的意味，让我充满了探索的欲望。这本《线性代数》的封面设计简洁而富有科技感，仿佛在邀请我进入一个由数字和符号构建的精致世界。我希望这本书能够提供清晰的逻辑脉络，从最基础的向量概念出发，逐步深入到矩阵运算、线性方程组的求解，再到更抽象的向量空间、线性变换、特征值等核心内容。我特别期待书中能够包含一些高质量的插图和图示，因为我往往需要通过视觉化的方式来加深对数学概念的理解。例如，如何通过图形来直观地理解矩阵的几何意义，如何通过向量的组合来表示空间中的点。我希望作者能够用一种非常“接地气”的方式来讲解，避免使用过于专业化的术语，或者在引入新概念时，能够提供充分的解释和类比。我对于线性代数在计算机图形学、数据科学以及人工智能领域的应用非常感兴趣，我希望能在这本书中找到一些能够启发我思考这些领域背后数学原理的内容。如果它能够让我不仅仅停留在“会算”的层面，而是能够理解“为什么”要这么算，以及这些计算的意义何在，那么这本书就绝对是一次成功的学习体验。我期待它能为我打开一扇新的大门，让我能够以更专业、更深刻的视角去理解这个世界。
评分我一直觉得，数学中最令人着迷的部分，莫过于那些能够描述和刻画“变化”与“关系”的概念。线性代数，这个名字本身就充满了动态感和结构感。我拿到这本《线性代数》，首先被它的封面设计所吸引，一种现代感十足的几何图形，仿佛预示着这本书将带领我探索一个充满秩序和规律的世界。我喜欢那种能够循序渐进、层层深入的学习过程，而这本书的目录结构似乎正是为此而设计。我期待在书中看到，如何将看似零散的方程组，凝聚成一个有机的整体——矩阵；如何理解向量，不仅仅是空间中的一条线段，更是承载着丰富信息的数据单元；如何通过线性变换，将一个空间中的几何图形，优雅地映射到另一个空间。我尤其关注书中关于“基”的概念，以及它如何帮助我们理解向量空间的维度和结构。我希望作者能够用一种既严谨又不失生动的语言，来阐述这些核心概念，并且通过大量的实例，展示线性代数在解决实际问题中的强大威力。我希望能够看到，在图像处理中，矩阵是如何进行旋转、缩放和剪切的；在计算机图形学中，线性代数又是如何构建三维世界的；在更广泛的科学领域，它又扮演着怎样的角色。我渴望这本书能够帮助我建立起一种对“线性”世界的深刻理解，让我能够从更宏观的视角去审视那些复杂的问题，并且能够运用这些数学工具，去创造和解决更多新的挑战。
评分最近我开始尝试用Python进行数据分析和机器学习的实践，但很快就发现，很多算法的背后都隐藏着深厚的线性代数知识，而我在这方面的基础非常薄弱。朋友推荐了我这本《线性代数》，说它讲解得非常细致，而且有很多实际应用的例子。我打开书，首先被它的排版设计所吸引，页面干净整洁，图文并茂，让人阅读起来很舒服。作者在开篇就强调了线性代数在计算机科学和数据科学中的核心地位，这让我对这本书的实用性充满了期待。我尤其关注书中关于“向量空间”和“线性变换”的章节，我希望能够理解不同向量空间之间的映射关系，以及如何利用矩阵来表示这些变换。对于“特征值”和“特征向量”的讲解，我更是充满了好奇，因为我知道它们在主成分分析（PCA）等降维算法中扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够用一种清晰易懂的方式，解释清楚这些概念是如何被应用到实际的数据处理和模型构建中的。如果书中能够提供一些编程实现上的指导，或者至少能够让我理解那些机器学习库中矩阵运算的底层逻辑，那对我来说将是巨大的帮助。我渴望通过这本书，不仅能够理解那些复杂的算法公式，更能够理解它们背后所蕴含的数学思想，从而能够灵活地运用这些工具来解决实际问题，提升我的数据分析和建模能力。
评分我最近开始涉足一些工程领域的数据建模工作，这才猛然发现，自己对于基础的数学工具，尤其是那些描述空间关系和变换的概念，竟然如此匮乏。朋友推荐了这本《线性代数》，我拿到手后，迫不及待地翻阅起来。书的排版设计非常人性化，字体大小适中，行间距也恰到好处，读起来不会感到压抑。一开始，我比较担心它会过于理论化，毕竟过去我对数学的印象就是一堆公式和符号。但让我惊喜的是，作者在引言部分就开宗明义地指出了线性代数在现代科学技术中的重要地位，并且用一些通俗易懂的类比来引入向量和矩阵的概念。例如，他将向量比作带有方向和大小的“指示牌”，将矩阵比作“变换机器”，这些生动的比喻瞬间就拉近了我与这些抽象概念的距离。我尤其喜欢书中在讲解基本概念时，都会配有大量的图示，比如空间中的向量表示、矩阵的行变换和列变换的效果等等，这些图形化的辅助让原本枯燥的数学语言变得直观起来。我希望能够通过这本书，不仅掌握计算的方法，更能理解这些计算背后的几何意义和物理含义。我对于如何通过矩阵运算来描述空间的线性变换，以及如何利用特征值和特征向量来分析系统的稳定性等内容特别感兴趣，因为这直接关系到我未来在模型优化和降维方面的应用。这本书是否能引导我建立起从微观的向量运算到宏观的线性系统分析的完整认知，这是我最期待的。如果它能够让我不仅“会算”，更能“懂算”背后的逻辑，那将是我最大的收获。
评分说实话，我对数学的感情有些复杂。一方面，我敬畏它的严谨和力量，另一方面，又常常被那些抽象的概念弄得头晕脑胀。最近因为工作需要，需要接触一些关于“系统分析”和“状态空间”的概念，这让我意识到，线性代数的重要性不容忽视。我选择了这本《线性代数》，希望它能像一座桥梁，连接我与那些抽象的数学世界。拿到书后，我仔细地翻看了前几页，作者的语言风格显得非常平和，并没有一开始就抛出大量晦涩的定义，而是从一些非常基础的线性方程组入手，通过具体的例子来引导读者理解。我特别喜欢书中对于“向量”和“矩阵”的讲解，它不仅仅提供了数学上的定义，还试图去解释这些概念在实际中可能代表的含义，比如用向量表示一个物体的位置或速度，用矩阵表示一组数据的关联关系。我希望能通过这本书，不仅学会如何进行矩阵的加减乘除、求逆等基本运算，更能理解这些运算背后的几何意义和代数意义。我对于“向量空间”和“子空间”的概念尤其感兴趣，我希望它能帮助我理解，为什么不同的向量组合能够形成一个“空间”，以及这个空间有什么样的性质。如果这本书能够让我对“线性”这两个字有更深刻的理解，让我明白它所描述的是一种怎样的“规则”和“结构”，那么它就已经非常成功了。我渴望这本书能够赋予我一种新的视角，去观察和理解这个世界，并且能够运用这些知识去解决一些我过去认为遥不可及的问题。
评分我一直认为，数学中最具普适性的语言，莫过于那些描述“关系”和“结构”的工具。线性代数，这个名字本身就蕴含着一种秩序和规律的美感，这让我对其充满了向往。这本《线性代数》的封面设计，以一种抽象的几何线条勾勒出空间感，仿佛在暗示着本书将带领读者进入一个由严谨逻辑构建的世界。我希望这本书能够以一种高度系统化的方式，阐述线性代数的核心概念。从最基础的向量及其运算，到矩阵的性质与变换，再到线性方程组的求解，以及更深层次的向量空间、线性映射、特征值与特征向量等内容，我希望每一部分都能衔接自然，逻辑清晰。我期待作者能够用一种既严谨又不失趣味的语言来解读这些抽象的概念，并且通过大量的图示和例子，帮助读者建立起对这些概念的直观理解。我特别关注书中关于“基”的概念，以及它如何影响我们对向量空间维度的认知。此外，我也对线性代数在实际应用中的体现充满好奇，比如它在计算机图形学中的作用，或者在优化算法中的应用。如果这本书能够让我感受到数学的优雅与力量，并且能够帮助我建立起一套扎实的数学基础，从而能够更好地理解和解决更复杂的问题，那么它无疑将是我学习道路上的一笔宝贵财富。
评分第二版的評分好低吖，我感覺再差也比清華出的線代教材好些吧...為了輔導同學，他們的教材是這個所以我才買的...
评分97分飘过。
评分第二版的評分好低吖，我感覺再差也比清華出的線代教材好些吧...為了輔導同學，他們的教材是這個所以我才買的...
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