具体描述
This book is for sophomore-level or junior/senior-level first courses in linear algebra and assumes calculus as a prerequisite. This thorough and accessible text, from one of the leading figures in the use of technology in linear algebra, gives students a challenging and broad understanding of the subject. The author infuses key concepts with their modern practical applications to offer students examples of how mathematics is used in the real world. Each chapter contains integrated worked examples and chapter tests. The book stresses the important roles geometry and visualization play in understanding linear algebra.
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用户评价
这本书的理论深度在某些章节的处理上显得非常保守和不彻底，尤其是在处理抽象代数与线性代数的交汇点时，总有一种“点到为止”的遗憾。例如，在讲解特征值和特征向量时，虽然标准的对角化过程讲解得一丝不苟，步骤清晰，但对于那些非对角化矩阵的处理，比如若尔当标准型的引入，处理得过于仓促和技术化，缺乏必要的几何直觉引导。读者很容易停留在机械地套用公式的层面，而无法真正理解为什么需要引入这种复杂的结构，以及它在实际系统分析中扮演的角色。同样令人失望的是，书中对于线性代数在现代机器学习和数据科学中的应用拓展几乎是空白，最多只是在附录中象征性地提了几个公式。这对于一本定位为“带有应用”的教材来说，实在说不过去。我们这个时代的学习者，期望的“应用”不应仅仅是简单的工程力学或基础物理中的例子，而更应该包括大数据、优化算法等前沿领域如何利用这些理论进行建模和求解。这种内容上的滞后，使得这本书更像是一本严格遵守二十年前教学大纲的严肃学术著作，而非一本能激发跨学科思考的实用工具书。
评分这本书在习题设计的广度和深度上存在明显的失衡。一方面，书后提供的基础练习题数量庞大，基本上涵盖了对每一个定义和定理的直接应用，旨在训练计算的熟练度。如果你只是需要通过期末考试，并且你的目标是成为一个熟练的“计算工程师”，那么这些题目是足够的。然而，真正令人沮丧的是其“应用题”部分的乏善可陈。这些所谓的应用题，很多时候只是将实际背景包装成一个线性代数问题，但解决方案本身仍然停留在求解方程组或求基底的范畴内，缺乏对现实世界复杂性建模的探讨。比如，在涉及优化问题的章节，它给出的例子仍然是极度简化的线性规划问题，没有任何提及拉格朗日乘子法或更高级的迭代求解方法。更糟糕的是，它没有提供任何答案或详细的解题步骤，仅仅是给出了一个“练习集”。对于自学的读者来说，没有反馈机制的学习效率会大打折扣。我花了大量时间去尝试解决几个看似复杂的应用题，结果发现它们要么就是无法在不引入其他领域知识的情况下被有效解答，要么就是其解法在书内根本没有提供任何参考框架，这让人感觉自己像是被丢到了一个只有工具箱而没有说明书的荒岛上。
评分我注意到这本书在不同章节之间的衔接性上处理得不够流畅，更像是不同作者在不同时期分别撰写的内容被强行拼接在一起。例如，在讲解向量空间和子空间时，语言风格和抽象程度是高度一致的，充满了希尔伯特空间的前置概念。但是，一旦进入到正交性、最小二乘法这些与几何直觉关联更紧密的章节后，文字突然变得口语化和经验性，许多关键的过渡性定理和引理在前后章节中似乎是独立出现的，没有清晰的线索将它们有机地联系起来，让人感觉每个章节都是一个相对孤立的知识模块。特别是当涉及到矩阵分解（如QR分解）时，书中的解释仿佛突然切换到了一个完全不同的叙事角度，对分解的几何意义着墨甚少，更多的是对算法步骤的机械罗列。这种不一致性极大地增加了理解的难度，因为线性代数本质上是一个高度结构化的学科，知识点之间存在深刻的依赖和递进关系。这本书就像是搭了一个结构松散的脚手架，虽然每个部件本身看起来是结实的，但整体的稳定性却令人担忧，使得我们很难构建起一个稳固且全面的学科认知体系。
评分这本书的装帧设计真是一言难尽，封面那种老派的深蓝色配上白色的衬线字体，初看之下仿佛回到了上世纪八十年代的教科书堆里。我刚把它从书架上拿下来时，手上那种略带粗糙的纸张质感，就让我对内容产生了不小的疑虑。内页的排版更是让人抓狂，大段大段的文字堆砌在一起，缺乏足够的留白和清晰的逻辑分区，阅读起来非常费力。尤其是那些重要的定理和定义，居然被淹没在密密麻麻的公式推导之中，初学者根本不知道该如何快速定位核心知识点。举个例子，它介绍矩阵乘法的章节，花了大量的篇幅去铺陈历史背景和一些过于基础的概念，但对于现代应用中至关重要的数值稳定性问题，却只是蜻蜓点水般地提了一句，深度远远不够。我花了很长时间才适应这种陈旧的视觉风格，坦白说，如果不是课程要求，我绝对会因为封面和排版而选择弃读。这种对阅读体验的漠视，使得学习过程中的挫败感倍增，让人感觉作者和出版社在制作这本书时，似乎完全没有站在读者的角度去思考如何能让复杂的数学概念更易于消化和吸收。希望未来的版本能彻底革新一下视觉和布局上的问题。
评分作者的行文风格，用一个词来形容就是“过度严谨到令人窒息”。每一个论证都力求滴水不漏，从最基本的集合论概念开始，层层递进，逻辑链条拉得非常长，中间几乎不容许有任何逻辑上的跳跃。这对于那些数学基础相对薄弱，需要大量“心理铺垫”的初学者来说，也许是福音，但对我这种已经接触过一些高等数学的学习者而言，简直就是效率的噩梦。我经常发现自己需要跳过好几页的铺垫性文字，才能找到那个我真正需要理解的关键步骤。比如，在证明某个向量空间性质时，作者会花上半页的篇幅来确保所有涉及到的操作都在公理体系内被严格定义，这种对“完美逻辑闭环”的追求，牺牲了阅读的流畅性和信息的聚焦性。书中缺乏那些能够帮助读者建立直观理解的“思考题”或“启发性提问”，所有的习题都紧紧围绕着公式的代入和证明的复述。这使得学习过程变成了一种枯燥的耐力赛，而不是一场思维的探索之旅。真正好的教材应该像一位耐心的向导，知道在什么时候放慢脚步，什么时候果断前行，而这本书给我的感觉是，它始终以最慢的速度在走，生怕漏掉任何一个脚注的必要性。
评分math1111, 对线性代数有个基本概念了，真心比浙大版强很多！
评分math1111, 对线性代数有个基本概念了，真心比浙大版强很多！
评分讀過第9版
评分math1111, 对线性代数有个基本概念了，真心比浙大版强很多！
评分More pure-math oriented, and easier, nice for learning theories n proofs, but lacking useful apps.
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