线性代数学练考/高校课程学练考系列丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:孙多如等编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-1

价格:24.0

装帧:平装

isbn号码:9787302077176

丛书系列:

图书标签:

• 线性代数
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• 考点精讲
• 习题训练

好的，这是一本面向高等院校数学专业或相关理工科专业学生、教师及科研人员的经典教材的简介，其内容涵盖了线性代数核心知识的深度阐述与广泛应用。 --- 《高等代数基础：理论、方法与应用精析》 本书概述 《高等代数基础：理论、方法与应用精析》是一部全面、深入且注重实践的线性代数教材。它旨在为读者构建扎实的线性代数理论框架，并系统地介绍如何运用这些理论解决实际工程、科学计算以及更高级数学领域中的复杂问题。本书的编写遵循了数学学科的逻辑严谨性，同时兼顾了教学的循序渐进性，力求使抽象的代数概念变得直观易懂。 核心内容结构与深度解析 本书严格按照现代数学体系对线性代数的要求进行构建，内容涵盖以下几个核心模块： 第一部分：向量空间与线性结构（理论基石） 本部分是全书的理论基础，重点在于抽象化和严谨化。 1. 域（Field）与线性空间（Vector Space）的定义与性质： 详细讨论了数域（如实数域 $mathbb{R}$、复数域 $mathbb{C}$）的代数结构，并在此基础上引入向量空间的公理化定义。内容深入到子空间、线性组合、线性无关性、基（Basis）与维数（Dimension）的严格证明与性质探讨。特别关注了同构（Isomorphism）的概念，阐明了不同具体向量空间在结构上的等价性。 2. 线性映射（Linear Transformation）： 系统地阐述了线性映射的定义、核（Kernel）与像（Image）的性质，以及秩-零化度定理（Rank-Nullity Theorem）的完整推导。通过矩阵的视角，连接了抽象的线性映射与具体的计算。 第二部分：矩阵理论与线性方程组的求解（计算核心） 本部分侧重于矩阵的运算性质及其在方程组求解中的应用。 1. 矩阵运算与行列式： 详细介绍了矩阵的加减乘除、转置、逆矩阵等基本运算。行列式的定义（莱布尼茨公式）及其性质的推导，特别是行列式在判断矩阵可逆性及解线性方程组中的关键作用。重点讲解了伴随矩阵和克拉默法则（Cramer's Rule）的适用条件。 2. 线性方程组的求解： 这是本书应用性最强的部分之一。全面介绍了高斯消元法（Gauss Elimination）的理论依据和算法步骤，并讨论了其数值稳定性。深入分析了线性方程组有解、唯一解和无穷多解的条件，即通过增广矩阵的秩来判断解的存在性与结构。 第三部分：特征值理论与相似性（系统分析） 本部分是理解线性系统动力学行为的关键。 1. 特征值与特征向量： 系统讲解了特征值（Eigenvalues）和特征向量（Eigenvectors）的求解方法，包括特征多项式、特征方程的建立。重点分析了特征值的代数重数与几何重数的关系，以及矩阵可对角化（Diagonalizable）的充要条件。 2. 矩阵的相似理论： 引入相似变换的概念，讨论相似矩阵的共同不变量（如秩、行列式、迹）。深入探讨了若尔当标准形（Jordan Canonical Form）的理论基础、计算步骤及唯一性。对于不可对角化的矩阵，若尔当标准形是描述其结构的最优形式。 第四部分：内积空间与正交性（几何深化） 本部分将线性代数提升到更具几何直观的度量空间层面。 1. 内积、范数与长度： 定义了内积空间（Inner Product Space），并基于内积引入了长度（范数）和角度的概念，使向量空间具备欧几里得几何的性质。 2. 正交性与投影： 详细阐述了施密特正交化过程（Gram-Schmidt Orthogonalization），这是构造正交基的关键算法。深入探讨了正交补（Orthogonal Complement）和向量投影的理论与计算，这在误差最小化问题中至关重要。 3. 自伴随算子与谱定理： 重点分析了自伴随矩阵（或厄米特矩阵）的性质，特别是其特征值均为实数，且存在正交特征向量基的谱定理（Spectral Theorem）。这在量子力学和优化问题中具有核心地位。 第五部分：二次型与矩阵分解（应用拓展） 本部分连接理论与实际的数学模型。 1. 二次型（Quadratic Forms）： 将二次型与对称矩阵联系起来，探讨如何通过坐标变换将二次型化为标准形。引入了惯性定理（Sylvester's Law of Inertia）。 2. 正定性判据： 全面介绍判断二次型正定性的充要条件，包括主子式判据和特征值判据。正定性在线性规划和优化理论中是判断极值性质的基础。 3. 矩阵分解方法： 系统介绍了主要的矩阵分解技术，包括LU分解、Cholesky分解（尤其适用于正定矩阵）以及奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）。SVD因其在数据降维（如PCA）、图像处理和求解最小二乘问题中的普适性，被给予了深入的讲解和应用示例。 教学特色与目标读者 本书的结构设计旨在实现“理论的深度”与“方法的实用性”的完美结合。 严谨性与清晰性并重： 概念定义和定理证明力求完整和严谨，同时配有大量的几何解释和直观类比，帮助初学者跨越抽象理解的障碍。 丰富的例题与习题： 每节内容后附有精心挑选的例题，展示从概念到计算的完整转化过程。章节末尾的习题分为基础巩固、计算应用和理论探究三类，以满足不同层次读者的需求。 强调计算方法： 在讲解理论的同时，穿插了数值稳定的计算方法，为后续学习数值线性代数打下坚实基础。 适用对象： 高等院校数学与应用数学专业本科生： 作为主干课程的教材或主要参考书。 理工科（计算机科学、电子工程、物理学、经济学等）专业学生： 作为深入理解其专业领域中数学工具的必备参考。 研究生及科研人员： 适合作为快速回顾和深入查阅线性代数理论基础的工具书。 本书力图使读者不仅掌握线性代数的“是什么”和“怎么算”，更能理解其背后的“为什么”，从而在未来的学习和研究中游刃有余地运用这一强大的数学工具。 --- (注：本简介内容完全基于线性代数这一学科的通用核心知识体系构建，未涉及任何关于“线性代数学练考/高校课程学练考系列丛书”的具体内容细节。)

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