具体描述
本书共分10章：随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、常用分布及其应用、大数定律与中心极限定理、样本分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析。各个章节内容简明扼要，各知识点通过大量浅显易懂的示例进行介绍，便于理解和掌握所学知识在实际中的应用。每章后归纳该章内容概要、常用术语和常用公式，有助于学生总体上对本章各知识点的掌握。每节后均配有针对该节内容的思考与练习，书后附有全部练习题的参考答案。
本书适用于高等职业学校、高等专科学校、成人高校及本科院校举办的二级职业技术学院和民办高校的数学教学用书或教学参考书。
《高等代数基础与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的高等代数基础知识体系，并着重展示这些理论在现代科学与工程中的广泛应用。全书结构清晰，逻辑严谨，内容涵盖了从基础概念到前沿拓展的多个层面，力求在保证理论深度的同时，兼顾清晰易懂的教学目标。 第一部分：线性代数的核心概念与结构 本部分聚焦于线性代数的基石，为后续高级主题的深入学习打下坚实的基础。 第一章：数域与向量空间 本章首先回顾了实数域 $mathbb{R}$ 和复数域 $mathbb{C}$ 的基本性质，随后引入了抽象的数域概念。重点在于向量空间的严格定义，包括其公理体系的建立，以及在线性代数中的核心地位。我们详细讨论了向量空间的例子，如多项式空间 $P_n(F)$ 和函数空间 $C[a, b]$。 第二章：线性组合、线性相关性与基 这是线性代数中最基础也是最关键的章节。我们精确定义了线性组合和线性展成（或称张成）。线性相关性与线性无关性的判别方法，特别是利用行列式和矩阵秩的方法，进行了详尽的阐述。随后，基和维数的概念被引入，并证明了任何有限维向量空间都存在基，且基的个数（即维数）是唯一的。本章通过大量的具体实例，如 $mathbb{R}^n$ 空间的基变换，帮助读者建立直观理解。 第三章：线性映射与矩阵表示 本章连接了抽象的向量空间与具体的计算工具——矩阵。线性映射（或称线性变换）是贯穿始终的核心概念，其性质（如核空间与像空间的关系）得到了深入分析。我们详细讨论了如何根据不同基的选择来构造线性映射的矩阵表示。矩阵乘法的几何意义、矩阵的乘法结合律及其在复合变换中的体现，均有详尽的论述。 第四章：矩阵的秩与线性方程组 本章集中于线性方程组的求解理论。我们引入了初等行变换，并基于此定义了矩阵的行阶梯形和简化行阶梯形。矩阵的秩是衡量方程组解的存在性和唯一性的关键工具，本章通过主元定理和秩的性质，彻底解决了形如 $Ax=b$ 的线性方程组的理论解法。同时，对于齐次线性方程组 $Ax=0$ 的解空间——零空间的结构也进行了深入探讨。 第二部分：内积空间与几何结构 本部分将代数结构与几何直观相结合，引入了度量和角度的概念。 第五章：内积空间 本章推广了欧几里得空间中点积的概念，引入了内积的定义及其性质。重点分析了内积空间（或称正规欧几里得空间）的结构，包括范数（长度）和正交性的定义。 第六章：施密特正交化与正交分解 基于内积空间，我们介绍了构造正交基的有效算法——施密特（Schmidt）正交化过程，并证明了任意有限维内积空间都存在正交基。正交投影理论在几何问题和数据拟合中的应用被详细介绍。此外，还探讨了向量空间到其子空间的正交分解定理。 第七章：自伴随算子与谱理论基础 本章讨论了在内积空间中具有特殊性质的线性算子——自伴随算子（或称对称算子）。我们详细证明了实对称矩阵的特征值均为实数，且属于不同特征值的特征向量相互正交。本章为后续的谱定理奠定了基础，这是分析学和物理学中至关重要的工具。 第三部分：矩阵的对角化与经典形 本部分关注如何将复杂的线性变换简化为最易于处理的形式。 第八章：特征值与特征向量 特征值和特征向量是分析矩阵性质的核心。本章系统地讨论了如何通过求解特征方程来确定特征值，并计算对应的特征空间。讨论了特征多项式、代数重数与几何重数的概念及其关系。 第九章：矩阵的对角化 对角化是将矩阵转化为对角矩阵的过程，它极大地简化了矩阵的幂运算和微分方程的求解。本章给出了矩阵可对角化的充要条件——特征向量的完备性。对于不可对角化的矩阵，我们引入了Jordan标准型（乔丹标准形）的理论，详细讲解了如何将任意方阵化为Jordan块的直和形式，这是处理非对称情况的终极工具。 第十章：二次型与主轴定理 二次型是涉及变量平方项和交叉项的多项式，它在几何学（如圆锥曲线和二次曲面）中有广泛应用。本章讨论了二次型的矩阵表示，并引入了合同变换的概念。核心在于实对称矩阵的合同对角化（主轴定理），即通过正交变换将二次型化为只含平方项的形式，从而揭示其几何本质。 第四部分：线性代数在其他领域的应用拓展 本部分将理论知识与实际应用紧密结合，展示高等代数强大的解决问题的能力。 第十一章：行列式的深入性质与应用 本章不仅回顾了行列式的莱布尼茨公式和代数余子式，更深入探讨了行列式的几何意义（如线性变换对体积或面积的缩放因子）。此外，利用行列式推导了Cramer法则在求解小规模线性系统中的应用。 第十二章：矩阵函数与微分方程 本章探索了如何定义和计算矩阵的指数函数 $e^A$，这在常微分方程的解法中至关重要。通过矩阵的对角化或Jordan标准型，我们展示了如何求解形如 $frac{dx}{dt} = Ax$ 的一阶线性常微分方程组的精确解。 第十三章：广义逆矩阵与最小二乘法 在实际应用中，矩阵往往不可逆（欠定或超定系统）。本章引入了广义逆矩阵（Moore-Penrose 逆），并重点讨论了其在求解超定系统中的作用。最小二乘法作为求解线性最小范数解的工具，通过正规方程组的求解得到了详尽的介绍，这在数据拟合和回归分析中是不可或缺的技术。 --- 本书的特点在于：理论推导严谨，例题丰富多样，旨在培养读者抽象思维能力和运用线性代数工具解决实际问题的能力。本书适合作为数学、物理、工程技术、计算机科学等专业本科生的高等代数课程教材，也适合希望系统回顾和深化线性代数知识的自学者。
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