具体描述
本书主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型等。此外，本书包含大量的练习题、习题、例题等，便于读者参考。
作者简介
David C. Lay 在美国加利福尼亚大学获得硕士和博士学位。他是马里兰大学帕克学院数学系教授，同时还是阿姆斯特丹大学、阿姆斯特丹自由大学和德国凯泽斯劳滕大学的访问教授。Lay教授是“线性代数课程研究小组”的核心成员，发表了30多篇关于泛函分析和线性代数方面的论文，并与他人合著有多部数学教材。
目录信息
关于作者
前言
给学生的注释
第1章 线性代数中的线性方程组
介绍性实例 经济学与工程中的线性模型
1.1 线性方程组
1.2 行化简与阶梯形矩阵
1.3 向量方程
1.4 矩阵方程
1.5 线性方程组的解集
1.6 线性方程组的应用
1.7 线性无关
1.8 线性变换介绍
1.9 线性变换的矩阵
1.10 经济学、科学和工程中的线性模型
第1章补充习题
第2章 矩阵代数
介绍性实例 飞机设计中的计算机模型
2.1 矩阵运算
2.2 矩阵的逆
2.3 可逆矩阵的特征
2.4 分块矩阵
2.5 矩阵因式分解
2.6 列昂惕夫投入产出模型
2.7 计算机图形学中的应用
2.8 Rn的子空间
2.9 维数与秩
第2章补充习题
第3章 行列式
介绍性实例 解析几何中的行列式
3.1 行列式介绍
3.2 行列式的性质
3.3 克拉默法则、体积和线性变换
第3章补充习题
第4章 向量空间
介绍性实例 空间飞行与控制系统
4.1 向量空间与子空间
4.2 零空间、列空间和线性变换
4.3 线性无关集和基
4.4 坐标系
4.5 向量空间的维数
4.6 秩
4.7 基的变换
4.8 差分方程中的应用
4.9 马尔可夫链中的应用
第4章补充习题
第5章 特征值与特征向量
介绍性实例 动力系统与斑点猫头鹰
5.1 特征向量与特征值
5.2 特征方程
5.3 对角化
5.4 特征向量与线性变换
5.5 复特征值
5.6 离散动力系统
5.7 微分方程中的应用
5.8 特征值的迭代估计
第5章补充习题
第6章 正交性和最小二乘法
介绍性实例 重新整理北美地质数据
6.1 内积、长度和正交性
6.2 正交集
6.3 正交投影
6.4 格拉姆-施密特方法
6.5 最小二乘问题
6.6 线性模型中的应用
6.7 内积空间
6.8 内积空间的应用
第6章补充习题
第7章 对称矩阵和二次型
介绍性实例 多波段的图像处理
7.1 对称矩阵的对角化
7.2 二次型
7.3 条件优化
7.4 奇异值分解
7.5 图像处理和统计学中的应用
第7章补充习题
附录A 简化形阶梯矩阵的惟一性
附录B 复数
术语表
奇数习题答案
· · · · · · (收起)
读后感
看过了介绍后，感觉比较适合我。 本书是一本优秀的现代教材，给出最新的线性代数基本介绍和一些有趣应用。
评分PCA这么重要的东西应该与SVD一样专门写一段，而不是放在“7.5 图像处理和统计学中的应用”底下当成普通例子来写。虽然这里PCA写的是真清晰真透彻，秒杀网上无数介绍。另外，SVD讲的太简略了，看完公式也抓不住本质。最好加入几何理解角度，并谈谈与PCA的异同。
评分04年上的大学，05年大二学习的概率论和线性代数，这两门课程学的差，考试也仅过及格线。当是完全不知道线性代数学来是干什么的。10年考研时接触到了统计，冥冥之中感觉统计的威力相当大，当事很想学习一下多元统计，翻开多元统计的书却发现完全看不懂，因为无所不在的线性代数...
评分认识一本好书就像遇见对的人，这本书就给我这种感觉，相见恨晚！ 先说那些小装饰，章前都有相关知识对应的生活应用实例+配图，虽然内容很少，但也很好地拉近了线代与生活的距离；一些注释会有一些参考文献的名字，偶尔去网上翻一下可以深入了解，甚至能挖到一些厉害的书，很开...
用户评价
通过线性方程组和向量介绍线性代数的基本概念，还有精心设计的实际应用介绍，然后还有那个很酷的Study Guide，非常适合自学。
评分很多人都在吐槽同济的书，槽点大概是这样的：线代的学习难点不在于解题，难在初入这个领域时会完全丧失掉数学的直觉性，行列式是个什么鬼东西？矩阵的乘法为什么这样定义？对于我这种天资平平的人来说，假如无法通过画图来理解一个数学问题，那我绝逼要抓狂。因此，从第一代数学模型到现代的第二代数学模型，教科书应该解决掉其中的几何意义和数学哲学。这本书的优点就是涉及到了这一点。
评分需要放在桌旁随时翻阅的工具书
评分中文版，小伙伴们可以考虑买：）
评分好书是好书，终于等到觉得这书简单了的一天了……
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