本书按照高等院校财经类专业的数学教学大纲和工学、经济学硕士研究生的数学考试大纲编写,在基本内容和习题的编排上都力争与这两个大纲相适应,这些内容包括行列式、矩阵运算、线性方程组、向量空间、特征值与特征向量及二次型等知识。
本书可作为高等院校财经类专业本科生的线性代数教材,也可作为学时相近的工科类专业本科生的教材或参考书。
评分
评分
评分
评分
我是在准备一个高级信号处理课程时偶然拿起这本《线性代数》的,原本只是想快速回顾一下基础知识,没想到却被它深厚的功底和现代化的视角所吸引。与其他老派教材侧重于行列式计算和求解线性方程组不同,这本书将大量的篇幅放在了**矩阵分解**和**数值稳定性**上。作者非常巧妙地将抽象的数学概念与现代计算的挑战联系起来,例如,在讲解QR分解时,他会强调这种分解在数值计算中的优越性,这对于我们这些依赖计算机进行大规模运算的人来说,是极其宝贵的实战经验。书中的某些章节,比如关于**马尔可夫链**和**主成分分析(PCA)**的介绍,虽然篇幅不长,但切入点非常精准,它们不仅仅是作为简单的应用案例被提及,而是被深度融入到了线性代数的框架之中进行剖析。阅读这本书,你会感觉到作者的视野非常开阔,他似乎在告诉读者:“这不是一门过时的学科,它是驱动现代科技进步的底层逻辑。”唯一的“小瑕疵”或许是,对于那些完全没有接触过矩阵运算的读者,开头的跳转可能略显陡峭,需要对基础代数有至少模糊的印象才能顺利过渡。
评分我是在大学二年级时使用的这本《线性代数》,当时我对数学的信心正处于低谷,觉得矩阵和各种符号快要把我淹没了。然而,这本书的出现,极大地改变了我的学习体验。它最成功的地方,在我看来,是它对**几何直觉的持续强化**。每当引入一个新的代数概念,比如高维空间中的**内积**或**投影**,作者总会立刻回到几何的场景进行可视化解释。我至今还记得,关于最小二乘法求投影时,作者画出的那个直角三角形图景,那一刻,那个复杂的公式突然变得无比直观和自然。这本书的语调是鼓励性的,它不否认学习的难度,但它通过清晰的结构和富有同理心的解释,引导读者逐步建立起对抽象概念的信心。它不是一本让你死记硬背公式的书,而是一本教你如何“看”到线性结构的书。对于那些将线性代数视为学习生涯中一座巨大障碍的同学,我强烈推荐这本书,它像是一位耐心而又高明的导师,温柔而坚定地把你领进了这个迷人而强大的数学分支的大门。
评分这本书给我的感觉,与其说是一本教科书,不如说是一本**严密的论证集**。作者在构建理论体系时展现出的那种近乎偏执的严谨性令人印象深刻。他对于证明过程的把控达到了令人敬佩的程度,几乎没有使用任何“不言自明”的跳步。我特别留意了关于**相似变换**和**Jordan标准型**的章节。通常,Jordan块的构造和相似性的判断是许多学生感到困惑的地方,但作者在这里通过引入“最小多项式”的概念,使得整个推导过程逻辑链条异常清晰,仿佛在一步步拆解一个复杂的谜题。相比于其他注重“工具性”的教材,这本书更注重“理解性”。它会不断地用不同的角度去审视同一个概念——比如,同一个线性变换,可以从基的选取、特征值的分布、矩阵的分解等多个维度去解读,从而让读者体会到数学的丰富性和多面性。书末附带的习题集质量极高,它们不是那种简单的代数练习,而是需要你真正运用理解和洞察力才能解决的思考题,非常适合想深入研究的读者。
评分读完这本书的感受,与我之前接触过的几本同类教材截然不同,它带给我一种近乎“哲思”的体验。我必须承认,一开始我对“线性变换”的理解停留在简单的矩阵乘法层面,但翻阅到中后部分,特别是关于**映射**和**核空间**、**像空间**的讨论时,我才真正体会到线性代数作为一门关于“结构”和“变换”的数学的深刻内涵。作者在讲解特征值和特征向量时,引入了一种非常艺术化的描述——它们代表了在特定线性变换下,哪些方向的向量仅仅被拉伸而方向不变的“不变轴线”。这种描述方式,瞬间点亮了我脑海中关于动力系统和微分方程的图像。本书的排版是另一大亮点,页边距留得恰到好处,大量的图示(尽管是纯粹的数学图形)清晰明了,有效缓解了纯文本阅读的疲劳。我个人最喜欢的一章是关于正交性和最小二乘法的应用,它优雅地解决了现实世界中“最优化”和“最佳拟合”的问题,展示了理论如何完美地契合工程实践的需求。这本书的难度曲线是平滑且合理的,它既能满足严谨的数学专业要求,也能让有一定基础的工程背景读者找到归属感。
评分这本厚厚的《线性代数》初入手时,着实让人感到一丝敬畏。封面设计简洁大气,那种深蓝与白色的经典搭配,仿佛预示着里面将要展开的,是一片严谨而又充满逻辑之美的数学世界。我尤其欣赏作者在开篇部分对“向量空间”这一核心概念的引入方式。他没有急于抛出晦涩的定义,而是通过一系列富有洞察力的几何直观例子——从二维平面上的点和线,逐步过渡到高维空间中的抽象集合——成功地搭建了一座从具象到抽象的桥梁。我记得第一次理解“基”和“维数”时,那种豁然开朗的感觉,就像是突然获得了观察和描述整个空间坐标系的全新视角。作者的行文风格非常扎实,每一个定理的推导都如同精密的机械构造,环环相扣,不留一丝含糊。对于初学者来说,可能需要耐心细读,但一旦跟上节奏,你会发现作者是如何将看似孤立的概念,如行列式、特征值、正交变换,最终汇集成一个宏大而统一的理论体系。书中大量的例题解析,步骤详尽,对于巩固理解至关重要,尤其是那些关于矩阵对角化和奇异值分解(SVD)的实际应用案例,极大地激发了我对这门学科在数据科学领域潜力的兴趣。这本书无疑是理工科学生案头必备的工具书,它不仅仅是知识的罗列,更是一种思维方式的训练。
评分要读得懂的嘛!操你大爷!老子不想再挂了!!
评分要读得懂的嘛!操你大爷!老子不想再挂了!!
评分要读得懂的嘛!操你大爷!老子不想再挂了!!
评分要读得懂的嘛!操你大爷!老子不想再挂了!!
评分要读得懂的嘛!操你大爷!老子不想再挂了!!
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有