线性代数与线性规划

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出版者:第1版 (2005年10月1日)
作者:周誓达
出品人:
页数:215
译者:
出版时间:2005-1
价格:18.00元
装帧:平装
isbn号码:9787300068978
丛书系列:
图书标签:
  • 线性代数
  • 线性规划
  • 数学
  • 高等教育
  • 教材
  • 优化
  • 矩阵
  • 向量
  • 算法
  • 数值计算
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具体描述

线性代数与线性规划(经济类与管理类经济应用数学基础),ISBN:9787300068978,作者:周誓达

《数学的基石:探索向量、矩阵与最优解的奥秘》 本书旨在揭示数学中最具力量和普适性的两个分支——线性代数和线性规划——其核心概念、理论精髓及其在现代科学、工程、经济等众多领域的广泛应用。我们将从最基础的向量和向量空间出发,逐步深入到矩阵的运算、线性方程组的求解、特征值与特征向量的分析,以及各种重要的线性变换。随后,我们将引出线性规划的概念,探讨如何建立数学模型来优化资源配置,以及求解线性规划问题的标准方法,如单纯形法及其变种。 第一部分:线性代数——构建数学的骨架 线性代数是理解和描述多维空间中事物之间线性关系的基础。在本部分,我们将深入探索以下主题: 向量与向量空间: 从几何角度理解向量,学习向量的加法、数乘,以及它们的线性组合和张成的空间。我们将严谨地定义向量空间,并介绍子空间、基底和维度的概念,理解向量空间的结构。 矩阵: 矩阵作为表示线性变换和数据集的强大工具,我们将学习矩阵的各种运算,如加法、减法、乘法,以及矩阵的转置、逆矩阵和伴随矩阵。理解矩阵的行空间、列空间和零空间,以及它们之间的关系。 线性方程组: 线性方程组是线性代数中最核心的问题之一。我们将学习如何使用高斯消元法、LU分解、QR分解等方法求解线性方程组,并分析方程组解的存在性和唯一性。 线性变换: 线性变换是描述向量空间之间映射的规则。我们将学习如何用矩阵表示线性变换,理解其性质,如核(零空间)和像(值域),以及同构和同态的概念。 特征值与特征向量: 特征值和特征向量揭示了线性变换在特定方向上的伸缩性质,它们在动力系统、稳定性分析、数据降维(如主成分分析)等领域有着至关重要的作用。我们将学习如何计算特征值和特征向量,以及它们在对角化中的应用。 内积空间与正交性: 引入内积的概念,我们将学习向量之间的夹角、长度和正交性。正交基、格兰-施密特正交化以及最小二乘法将是本部分的重要内容,它们在数据拟合和信号处理中发挥着关键作用。 第二部分:线性规划——走向最优化的艺术 线性规划是数学优化的一个重要分支,它研究在满足一系列线性约束条件下,如何最大化或最小化一个线性目标函数。在本部分,我们将聚焦于线性规划的建模、理论和求解方法: 线性规划模型: 学习如何将实际问题抽象成标准的线性规划模型,包括目标函数、决策变量和线性约束条件。我们将通过生动的案例,如生产计划、资源分配、运输问题等,来展示建模过程。 可行域与最优解: 理解线性规划可行域的几何性质,即由线性不等式定义的凸多面体。我们将探讨顶点、边和面的概念,以及最优解必然出现在可行域的顶点上。 单纯形法: 作为求解线性规划的标准算法,我们将详细讲解单纯形法的原理、步骤和操作。从基本可行解的构造,到基变量的转换,再到最优性的判定,确保读者能够透彻理解这一核心算法。 对偶理论: 对偶理论是线性规划中一个强大而深刻的工具。我们将学习如何构造线性规划的对偶问题,以及强对偶定理、弱对偶定理等关键结论。对偶问题不仅有助于求解原问题,还能提供对最优解的经济解释。 灵敏度分析: 在实际应用中,模型参数往往不是固定不变的。我们将学习如何进行灵敏度分析,研究当目标函数系数或约束条件右端值发生变化时,最优解和最优值会如何改变。 特殊问题与扩展: 除了标准线性规划,我们还会简要介绍一些特殊的线性规划问题,如全整数规划、混合整数规划等,并讨论其在实际问题中的应用。 本书特色: 本书力求在理论严谨性和应用性之间取得平衡。我们不仅会深入剖析每个概念背后的数学原理,还会通过大量的例题和习题来巩固和加深理解。从基础的向量运算到复杂的优化算法,本书都将提供清晰、循序渐进的讲解。通过学习本书,读者将能够: 建立起坚实的线性代数基础,为学习更高级的数学和科学打下坚实基础。 掌握将实际问题转化为数学模型的能力,并运用线性规划工具进行分析和决策。 理解线性代数和线性规划在数据科学、机器学习、运筹学、经济学、工程学等众多领域的实际应用。 培养严谨的数学思维和解决复杂问题的能力。 无论您是数学专业的学生,还是希望在其他领域运用数学工具的工程师、经济学家或数据科学家,本书都将为您提供宝贵的知识和启发。

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读后感

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用户评价

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这本书的语言风格非常平实而富有感染力。作者没有使用过于晦涩难懂的术语,而是尽量用大家都能理解的语言来解释复杂的概念。即使是对于初学者,也不会感到难以理解。同时,作者的文字中流露出的对数学的热爱,也深深地感染了我。我在阅读的过程中,能够感受到作者不仅仅是在传授知识,更是在分享他对于数学的理解和感悟。书中对于一些数学思想的起源和演变过程的介绍,也让我对数学的认识更加全面。我发现,数学并非是凭空产生的,而是人类智慧的结晶,是解决问题、探索世界的有力工具。

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这本书的排版和语言风格也是我非常喜欢的。它不像某些学术著作那样枯燥乏味,而是充满了作者的思考和对读者的关怀。每章的开头都会有一个引人入胜的引言,介绍本章内容在现实世界中的应用背景,这极大地激发了我的学习动力。在讲解过程中,作者善于运用类比和比喻,将抽象的数学概念变得生动有趣。例如,在解释矩阵的逆时 Feishou 时,作者将其比作“解锁”,帮助我们理解矩阵乘法的可逆性。此外,书中的习题设计也非常精巧,从基础概念的巩固到综合应用能力的训练,循序渐进,难度适中。我认真地做了其中的大部分习题,不仅加深了对理论知识的理解,还锻炼了解决实际问题的能力。

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对于书中关于线性代数和线性规划之间的内在联系的揭示,我感到非常惊喜。我之前可能知道它们之间有关联,但具体是如何关联的,却一直模糊不清。这本书的出现,将这种模糊性彻底驱散。例如,在讲解线性代数中的“基”时,作者就将其与线性规划中的“基本可行解”联系起来,解释了为什么基本可行解总是对应于可行域的顶点,以及单纯形法是如何通过改变基来寻找最优解的。这种深刻的理解,让我不再是机械地记忆公式和算法,而是真正理解了它们背后的数学原理。我感觉自己像是打开了一扇新的大门,看到了数学世界更加广阔和深邃的一面。

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这本书给我带来了前所未有的数学学习体验。我一直对数学有着浓厚的兴趣,但总觉得某些领域,特别是与实际应用相结合的部分,总有些晦涩难懂。然而,当我翻开《线性代数与线性规划》时,这种感觉瞬间烟消云散。作者以极其清晰的逻辑和层层递进的方式,将抽象的线性代数概念与实际的线性规划问题完美地融合在一起。我尤其喜欢书中对向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量等核心概念的讲解。作者不仅给出了严谨的数学定义,还辅以大量生动的图示和易于理解的例子。例如,在讲解向量空间的基时,作者通过三维空间中不同坐标系的转换,形象地展示了基向量的重要性以及它们如何构成一个空间。这种可视化和具体化的方法,让我这个初学者也能迅速抓住要点,并且能够举一反三。

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这本书最让我印象深刻的一点是它将理论与实践的结合做得如此天衣无缝。线性代数本身可能对于一些人来说显得过于抽象,但一旦将其与线性规划联系起来,其应用价值便立刻显现。作者在讲解矩阵分解、特征值分析等内容时,都会巧妙地引入其在线性规划中的作用,例如作为求解线性方程组的关键工具,或者在分析灵敏度时扮演重要角色。我尤其喜欢书中关于“基”的概念在单纯形法中的应用。理解了向量空间的基,也就更容易理解单纯形法的每一步迭代是如何在基变量和非基变量之间进行转换,最终逼近最优解的。这种深度融合,让我在学习线性代数时,不再是为了学而学,而是带着解决问题的目标去探索。

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这本书的编排结构也十分合理,使得学习过程更加高效。作者并没有将线性代数和线性规划完全割裂开来,而是在介绍线性代数的基础知识时,就埋下了线性规划应用的伏笔。例如,在讲解向量和矩阵的运算时,就顺带提及了它们在表示约束条件和目标函数中的作用。当进入线性规划章节时,我已经对这些工具有了基本的掌握,这大大减少了学习的门槛。书中还穿插了许多历史背景介绍和相关领域的应用案例,例如,在介绍单纯形法时,会提及 Dantzig 的贡献以及该算法在二战时期军事后勤中的应用,这些故事性的内容让学习过程更加生动有趣,也让我感受到了数学的魅力不仅仅在于其严谨的逻辑,更在于其解决实际问题的强大能力。

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我特别欣赏书中对线性规划问题的建模过程的详细阐述。很多时候,将实际问题转化为数学模型是学习线性规划的难点之一。作者通过大量的实例,从产销问题、运输问题到投资组合问题,手把手地教我如何识别决策变量、目标函数和约束条件,并将其用数学语言精确地表达出来。我发现,一旦掌握了正确的建模方法,求解问题就变得相对容易了。书中对于模型验证和结果解释的部分也做得非常出色,它不仅教我们如何求解,更教我们如何理解解的含义,并从中得出有价值的洞察。这对于我日后在工作中运用线性规划解决实际问题,具有极大的指导意义。

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总而言之,这是一本我愿意强烈推荐给任何对数学感兴趣的人的书籍。无论你是数学专业的学生,还是其他领域的从业者,只要你需要理解和应用线性代数和线性规划,这本书都会是你的绝佳选择。它不仅能够为你打下坚实的理论基础,更能够培养你运用数学工具解决实际问题的能力。我个人在阅读过程中,不仅提升了数学素养,更重要的是,培养了一种严谨的科学思维和解决问题的能力。我感谢作者为我们带来了如此优秀的作品,它对我个人的成长和学习起到了至关重要的作用。

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作者的叙事方式非常独特,总能用一种温和而坚定的语气引导读者一步步深入。我曾经尝试过阅读其他关于线性代数和线性规划的书籍,但很多都过于理论化,或者逻辑跳跃性太大,让我难以跟上。而《线性代数与线性规划》则完全不同。它就像一位经验丰富的导师,耐心解答我可能遇到的每一个疑惑。在讲解线性方程组的解的结构时,作者不仅给出了集合论的表述,还从几何的角度,将其描述为点、线、面或高维空间的交集,这种多角度的呈现方式,极大地提升了我的理解深度。我发现,当我对一个概念有了多方面的认识后,它就不再是一个孤立的符号,而是变成了一个有生命力的数学对象。

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对于线性规划这部分内容,我更是赞不绝口。在我过去的学习经历中,虽然接触过优化问题,但总觉得缺乏一个系统性的框架。这本书的出现,彻底改变了我的认知。从单纯形法到对偶理论,作者将每一种算法都剖析得淋漓尽致。我特别欣赏书中对于单纯形法几何解释的详细阐述,它将高维度的可行域和目标函数的最优解过程,转化为对顶点和棱的遍历,这种直观的理解方式,让我摆脱了对繁琐计算的恐惧。此外,书中关于对偶规划的部分,不仅解释了其理论基础,还深入探讨了其在经济学、管理学等领域的应用,例如资源分配、生产计划等。通过阅读这些案例,我真切地感受到了数学工具的强大力量,它能够帮助我们解决现实世界中的复杂问题。

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