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数学思想的殿堂：现代数学分析导论 第一部分：极限与连续性——微积分的基石 本书旨在为读者构建一套严谨而直观的现代数学分析框架，重点阐释极限理论的精髓及其在连续性、微分和积分理论中的核心地位。我们摒弃了传统教材中过于侧重计算技巧的倾向，转而深入探究数学分析背后的逻辑结构与思想深度。 第一章：实数系统的完备性与拓扑基础 本章首先从集合论的视角重新审视有理数系，引入实数系统的戴德金分割或柯西序列构造法，强调实数集的完备性（Axiom of Completeness）作为后续所有分析论证的逻辑起点。我们将详细讨论 $mathbb{R}$ 上的基本拓扑概念，包括开集、闭集、邻域、聚点（极限点）和导集。重点剖析开区间和闭区间在 $mathbb{R}$ 上的特殊地位，并引入上确界原理（Supremum Principle）和下确界原理，展示它们在证明诸多分析定理中的不可替代性。我们还将探讨 $mathbb{R}^n$ 空间的度量结构，对比欧几里得范数与其他常用范数的性质，为多变量分析打下坚实基础。 第二章：序列与级数的极限——无限过程的精确控制 本章的核心在于“极限”这一核心概念的精确定义。我们采用 $epsilon-N$ 语言，对数列的收敛性给出清晰、无歧义的刻画。不同于初等微积分中对极限的直观理解，本章着重于极限的性质推导，例如极限的保序性、极限的代数运算律等。随后，我们将进入级数理论。除了经典的调和级数、几何级数，我们将深入探讨正项级数的判别法（如积分判别法、比值判别法、根值判别法），并引入柯西稠密性判别法。对于任意项级数，狄利克雷判别法和阿贝尔判别法的重要性不容忽视。最后，本章的压轴戏是幂级数理论，包括收敛半径的确定（利用根值判别）以及在收敛区间上的逐项求导与积分的合法性论证。 第三章：函数的连续性与一致连续性——全局性质的考察 连续性被定义为对极限的局部化。本章将从 $epsilon-delta$ 定义出发，探讨函数的连续性在拓扑意义下的内涵，即连续映射保持开集、闭集（在紧致子集上）的性质。关键在于区分“逐点连续”与“一致连续性”。通过构造特定的反例，我们将清晰地展示两者之间的本质区别。随后，我们将阐述在紧致集上的连续函数的性质：最大值原理、最小值原理以及一致连续性的存在性（Heine-Cantor 定理）。这为后续的积分理论奠定了必要的工具。 第二部分：微分学——瞬时变化率的严谨描述 第四章：导数的定义与微分法则的推广 导数的概念被推广到更一般的函数空间。本章从单变量函数的导数定义出发，推导出微分的线性化近似性质。我们将详细讨论微分的四则运算法则。然后，我们将目光投向多变量函数，引出偏导数与方向导数。关键的过渡是全微分的概念，它要求函数在某点“全局地”可微，而非仅仅在特定方向可微。本章将严格证明可微性蕴含连续性，并通过反例展示连续性并不能保证可微性。 第五章：中值定理与导数的应用——构造性证明与定理的普适性 中值定理是连接导数与函数值变化的关键桥梁。罗尔定理、拉格朗日中值定理和柯西中值定理的证明将是本章的重点，这些证明往往体现了分析学最基本的思想技巧。我们将深入探讨洛必达法则的严格适用条件，并将其推广到 $0/0$ 和 $infty/infty$ 的不同情形。此外，导数的符号与函数单调性、凹凸性的关系将被系统梳理。通过泰勒公式的引入，我们将探讨函数在某点附近的局部近似问题，特别是带有拉格朗日余项和佩亚诺余项的泰勒定理，这为函数展开和误差分析提供了强有力的工具。 第三部分：黎曼积分——有界函数的积分理论 第六章：黎曼可积性的充分必要条件 本章聚焦于对有限区间上函数的积分定义。我们从上和（Darboux上和）与下和（Darboux下和）的构造开始，精确定义黎曼可积性。至关重要的一步是证明黎曼可积性与函数不连续点的测度之间的关系——勒贝格定理的初级形式：一个有界函数在有限区间上可积，当且仅当它的不连续点集的勒贝格测度为零。本章还将讨论积分的线性性、保序性以及牛顿-莱布尼茨公式的严格推导，确保读者理解该公式成立的严格前提。 第七章：积分的应用与反常积分 我们将探讨积分在求解面积、体积、弧长等几何问题中的应用。随后，我们将引入反常积分（Improper Integrals）的概念，处理积分限为无穷大或被积函数在积分区间内存在无界间断点的情形。反常积分的敛散性判别（类比级数的判别法）是本章的难点，我们需要引入比较判别法和阿贝尔型判别法来精确判断其收敛性。 第四部分：序列与函数的收敛——从点收敛到一致收敛的飞跃 第八章：函数序列与函数项级数的收敛性 本章将分析由函数构成的序列和级数。首先区分逐点收敛与一致收敛。一致收敛的重要性在于它保证了极限运算与基本分析运算（求极限、求导、求积分）的交换性。我们将详细探讨 Weierstrass M 判别法，并利用一致收敛性证明傅里叶级数在特定条件下的收敛性（作为引子）。 第九章：幂级数与解析函数 在第二章对幂级数收敛半径的确定基础上，本章将聚焦于幂级数在收敛区间内的性质。重点论证幂级数在（开）收敛区间内是一致收敛的，从而可以进行逐项求导和积分，并且所得的级数具有相同的收敛半径。我们将简要介绍复变函数中的解析函数概念，并指出实分析中的泰勒级数展开是解析函数理论的现实基础。 附录：测度论的初步景观 为理解更高级的积分理论（如勒贝格积分），本附录将非正式地介绍测度的基本概念，特别是开集、闭集在 $mathbb{R}$ 上的“长度”是如何通过可数可加性被推广到更复杂的集合上。 本书的撰写风格力求清晰、逻辑严密，避免繁琐的计算推导，侧重于概念的辨析和核心定理的证明思想，帮助读者建立起对现代数学分析坚实的逻辑直觉。

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我是一名正在攻读研究生学位的学生，线性代数是我的必修课程之一。在选择教材时，我对比了很多不同版本的书籍，最终选择了这本《线性代数习题集》。我之所以做出这个决定，是因为它在内容的深度和广度上都做得非常出色。它不仅仅是一本简单的习题集，更像是一本辅助教材，能够帮助我更深入地理解线性代数中的抽象概念。书中很多题目都充满了启发性，能够引导我从不同的角度去思考问题，发现不同知识点之间的内在联系。比如，关于矩阵秩与方程组解的关系，书中设计了一些非常有意思的题目，让我能深刻体会到抽象的数学理论如何映射到具体的实际问题。而且，书中对一些容易混淆的概念，比如线性无关与线性相关，也有专门的习题来加深理解，这对于我这种需要严谨掌握数学知识的学生来说，非常重要。

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这本书的题目质量很高，很多题目都经过精心设计，能够有效地考察读者对线性代数知识的掌握程度。它们不像一些教科书中的习题那样流于表面，而是能够触及到线性代数的核心概念和重要定理。我尤其喜欢书中那些需要综合运用多个知识点才能解决的题目，这些题目能够帮助我建立起知识体系，理解不同章节之间的内在联系。例如，有一道关于向量空间投影的题目，它不仅需要掌握投影的定义，还需要结合内积空间和正交基的概念，这让我深刻体会到了线性代数知识的融会贯通。此外，书中还包含了一些比较经典的习题，这些习题往往能够代表该章节的最高难度和最核心的考察点，能够作为检验学习成果的标杆。

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作为一名已经毕业多年的在职人员，我最近重新拾起线性代数，希望能够为我的工作提供更有力的支持。这本《线性代数习题集》恰好满足了我的需求。它的语言风格非常清晰明了，避免了过多冗余的学术术语，让我这个非数学专业背景的人也能轻松理解。而且，习题的编排也考虑到了成年人的学习特点，不像一些大学教材那样过于强调理论推导，而是更注重能力的培养和实际应用。书中一些关于矩阵分解、最小二乘法等内容的习题，都与我在实际工作中遇到的数据分析问题息息相关，通过练习，我不仅巩固了理论知识，还提升了解决实际问题的能力。这本书让我重新找回了学习的乐趣，也让我对线性代数这门学科有了新的认识。

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色背景，搭配抽象的几何图形，给人一种严谨而又充满探索感的视觉体验。纸张的质感也相当不错，拿在手中不会显得廉价，厚度适中，翻页流畅。我尤其喜欢的是它内页的排版，字体清晰，字号大小恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。每道题目的题干都清晰地划分出来，关键信息用加粗或下划线标注，这对于我这种需要反复琢磨题目细节的学生来说，简直是福音。而且，它没有采用那种密密麻麻的印刷方式，而是给每道题留出了足够的解题空间，方便我用笔进行演算和标注。在练习册的开头，作者还附上了一份简短的学习指南，简要介绍了线性代数的核心概念和学习方法，这对于初学者来说非常有帮助，能够快速建立起对这门学科的整体认知，也为后续的习题练习打下了坚实的基础。整体而言，这本书在细节之处都体现了出版者的用心，是一本值得推荐的优秀学习资料。

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这本书的排版设计非常人性化，我特别喜欢它的留白设计。每道题目的题干和解答区域都留有足够的空间，方便我用笔进行演算和标注。这一点对于我这种喜欢在书上做笔记、画图的学生来说，简直是太重要了。它不像有些书籍那样将内容挤压在一起，让人感觉压抑。书中的页码设计也很合理，方便我快速查找题目。而且，纸张的质量很好，不会出现墨水渗透的问题，即使我用比较重的笔触写字，也不会影响到下一页。整体来说，这本书给我带来了一种非常愉悦的学习体验，让我愿意花更多的时间沉浸在数学的世界里。

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这本书的习题覆盖面之广，让我印象深刻。从最基础的向量运算、矩阵运算，到行列式、线性方程组的求解，再到向量空间、线性变换、特征值与特征向量等核心概念，几乎涵盖了线性代数教学大纲中的所有重要章节。每一章的习题都不是简单重复，而是循序渐进地深入，从理论概念的理解，到计算技巧的掌握，再到综合应用能力的培养，层层递进。我尤其欣赏的是书中对概念性习题的设计，它们往往不是单纯的计算题，而是需要你对线性代数的基本原理有深刻的理解才能解答。例如，那些关于子空间、基、维度的证明题，真的能帮助我巩固理论知识。此外，书中还穿插了一些实际应用场景的题目，比如在计算机图形学、数据科学等领域中线性代数的应用，这不仅增加了学习的趣味性，也让我看到了线性代数在现实世界中的价值，激发了我进一步探索的动力。

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这本书的另一个优点在于它的内容组织方式。每一章的习题都紧密围绕着该章的教学内容展开，逻辑清晰，易于追踪。这意味着我可以在学习完某个概念后，立即通过练习来巩固和检验自己的学习成果，而不是等到学完整个章节甚至整个学期才开始回顾。这种即时反馈的学习模式，能够有效地防止知识点的遗漏和混淆。而且，书中还提供了一些跨章节的综合性习题，这些题目能够帮助我将不同章节的知识点融会贯通，形成一个完整的知识体系。这对于我理解线性代数整体的框架非常有帮助，让我不再将学习内容割裂开来看待。

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我购买这本书的主要目的是为了准备一个重要的学术会议，其中涉及到大量的线性代数相关的内容。这本书的题目类型非常丰富，能够满足我在不同场景下的练习需求。从基础的矩阵运算到更复杂的张量分析，书中几乎包含了所有我可能遇到的相关问题。我尤其欣赏书中关于特征值分解和奇异值分解的应用题目，这些内容在信号处理和机器学习领域都有着广泛的应用。通过练习这些题目，我不仅巩固了理论知识，还对这些高阶概念有了更直观的理解，这对于我在会议上清晰地阐述我的研究成果至关重要。这本书就像我的一个私人导师，指引着我在学术的道路上不断前进，让我在准备会议时更有信心。

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这本书最让我欣喜的是其习题的难度梯度设计。它并没有上来就给出刁钻古怪的题目，而是从最基础、最易于理解的题目开始，逐步增加难度。这让我在学习过程中充满了成就感，每完成一章的练习，都能明显感觉到自己的能力在提升。对于一些比较核心的章节，比如特征值和特征向量，书中更是提供了多种不同类型的题目，有的侧重于计算，有的侧重于性质的应用，有的则是更抽象的理论证明。这种全面的训练方式，能够有效地帮助我全方位地掌握相关知识点，避免出现“顾此失彼”的情况。即使是遇到一些难度稍大的题目，我也不会感到畏惧，因为我知道前面已经有了扎实的基础，并且这本书的解题思路通常也比较清晰，能够引导我一步步找到解决问题的路径。

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这本书的另一个亮点是它的题目解答。虽然不是所有题目都附有详细的解答，但对于一些比较关键或者容易出错的题目，书中提供了清晰的解题思路和步骤。这对于我这样需要独立思考但偶尔也会遇到瓶颈的学习者来说，是非常宝贵的资源。通过参考这些解答，我不仅能够核对自己的答案，更重要的是能够学习到不同的解题方法和技巧。有时候，即使我的答案是正确的，但通过对比解答，我也能发现自己解题过程中可以优化的地方。这种“知其然，更知其所以然”的学习过程，让我受益匪浅。而且，解答中也常常会穿插一些相关的理论解释，这进一步加深了我对知识点的理解，避免了死记硬背。

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