具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材:线性代数(第2版)》采用读者易于接受的方式科学、系统地介绍了线性代数的行列式、线性方程组、矩阵、线性空间和线性变换、特征值和特征向量·矩阵对角化、二次型等内容。既保持了第一版力求以较为近代的数学思想统一处理有关内容，又兼顾了适用性和通用性。《普通高等教育"十一五"国家级规划教材:线性代数(第2版)》涵盖了考研数学考试大纲有关线性代数的所有内容而有余。习题按小节配置，数量大，题型多，有层次，书后附有答案。各章末均有概要及小结，便于读者深入理解，触类旁通，开拓思维。
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用户评价
这本《线性代数》给我带来的，是一种“豁然开朗”的感觉。我之前在学习其他与数学相关的课程时，总是会遇到一些“卡点”，尤其是当涉及到一些高深的数学概念时，就显得力不从心。这本书的出现，恰恰解决了我的痛点。作者在内容的编排上非常有层次感，从最基础的向量和矩阵开始，一步步深入到更复杂的概念，并且始终保持着逻辑的严谨性。我特别喜欢书中关于“矩阵乘法”的讲解，它不仅仅是简单的行乘以列，而是揭示了矩阵乘法背后所代表的“复合变换”的意义，这对于我理解线性变换的串联和组合非常有帮助。此外，书中还对“行列式”进行了深入的探讨，它不仅仅是一种计算工具，更是衡量矩阵是否可逆、空间是否缩放的重要指标，这一点让我对线性代数的理解又上了一个台阶。让我惊喜的是，书中还引入了一些与实际应用紧密相关的案例，比如在图论中如何用邻接矩阵表示图，在计算机视觉中如何用变换矩阵进行图像的平移、旋转和缩放。这些都让我看到了线性代数在现代科技中的强大应用潜力。这本书就像一位耐心的导师，循循善诱，让我从对线性代数的“敬而远之”转变为“爱不释手”。
评分这本《线性代数》带给我的，是一种前所未有的学习体验。我之前对线性代数一直存在一种“敬畏感”，觉得它离我的生活很遥远，很抽象。但是，这本书彻底颠覆了我的看法。作者运用了大量生动的比喻和贴切的例子，将那些曾经让我费解的公式和定理变得触手可及。我尤其喜欢书中对“解线性方程组”这一过程的讲解，它不仅仅是罗列高斯消元法，而是从多个角度去解析，比如几何意义上的直线、平面相交，又比如实际应用中的资源分配问题。这些都让我深刻地体会到，线性代数并非是孤立存在的数学理论，而是与我们现实生活紧密相连的。书中关于“行列式”的讲解也让我印象深刻，作者并没有止步于计算方法，而是深入探讨了行列式的几何意义，比如它代表了向量组所张成的平行多面体的体积。这一点让我感觉数学的美妙之处就在于此，抽象的符号背后隐藏着如此直观的几何解释。此外，书中还涉及了一些关于矩阵求逆、特征值分解等内容，并且给出了相应的应用场景，比如在信号处理中的去噪，在图像压缩中的应用等等。这些都让我看到了线性代数在现代科技中的重要作用。我感觉这不仅仅是一本教材，更像是一位智慧的长者，在用最平实的语言，向我传授最深刻的道理。
评分这本《线性代数》绝对是我近期读过的最令人兴奋的书籍之一！作者的写作风格非常独特，他似乎有一种神奇的能力，可以将枯燥的数学概念转化为引人入胜的故事。我一直认为线性代数是计算机科学和数据科学的基石，但苦于没有一本能够真正让我“入门”的书。这本书做到了！在讲解向量运算时，作者并没有仅仅停留在符号层面，而是用生动的例子，比如在物理学中描述力的合成与分解，在经济学中表示商品的价格和数量，让我一下子就理解了向量的本质。而当涉及到矩阵时，我之前总是觉得它就是一个简单的数字表格，但在这本书里，我看到了矩阵作为一种“变换”的强大力量，它能够实现空间的旋转、缩放、投影等等，而这些变换在计算机图形学、图像处理等领域都有着至关重要的应用。我特别喜欢书中关于“向量空间”的讲解，作者用类比的方式，将一个抽象的数学概念变得异常具象，让我能够轻松地理解向量空间的线性组合、基、维度等概念。这本书的逻辑清晰，结构紧凑，每一个章节都为后续内容的理解打下了坚实的基础。我甚至觉得，这本书的价值已经超越了一本简单的教科书，它更像是一本“思想启蒙书”，它让我看到了数学的魅力，也为我后续深入学习其他相关领域提供了坚实的基础。
评分读完这本《线性代数》，我感觉自己像是打通了任督二脉，以往那些模糊不清的数学概念现在都变得清晰起来。我一直对机器学习和数据科学很感兴趣，但苦于数学基础薄弱，总觉得隔靴搔痒。这本书的出现，恰恰填补了我的这一块短板。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，每一章的理论讲解都伴随着大量的实例，而且这些实例都来自于我们日常生活中或者科技前沿领域。比如，在讲到矩阵分解时，书中详细介绍了SVD（奇异值分解）在推荐系统中的应用，让我终于明白了为什么网购平台能准确地推荐我可能喜欢的商品。它不仅仅是简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了SVD的原理，以及它如何捕捉数据中的潜在模式。我印象最深刻的是关于线性回归的章节，作者用非常通俗易懂的方式解释了最小二乘法的原理，并且展示了如何用线性代数的方法来求解。我甚至可以根据书中的思路，自己动手去实现一个简单的线性回归模型。这本书的排版也很舒服，章节之间的过渡自然流畅，没有突兀感。最重要的是，它并没有因为是“科普”而牺牲严谨性，在保证易读性的同时，依然保留了数学的严谨逻辑。我甚至觉得，这本书的质量可以媲美一些专业的数学教材，但它的可读性却远超后者。对于想要深入了解人工智能、大数据、金融建模等领域的读者来说，这本书无疑是一块绝佳的敲门砖。它不仅仅教会我“是什么”，更教会我“为什么”和“怎么做”。
评分这本书的出现，让我对“学习数学”这件事有了全新的认识。我一直以来都觉得数学是枯燥乏味的，尤其是一些抽象的符号和公式，总是让我感到无从下手。但《线性代数》这本书，就像一位经验丰富的导游，用最生动有趣的方式，带领我领略了线性代数的风光。作者在讲解过程中，非常善于从生活中的例子出发，将那些看似遥不可及的数学概念变得触手可及。我尤其喜欢书中关于“向量空间”的类比讲解，作者用“房间”和“家具”来比喻向量空间和其中的向量，让我能够轻松地理解向量空间的概念，比如子空间、基、维度等等。而当讲到“矩阵”时，作者并没有停留在它的运算性质上，而是深入阐述了矩阵作为一种“线性变换”的强大功能，它能够实现空间的扭曲、旋转、缩放等，这些在计算机图形学和图像处理领域都有着广泛的应用。书中还涉及了一些关于“特征值”和“特征向量”的讲解，并且给出了它们在稳定系统分析、主成分分析等领域的应用。这让我深刻地认识到，线性代数不仅仅是解决数学问题的工具，更是理解和分析现实世界复杂系统的关键。这本书的内容充实，逻辑清晰，循序渐进，让我能够轻松地掌握线性代数的知识。
评分这本书的价值，远远超出了我最初的预期。我原本以为这只是一本普通的线性代数教材，但它却像一位博学的向导，带领我穿越了数字世界的迷宫。作者在内容组织上非常有匠心，每一章都承上启下，环环相扣，让我能够循序渐进地掌握复杂的概念。我特别欣赏书中关于向量空间的论述，它将抽象的数学概念与几何直观联系起来，让我不再感到孤立无援。例如，当讲到线性无关和基时，作者通过将向量可视化，让我能够直观地理解它们是如何“张成”一个空间的。这比我之前看到的任何一本教材都要清晰。而且，书中对线性变换的讲解也十分精彩，它不仅仅是介绍了变换矩阵，更深入地揭示了变换背后的几何意义，例如旋转、缩放、剪切等，这些都让我们对矩阵有了更深刻的理解。让我感到惊喜的是，书中还融入了一些现代应用，比如在计算机图形学中，如何利用矩阵进行3D模型的变换和投影，这对我这种对视觉艺术有兴趣的人来说，简直是打开了一扇新世界的大门。读完这本书，我感觉自己对很多科技新闻和技术文章的理解都提升了一个档次，很多时候那些文章中提到的“矩阵运算”、“降维”等等，都能够在我脑海中形成清晰的画面。这本书是一份厚礼，它不仅传授了知识，更点燃了我对数学探索的热情。
评分我一直对数学抱有学习的热情，但很多时候，那些过于学术化的教材总是让我望而却步。这本《线性代数》则完全不同，它就像一股清流，让我得以在轻松愉快的氛围中，深入理解线性代数的精髓。作者在讲解过程中，非常注重将抽象的概念与实际应用相结合，这一点对我来说至关重要。例如，在介绍“特征值与特征向量”时，书中并没有仅仅停留在理论的推导，而是深入分析了它们在物理学中的振动分析、在经济学中的动态系统建模，以及在机器学习中的降维技术等方面的应用。这让我深刻地认识到，线性代数不仅仅是解决数学问题的工具，更是理解和解决现实世界复杂问题的强大武器。我特别欣赏书中对于“线性方程组”的多种解法及其几何意义的阐释，它让我能够从不同的角度去理解问题的本质，而不仅仅是机械地套用公式。书中还引入了诸如“向量空间”、“子空间”、“基”等抽象概念，但作者通过大量的几何可视化和生动类比，将这些概念解释得清晰明了，让我能够轻松地掌握它们。这本书的语言流畅自然，没有生僻难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松阅读。我强烈推荐这本书给所有对数学感兴趣，或者需要提升自身逻辑思维能力和解决问题能力的读者。
评分不得不说，这本《线性代数》的设计思路极其巧妙，它就像一把钥匙，为我打开了理解数学世界的新篇章。我一直认为线性代数是理解许多现代科学技术的基础，但苦于找不到一本能够真正引导我入门的书。这本书完美地满足了我的需求。作者在讲解过程中，非常注重理论的直观化，每一个抽象的概念都会配以精心设计的图示和生动的比喻。我尤其对书中关于“线性无关”和“基”的讲解印象深刻，作者通过将一组向量在二维或三维空间中可视化，让我能够直观地理解它们是如何“张成”一个空间的，以及什么是“张成空间”的最小一组向量。这种几何上的直观性，大大降低了理解难度。此外，书中对“线性变换”的阐述也十分精彩，它不仅解释了变换的数学原理，更深入地揭示了变换在几何上的意义，比如旋转、剪切、投影等，让我看到了矩阵作为变换工具的强大威力。让我惊喜的是，书中还提到了线性代数在自然语言处理中的应用，比如词向量的表示和降维，这让我看到了数学在更广泛领域的应用潜力。这本书的内容非常扎实，同时又保持了极高的可读性，让我能够沉浸其中，享受学习的乐趣。
评分这本《线性代数》不仅仅是一本书，更像是一次思维的洗礼。我之前一直对线性代数存在一种“畏惧感”，觉得它过于抽象和理论化，离我的实际生活很遥远。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者在内容呈现上，巧妙地将理论的严谨性与实践的应用性相结合，让我在学习过程中，能够不断地感受到数学的力量。我尤其欣赏书中关于“矩阵分解”的讲解，它不仅仅是介绍了LU分解、QR分解等方法，更深入地阐述了这些分解在数据压缩、信号处理、数值计算等方面的实际应用。这让我看到了数学工具的强大之处，它能够解决很多现实世界中的实际问题。此外，书中对“线性方程组”的求解过程，也进行了多角度的分析，从几何意义上的交点，到代数意义上的数值解，再到矩阵的秩和零空间，都进行了清晰的阐释。这让我对线性方程组有了更深刻的理解，而不仅仅是停留在求解的层面。让我惊喜的是，书中还引入了一些关于“向量范数”和“矩阵范数”的概念，并且解释了它们在衡量向量和矩阵“大小”或“重要性”方面的作用，这对于理解机器学习中的正则化等概念非常有帮助。这本书的内容丰富，深入浅出，让我能够轻松地掌握线性代数的知识，并且对它产生了浓厚的兴趣。
评分这本《线性代数》真的是让我醍醐灌顶！我一直觉得数学是个枯燥乏味的学科，尤其是那些抽象的概念，总让我望而却步。但这本书就像一位循循善诱的老师，用最生动、最贴近生活的例子，一点点地将我引进了线性代数的奇妙世界。从向量的几何意义，到矩阵的运算，再到行列式的优雅，作者都讲得明明白白，毫不含糊。我尤其喜欢书中关于“降维打击”的讲解，通过对高维数据的投影和变换，竟然能理解很多看似复杂的问题。例如，在图像处理中，如何通过PCA（主成分分析）来降低图像的维度，同时保留关键信息，书中对此有非常详尽的阐述，并且辅以图示，让我这个对计算机视觉一窍不通的人也能窥见其精髓。此外，对于特征值和特征向量的应用，作者也花了很大的篇幅，不仅仅是理论的推导，更深入到它在PageRank算法中的实际应用，让我看到了数学的强大力量。阅读这本书的过程，就像是在解开一道道精妙的谜题，每一个章节都充满了惊喜和成就感。那些曾经让我头疼的线性方程组，在书里变得如此直观易懂。我尝试着用书中的方法解决了一些实际问题，比如在数据分析中对一组实验数据进行建模，发现线性代数可以极大地简化计算，并提供更深入的洞察。这本书让我重新认识了数学，它不再是冷冰冰的符号和公式，而是解决现实世界问题的强大工具。对于任何想要提升逻辑思维能力、想要理解大数据和人工智能背后原理的读者来说，这本《线性代数》绝对是不容错过的佳作。它不仅仅是一本教科书，更是一扇通往更广阔知识领域的门。
评分噩梦啊~
评分只能说浙大线代教材真的垃圾，全是理论，而且非常重要的线性变换和同构直接跳过，学完之后大部分人根本不知道怎么应用
评分真的非常棒，每章小结写的非常出色
评分不如同济的
评分真的编得太差了……就像一本复习手册，不适合当教材。
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