具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•北京大学数学教学系列丛书•本科生数学基础课教材:数值线性代数(第2版)》共分八章，内容包括绪论，求解线性方程组的Gauss消去法、平方根法、古典迭代法和共轭梯度法，线性方程组的敏度分析和消去法的舍人误差分析，求解线性最小二乘问题的正交分解法，求解矩阵特征值问题的乘幂法、反幂法、Jacobi方法、二分法、分而治之法和QR方法。《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•北京大学数学教学系列丛书•本科生数学基础课教材:数值线性代数(第2版)》在选材上既注重基础性和实用性，又注重反映该学科的最新进展；在内容的处理上，在介绍方法的同时，尽可能地阐明方法的设计思想和理论依据，并对有关的结论尽可能地给出严格而又简洁的数学证明；在叙述表达上，力求清晰易读，便于教学与自学。每章后配置了较丰富的练习题和上机习题，其目的是为学生提供足够的练习和实践的素材，以便学生复习、巩固和拓广课堂所学知识。
作者简介
目录信息
读后感
徐树方老师的这本数值代数被各个高校作为计算数学的必修课教材。毋庸置疑，这是一本关于数值线性代数的优秀中文教材， 写得非常好，习题也很好。强烈推荐这本书。 当然在读这本书之前，你需要已经学过了线性代数，对线性代数的一些基本内容有一定的了解之后才能看这本书。 这...
评分徐树方老师的这本数值代数被各个高校作为计算数学的必修课教材。毋庸置疑，这是一本关于数值线性代数的优秀中文教材， 写得非常好，习题也很好。强烈推荐这本书。 当然在读这本书之前，你需要已经学过了线性代数，对线性代数的一些基本内容有一定的了解之后才能看这本书。 这...
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用户评价
说实话，这本书的厚度初看时确实有点让人望而却步，感觉像是在面对一座知识的高山，但一旦你开始攀登，就会发现每一步的台阶都铺设得异常稳固。我之前断断续续地接触过几本关于数值计算的入门读物，很多都停留在概念的罗列上，看完之后感觉自己“知道了很多”，但“做什么都做不了”。这本书的厉害之处在于它对“如何实现”的重视程度。它不光告诉你最小二乘法的原理，还会详细对比高斯消元法、QR分解法和SVD在求解超定系统时的效率和数值特性。我记得有一个章节专门讨论了迭代法，比如雅可比和高斯-赛德尔，作者没有满足于仅仅给出收敛条件的证明，而是通过对比不同矩阵类型的收敛速度，并给出了一些启发式的加速技巧，这对于处理那种维度极高但稀疏的线性系统来说，简直是雪中送炭。我特别喜欢作者在脚注或者侧边栏中穿插的一些历史轶事或者未解的难题，这使得原本可能显得冰冷的数学领域，突然有了温度和人情味，让人感觉自己是在跟一群智慧的前辈对话，而不是单纯地阅读一份说明书。对于那些希望从“理论学习者”过渡到“问题解决者”的读者来说，这本书提供了那种至关重要的桥梁。
评分这本书的封面设计得非常有现代感，那种深蓝色的背景配上简洁的白色字体，一下子就让人感觉内容会是硬核又严谨的。我当时拿到手的时候，首先是被它纸张的质感吸引了，内页的白色度适中，印刷的油墨看起来非常清晰，即使是那些复杂的矩阵和公式，看起来也一点都不费眼。当然，作为一本技术类的书籍，内容才是王道。我是在准备一个关于大规模数据分析的项目时偶然接触到它的，一开始还担心会过于理论化，读起来会像是在啃一本枯燥的教科书。没想到，作者在引入每一个核心概念时，都会先用一个非常贴合实际的工程案例来铺垫，这极大地激发了我的兴趣。比如，在讲到奇异值分解（SVD）的时候，它没有直接跳到复杂的数学推导，而是先用图像压缩和推荐系统作为引子，让我能立刻明白“为什么我要学这个”。这种教学思路非常人性化，它没有把我当成一个必须记住所有定理的考试机器，而是把我当作一个急需解决实际问题的工程师。我尤其欣赏它对算法稳定性的讨论，很多同类书籍只是简单介绍算法步骤，但这本书会深入剖析在浮点数运算环境下，哪些地方容易出错，以及如何通过选择不同的数值方法来规避风险，这对于我后续的实际编程实现工作帮助巨大。总而言之，从开箱的体验到阅读过程中的感受，这本书都给人一种“专业、可靠、注重实践”的良好印象，绝对值得放在书架上时常翻阅。
评分拿到这本书时，我最大的期待是它能弥补我大学期间在数值分析课程中留下的遗憾——那就是对“误差控制”的理解不够深刻。这本书没有让我失望，它将误差分析提升到了一个前所未有的高度。作者处理误差的方式非常务实，他不会让你沉迷于无穷小量的纯理论推导，而是将误差分解为截断误差和舍入误差两大块，并针对不同的数值方法，量化地分析了这两者的相对贡献。例如，在讨论龙贝算法（Romberg Integration）时，作者不仅展示了如何通过 Richardson 外推来提高精度，还清晰地指出了何时继续外推会因为舍入误差的累积而适得其反。这种“何时停止”的判断力，在实际工程中比“如何开始”更重要。此外，书中对病态问题的讨论也极其深入，它不仅定义了条件数，还展示了如何通过对输入数据或模型本身进行正则化（Regularization）来稳定解，这让我意识到，有时候数值稳定性不仅仅是算法的问题，更是对物理或工程模型本身的重新审视。这本书的阅读体验是渐进式的，每读完一个章节，我都会有一种“豁然开朗”的感觉，它构建了一个严密的逻辑体系，让你能自信地面对各种复杂、不完美的真实世界数据和计算环境。
评分我是一名软件工程师，日常工作与高性能计算紧密相关，过去我总是依赖于现成的数值库，比如BLAS或LAPACK的接口，但对于底层机制知之甚少，总感觉心里没底。读完这本厚重的著作后，我感觉自己的技术栈得到了极大的夯实。这本书最让我感到震撼的是，它对大规模问题的处理方式。它不像早期的教材那样过度关注稠密矩阵，而是花了相当大的篇幅来讨论稀疏矩阵的存储格式（如CSR、COO）以及针对这些格式的特殊迭代求解器。特别是关于预处理器的介绍，让我对如何加速那些在工业界非常常见的泊松方程或热传导模拟有了全新的认识。作者在介绍 Krylov 子空间方法时，逻辑极其清晰，从 Arnoldi 迭代到 Lanczos 迭代的推导过程，每一步的增量变化都解释得非常到位，让你能真正理解为什么某些迭代法会比另一些更适合特定问题。而且，作者似乎对计算资源的限制有深刻的理解，很多例子都暗含了对内存访问模式和缓存效率的优化考量。这本书不是让你“会用”一个函数，而是让你“理解”这个函数在底层是如何被高效地实现的，这种深度的理解，是任何高级封装都无法替代的宝贵财富。
评分这本书的组织结构简直是一门艺术，它不像那种典型的、线性铺陈的教材。它更像是一个精心设计的迷宫，你总能找到通往核心知识的捷径，但同时，绕远的那些小路也往往藏着意想不到的宝藏。我个人最推崇的是它对矩阵分解的讲解层次感。它没有把所有分解方法堆砌在一起，而是围绕着“求解线性方程组”这个核心任务，逐步引入LU分解、Cholesky分解，然后自然过渡到QR分解来处理最小二乘问题，最后才引入SVD作为更强大的工具。这种层层递进的关系，让读者能清晰地看到每种技术出现的历史必然性和解决问题的针对性。更妙的是，作者在讲解矩阵的条件数和误差分析时，非常谨慎和细致。他没有用那些玄乎的符号吓唬人，而是用清晰的几何图像来解释为什么一个“病态”矩阵会导致解的巨大波动。我印象特别深的是关于特征值计算的部分，它没有止步于幂次迭代法，而是深入探讨了QR算法的原理，并解释了为什么这个算法在实践中如此成功。这种对核心算法背后“为什么有效”的深度挖掘，是其他很多速成读物所缺乏的，也是这本书真正能提升读者内功的地方。
评分这本书和徐树方的另外两本书矩阵计算的理论与方法和矩阵计算六讲合起来看比较好。
评分算法啊，算法啊。现在看统计学脑子里都当算法看了，只见公式不见思想，看来自己是太弱了。入门简介的，配合其他数值分析，线性代数的参考书。如果有了兴趣就进阶厚一点的那几本引用上万的矩阵大块头吧。另外习题答案网上有电子版的。
评分祝自己考试顺利
评分参考，网上有习题解答。
评分作为教材太简单了
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