Linear Algebra Done Right pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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具体描述
本书强调抽象的向量空间和线性映射, 内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等. 本书在内容编排和处理方法上与国内通行的做法大不相同, 它完全抛开行列式, 采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间和线性算子的基本理论. 书中对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示等做了注释, 不仅增加了趣味性, 还加强了读者对一些概念和思想方法的理解.
本书起点低, 无需线性代数方面的预备知识即可学习, 非常适合作为教材. 另外, 本书方法新颖, 非常值得相关教师和科研人员参考.
作者简介
Sheldon Axler
1975年毕业于加州大学伯克利分校，现为旧金山州立大学理工学院院长。《美国数学月刊》的编委，*Mathematical Intelligencer*主编，同时还是Springer的GTM研究生数学教材系列等多个系列丛书的主编。
目录信息
1.A Rn 与Cn 2
1.B 向量空间的定义 10
1.C 子空间 15
2 有限维向量空间 23
2.A 张成空间与线性无关 24
2.B 基 32
2.C 维数 35
3 线性映射 40
3.A 向量空间的线性映射 41
3.B 零空间与值域 46
3.C 矩阵 55
3.D 可逆性与同构的向量空间 63
3.E 向量空间的积与商 71
3.F 对偶 78
4 多项式 91
5 本征值、本征向量、不变子空间 101
5.A 不变子空间 102
5.B 本征向量与上三角矩阵 109
5.C 本征空间与对角矩阵 118
6 内积空间 124
6.A 内积与范数 125
6.B 规范正交基 136
6.C 正交补与极小化问题 145
7 内积空间上的算子 153
7.A 自伴算子与正规算子 154
7.B 谱定理 163
7.C 正算子与等距同构 169
7.D 极分解与奇异值分解 175
8 复向量空间上的算子 182
8.A 广义本征向量和幂零算子 183
8.B 算子的分解 189
8.C 特征多项式和极小多项式 197
8.D 若尔当形 203
9 实向量空间上的算子 208
9.A 复化 209
9.B 实内积空间上的算子 217
10 迹与行列式 223
10.A 迹 224
10.B 行列式 231
图片来源 251
符号索引 252
索引 253
· · · · · · (收起)
读后感
一本不错的书，翻译的也还可以，书中的习题很好，值得认真做做。我是在重修线性代数之前买来用作复习之用，书中一些翻译的概念和原本我所使用的教材略有出入，但是不影响理解。感觉书中的习题都很不错，并且在网上能够找到对应的习题答案，很不错，网址如下：http://linearalge...
评分不配这个评分
评分第二遍看线性代数，有点也有：最明显的就是本书的讲解逻辑还是挺好的，例如告诉你矩阵乘积是为何这样定义的（这点要比我大学的教材好一万倍）。 这么好的书为啥我给了2颗星，因为这书我看到一半的时候就有一种日了狗的感觉，我买这本书是想温习一遍大学的线性代数，可这本书对...
评分Linear Algebra Done Right的名声实在太大了，作者本人对此书也是信心满满，从“Done Right”的命名到所谓的“一页要看一小时”的论调，都使此书充满了网红感。实际上，自然有一页看一小时的书，但Axler这本书远远排不上号。 这本书一般被推荐为线性代数的Second Course，似乎F...
评分昨晚终于看完，终于在最后一章几乎最后一节见到了我们熟悉的行列式…… 全书不是用国内的那种行列式，矩阵的方法来说明线性空间和线性代数。 证明过程也都很简洁优美，不需要传统的矩阵式的证明。 里面有些符号和国内的标准有些不同……不过侧边栏的一些小知识很有意思
用户评价
温习线代用的，视角和原来学的完全不一样...
评分温习线代用的，视角和原来学的完全不一样...
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