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
S1.1 复数
S1.2 向量空间的定义
S1.3 向量空间的性质
S1.4 子空间
S1.5 和与直和
习题
第2章 有限维向量空间
S2.1 张成与线性无关
S2.2 基
S2.3 维数
习题
第3章 线性映射
S3.1 定义与例子
S3.2 零空间与值域
S3.3 线性映射的矩阵
S3.4 可逆性
习题
第4章 多项式
S4.1 次数
S4.2 复系数
S4.3 实系数
习题
第5章 本征值与本征向量
S5.1 不变子空间
S5.2 多项式对算子的作用
S5.3 上三角矩阵
S5.4 对角矩阵
S5.5 实向量空间的不变子空间
习题
第6章 内积空间
S6.1 内积
S6.2 范数
S6.3 规范正交基
S6.4 正交投影与极小化问题
S6.5 线性泛函与伴随
习题
第7章 内积空间上的算子
S7.1 自伴算子与正规算子
S7.2 谱定理
S7.3 实内积空间上的正规算子
S7.4 正算子
S7.5 等距同构
S7.6 极分解与奇异值分解
习题
第8章 复向量空间上的算子
S8.1 广义本征向量
S8.2 特征多项式
S8.3 算子的分解
S8.4 平方根
S8.5 极小多项式
S8.6 约当形
习题
第9章 实向量空间上的算子
S9.1 方阵的本征值
S9.2 分块上三角矩阵
S9.3 特征多项式
习题
第10章 迹与行列式
S10.1 基变换
S10.2 迹
S10.3 算子的行列式
S10.4 矩阵的行列式
S10.5 体积
习题
符号索引
索引
· · · · · · (收起)
读后感
首先要声明的是，这本书可以说是一本介于工科线性代数与数学系高等代数之间的书。换句话说，这本书是一本单纯介绍线性映射的书，几乎不涉及到任何具体的“矩阵运算”问题。这本书和工科的线性代数加起来，基本上就构成了数学系的高等代数的内容（可能还是比数学系的内容少）。...
评分现在回头看，其实就是早先国内教法僵化，赶不上时代了，这本书又恰巧被引进过来，所以显得弥足珍贵。 ------------------------------------------------------------------- 给大学新生上的线性代数和高等数学课，也许是为了侧重灌输实用知识，教给学生的更多是一堆眼花缭乱的...
评分在学校学了一学期的线性代数，本来对向量空间这样的概念很有兴趣，但上了这么一学期课之后反而兴趣消失殆尽了。学校的教材完全就是公式的堆积，就给你一个又一个公式，不管是考试还是教材中的证明，给人的感觉就是从书中的某个角落里抠出一个公式来证明。让人完全感受...
评分毕业已有许多年，此次因为某些原因，重拾线性代数，有幸读到这本书。 本书强调本质和动机，从另外一个角度诠释了线性代数，读过之后不但知其然，更加知其所以然。一般的书中只会教你如何把矩阵化成上三角阵，而这本书则会告诉你上三角阵的真正含义是什么。虽然矩阵与行列式是被...
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...
用户评价
没啥帮助，高代里面都说过了的
评分习题答案 http://linearalgebras.com/
评分原来本科的时候emma基本按照这样的逻辑框架教的啊，当时algèbre上了四个学期也没有建立起什么有高度的vision，现在看过后才知道当时在学什么（too late）/基本上纯从算子opérateur的角度，不怎么讲矩阵。以前总在想为什么别人工科线代只用学一学期，我们要学那么久。原来内容一点儿差别（但是还是觉得一学期讲完比较能建立起大局观，现在不管是analyse还是algèbre都不知道学了两年在讲什么。学院真的是既不好好教，然后又嫌弃我们什么也不会
评分没啥帮助，高代里面都说过了的
评分没啥帮助，高代里面都说过了的
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