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线性代数及其应用 (第三版)(英文版)

简体网页||繁体网页
David C.Lay
高等教育出版社
2016-5-1
576
69.00元
平装
9787121285912

图书标签: 数学  线性代数  教材  代数   


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发表于2024-11-22

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图书描述

线性代数是处理矩阵和向量空间的数学分支科学,在现代数学的各个领域都有应用。本书主要包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值和特征向量、正交性和最小二乘方、对称矩阵和二次型等内容。本书的目的是使学生掌握线性代数最基本的概念、理论和证明。首先以常见的方式,具体介绍了线性独立、子空间、向量空间和线性变换等概念,然后逐渐展开,最后在抽象地讨论概念时,它们就变得容易理解多了。

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著者简介

David C. Lay:美国奥罗拉大学学士,加州大学洛杉矶分校硕士、博士,教育家。1976年起开始在马里兰大学从事数学教学与研究工作,阿姆斯特丹大学、自由大学、德国凯撒斯劳滕工业大学访问学者,在函数分析和线性代数领域发表文章30余篇。美国国家科学基金会资助的线性代数课程研究小组的创始人,参与编写了《函数分析、积分及其应用导论》和《线性代数精粹》等书。


图书目录


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用户评价

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非常均衡的一本教材,计算、证明与应用三大部分的内容讲解都很细致。考虑到线性代数具有一定的抽象性,作者还使用了一些几何方法帮助读者们去理解线性代数中的各种概念,对初学者牢固地掌握各种概念有很大的帮助。此外作者在教学中还比较重视计算机的使用,每一节后的习题都包含若干道上机题目,这一点值得国内的教材学习。整体来说本书是一本极好的线性代数入门书,非常适合初学者使用。不过相比国内的教材,本书的内容要多出不少,一个学期应该讲不完(美国的线性代数课程有时会长达一年)。以矩阵的分解为例,本书中不仅介绍了谱分解,还介绍了QR分解和SVD分解,而后两者在国内一般是矩阵论中的内容。如果只是为了应付考试而自学的话,书中的很多部分是可以跳过的。

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读后感

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昨天在图书馆翻了翻"时间序列分析"的书,发现这东西还是很有用的,利用时间作为自变量来预测一个时间序列未来的值,比如,可以预测地震、天气、股票等等,由于它的自变量只有时间,所以感觉很神奇,几乎就是拿一个变量自己来做回归,称之为自回归AR(auto regression),另...  

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这周的作业有马尔科夫链和状态转移矩阵。最后变换为求解三元和四元的微分方程组的特解。 一类解法是拉普拉斯变换之后分离s和x(t),再使用逆变换。很不幸的是我功力尚浅,变换之后得到了一个满秩的齐次线性方程组。显然求解不下去。 另一种方法是矩阵的特征值和特征向量,相应的...  

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一本非常好的线性代数基础书。 从考研以后,那些不常用到的数学知识变开始逐渐淡忘、褪色。最近对机器学习产生了兴趣,因此又重新开始温习线性代数。 这本书的内容跟中国的教材相比,并没有增加多少,甚至有些东西还有欠缺。但是跟国内图书的不同在于,它详细的讲解了每个公式...  

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因为是考研学习LA 所以看了全国被普遍采用的那本紫色的同济LA教材,看着看着我发现那本书其实只是一本 线性代数公式大全,言简意赅到一个境界了,不适合我这样的普通智商的学生参读。 后来选择了这本LA&applications 觉得很不错。每章用一个introductory example开头 让人...  

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