Sheldonc Axler,11975年毕业于加州大学伯克利分校,1现为旧金山州立大学理工学院院长.a《美国数学月刊》的编委,1MathematicalcIntelligencer主编,1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。
This text for a second course in linear algebra, aimed at math majors and graduates, adopts a novel approach by banishing determinants to the end of the book and focusing on understanding the structure of linear operators on vector spaces. The author has taken unusual care to motivate concepts and to simplify proofs. For example, the book presents - without having defined determinants - a clean proof that every linear operator on a finite-dimensional complex vector space has an eigenvalue. The book starts by discussing vector spaces, linear independence, span, basics, and dimension. Students are introduced to inner-product spaces in the first half of the book and shortly thereafter to the finite- dimensional spectral theorem. A variety of interesting exercises in each chapter helps students understand and manipulate the objects of linear algebra. This second edition features new chapters on diagonal matrices, on linear functionals and adjoints, and on the spectral theorem; some sections, such as those on self-adjoint and normal operators, have been entirely rewritten; and hundreds of minor improvements have been made throughout the text.
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
最喜欢的线性代数教材。开学前又拿它过了一遍,温故知新。
评分高代下学的还是不错的……
评分review,对数学系学生应该非常简单,大一上高代时应该看。。。
评分此书似乎在圈子里评价非常之高, 但是去年一开学我拿去问老黄, 他居然表示没看过233. 不过话说回来这书还是非常值得一读的, 作者对于内容的处理顺序值得玩味. 不过 Preface 里说的有些言过其实了, 比较建议学过一遍基本的 LA 内容之后在看, 考 LA II 前一天晚上几个小时刷完前 60% 感觉简直不能更好, 有股醍醐灌顶的感觉.
评分review,对数学系学生应该非常简单,大一上高代时应该看。。。
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