矩阵分析引论（第五版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华南理工大学出版社

作者:罗家洪

出品人:

页数:180

译者:

出版时间:2013-2

价格:20.00

装帧:平装

isbn号码:9787562338628

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 工程
• 矩阵分析
• 线性代数
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• 高等教育
• 矩阵论
• 数值分析
• 理工科
• 教材
• 第五版
• 学术

矩阵理论的基石：深入理解线性代数的核心概念 图书名称：《现代线性代数基础与应用》 作者：[此处可填入虚构作者名，例如：张伟，李明] 出版社：[此处可填入虚构出版社名，例如：科学技术出版社] 字数：约 45 万字 定价：128.00 元 --- 图书简介 《现代线性代数基础与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的线性代数知识体系。本书紧密围绕线性代数的核心概念展开，从最基本的向量空间和线性变换入手，逐步深入到特征值、奇异值分解等高级主题。本书的编写遵循循序渐进、理论与应用相结合的原则，力求在严谨的数学推导和直观的几何解释之间找到完美的平衡，确保读者不仅掌握“如何计算”，更能理解“为何如此”。 第一部分：向量空间与线性变换——代数的根基 本书的开篇部分聚焦于线性代数的公理化基础——向量空间。我们详尽地介绍了域（Field）的概念，并以此为基础构建了模向量空间的结构。重点阐述了线性组合、线性相关性、基（Basis）和维数（Dimension）这四大核心要素。通过对不同类型向量空间（如函数空间、多项式空间）的探讨，读者能够清晰认识到线性代数的普适性。我们特别强调了坐标变换的重要性，这为后续理解矩阵表示奠定了坚实的桥梁。 紧接着，本书系统性地引入了线性变换。我们将线性变换定义为保持向量空间结构（加法和标量乘法）的映射，并详细讨论了线性变换的核（Kernel）和像（Image），以及著名的秩-零化度定理。在介绍了矩阵与线性变换之间的同构关系后，我们深入探讨了矩阵的乘法、逆矩阵的求法，以及如何利用初等行变换（Elementary Row Operations）进行高斯消元法求解线性方程组。针对矩阵的秩，本书不仅提供了基于行阶梯型的计算方法，还从线性映射的角度阐述了其几何意义。 第二部分：结构与分解——探寻矩阵的内在本质 在奠定了向量空间和线性变换的理论基础后，本书将焦点转向了对矩阵结构更深层次的剖析。行列式（Determinant）的引入不仅限于其计算公式，更侧重于其作为体积缩放因子的几何意义，以及其在判断矩阵可逆性中的关键作用。我们详细推导了代数余子式、拉普拉斯展开等计算方法，并讨论了行列式在反演矩阵和解多元线性方程组（如克莱姆法则）中的应用。 本书的核心章节之一，集中于特征值与特征向量。我们清晰地解释了它们代表着线性变换下保持方向的特殊向量，并系统地介绍了特征方程的建立与求解过程。针对相似变换，本书详尽区分了对角化（Diagonalizable）与非对角化的情况。对于非对角化的情况，我们引入了若尔当标准型（Jordan Canonical Form, JCF）。尽管JCF的计算较为繁琐，但其在揭示矩阵结构方面的不可替代性得到了充分体现，本书提供了详尽的计算步骤和丰富的案例分析，帮助读者克服这一难点。 此外，我们还专门辟出章节讨论了矩阵分解的威力。除了基础的LU分解外，本书还深入探讨了QR分解，它在最小二乘问题和数值稳定性中的重要性。这些分解方法不仅是理论工具，更是现代计算数学和数据科学的基础。 第三部分：空间几何与内积结构——度量与正交性 第三部分将代数概念提升到度量几何的层面。我们引入了内积空间（Inner Product Spaces），详述了内积的定义及其性质（如内积的定义域可以扩展到函数空间）。基于内积，我们清晰地定义了范数（Norm）、距离（Distance）和正交性（Orthogonality）。 本书重点介绍了在有限维空间中构造正交基的方法，包括经典的施密特正交化过程（Gram-Schmidt Process）。我们强调了正交基在简化计算、提高数值精度上的巨大优势。 针对对称矩阵，本书给出了详尽的论述，包括谱定理（Spectral Theorem）的证明及其重要性。对称矩阵在几何上与二次型紧密相关，因此，我们详细分析了二次型（Quadratic Forms），并利用特征值和正交变换讨论了主轴定理，即如何通过旋转坐标系将二次型化为标准形。 第四部分：高级主题与应用前沿 在巩固了核心理论后，本书的最后部分将视野扩展到更广阔的应用领域，为读者进入更专业的线性代数分支做好准备。 我们对奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）进行了详尽的介绍。SVD被誉为“矩阵的终极分解”，本书不仅提供了其计算步骤（通过构造 $A^TA$ 的特征值/特征向量），更侧重于解释其在低秩近似、数据压缩和主成分分析（PCA）中的核心作用。读者将理解SVD如何优雅地处理非方阵和奇异矩阵。 此外，本书还涵盖了矩阵函数（如矩阵指数、矩阵对数）的定义与计算，这在微分方程的解法中至关重要。我们还引入了矩阵范数的分类，并简要介绍了范数在迭代法（如雅可比法和高斯-赛德尔法）收敛性分析中的应用。 本书特色： 1. 严谨性与直观性的统一： 每个核心定理的推导都力求数学上的严密，同时辅以大量的几何图示和物理类比，增强读者的直观理解。 2. 计算与理论并重： 案例不仅展示了纯代数运算，更穿插了如何利用这些理论指导数值算法的设计与分析。 3. 面向应用的广度： 内容覆盖了从基础代数到矩阵分解的完整体系，为后续学习信号处理、机器学习、优化理论等领域打下坚实基础。 4. 丰富的习题集： 每章末尾均附有不同难度梯度的习题，包括概念验证题、计算题和探究性思考题，帮助读者巩固知识。 《现代线性代数基础与应用》是一本为理工科、计算机科学、经济学以及所有需要深入理解线性代数原理的专业人士量身定制的教材和参考书。它将引导读者跨越代数的门槛，领略线性世界的美妙与力量。

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