Linear Algebra (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Kenneth M Hoffman

出品人:

页数:407 Pages

译者:

出版时间:1971-04-25

价格:USD 141.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780135367971

丛书系列:

图书标签:

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• 矩阵
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• 数学教材

线性代数（第二版） 这本《线性代数（第二版）》是对数学核心分支——线性代数进行全面而深入探讨的权威著作。本书旨在为读者提供坚实的理论基础和广泛的应用视野，无论你是数学专业的学生，还是在物理、工程、计算机科学、经济学等领域寻求提升的专业人士，都能从中获益匪浅。 本书从最基本的概念入手，如向量空间、线性映射、矩阵和行列式，循序渐进地构建起严谨的理论框架。作者清晰地阐述了这些概念的定义、性质及其内在联系，并通过大量的例子和练习题来加深读者的理解。初学者将能够轻松掌握向量的基本运算，理解线性方程组的解法，并认识到矩阵在表示线性变换中的关键作用。 随着内容的深入，本书将带领读者探索更高级的主题。特征值与特征向量的概念被详细讲解，这不仅是理解线性系统动态行为的关键，也是许多现代算法的基石。相似矩阵、对角化以及谱定理的讨论，将揭示线性变换的本质结构，为解决实际问题提供强大的工具。 本书的另一大亮点在于其对抽象概念的具象化处理。作者善于运用几何直观来辅助理解抽象的代数概念，例如通过向量在空间中的投影、旋转和伸缩来解释线性变换的含义。这种几何与代数相结合的方法，使得原本枯燥的理论变得生动有趣，更容易被读者接受和掌握。 在理论讲解之外，本书高度重视线性代数在各个领域的实际应用。书中融入了大量的案例研究，展示了线性代数如何被用于解决各种现实世界的问题。例如，在计算机图形学中，矩阵运算是实现三维变换、渲染图像的基础；在机器学习中，线性代数是理解和实现算法（如主成分分析、支持向量机）的关键；在数据科学中，矩阵分解和数值线性代数被广泛用于数据降维、推荐系统和信号处理。本书的这些应用性介绍，能够帮助读者认识到线性代数作为一种通用语言和强大工具的价值。 《线性代数（第二版）》在结构上也做了精心的设计。每一章节都以清晰的学习目标开始，并在结尾处提供总结回顾和一系列精心设计的练习题，这些练习题涵盖了从基础概念检验到复杂问题求解的各个层面，旨在巩固读者对所学知识的掌握。书中还提供了详尽的答案或解答提示，方便读者进行自主学习和检验。 特别值得一提的是，本书对数学证明的严谨性和清晰度给予了高度重视。作者在推导和证明过程中，步步为营，逻辑严密，帮助读者培养严谨的数学思维和分析能力。对于那些希望深入理解线性代数理论根基的读者来说，这一点尤为宝贵。 此外，本书第二版的更新与改进，体现了作者对学科发展的关注和对读者反馈的重视。修订后的内容可能包含了对某些主题更深入的阐述，或者增加了新的应用实例，使其更加贴合当前学术研究和工业实践的最新进展。 总而言之，《线性代数（第二版）》是一本集理论深度、应用广度、严谨性与易读性于一体的经典教材。它不仅是任何想要在数学及相关领域取得成功的学习者的必备读物，更是一扇通往更广阔科学世界的重要窗口。通过学习本书，读者将能够构建起扎实的线性代数知识体系，为未来在高阶数学和复杂科学问题上的探索打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这是一本很老的线性代数的书，很久以前美国是先学抽象代数再学线性代数，那时候线性代数的书也基本上就只有Halmos一本有限维向量空间。后来由于对于线性代数大量的需求，线性代数开始成为和数学分析一样的基础课。这本书就是在那样的一个时代下产生的，曾经统治了全美线性代数...

评分☆☆☆☆☆

这是一本很老的线性代数的书，很久以前美国是先学抽象代数再学线性代数，那时候线性代数的书也基本上就只有Halmos一本有限维向量空间。后来由于对于线性代数大量的需求，线性代数开始成为和数学分析一样的基础课。这本书就是在那样的一个时代下产生的，曾经统治了全美线性代数...

评分☆☆☆☆☆

这是一本很老的线性代数的书，很久以前美国是先学抽象代数再学线性代数，那时候线性代数的书也基本上就只有Halmos一本有限维向量空间。后来由于对于线性代数大量的需求，线性代数开始成为和数学分析一样的基础课。这本书就是在那样的一个时代下产生的，曾经统治了全美线性代数...

评分☆☆☆☆☆

这是一本很老的线性代数的书，很久以前美国是先学抽象代数再学线性代数，那时候线性代数的书也基本上就只有Halmos一本有限维向量空间。后来由于对于线性代数大量的需求，线性代数开始成为和数学分析一样的基础课。这本书就是在那样的一个时代下产生的，曾经统治了全美线性代数...

评分☆☆☆☆☆

这是一本很老的线性代数的书，很久以前美国是先学抽象代数再学线性代数，那时候线性代数的书也基本上就只有Halmos一本有限维向量空间。后来由于对于线性代数大量的需求，线性代数开始成为和数学分析一样的基础课。这本书就是在那样的一个时代下产生的，曾经统治了全美线性代数...

评分☆☆☆☆☆

当我试图去理解书中的一些核心概念，比如“线性无关”和“基”的时候，我发现这本书的解释方式实在是有些“绕”。它总是从一种非常抽象的定义出发，然后用一些更加抽象的语言来加以阐述。我需要的是那种能够“直击人心”的解释，能够用我能够理解的方式，或者说，能够与我已有的知识产生共鸣的方式来引入这些概念。例如，在解释向量空间的“基”的时候，如果能先从一个低维度的例子入手，比如二维平面上的向量，然后说明为什么某些向量组合能够“生成”整个平面，而另外一些则不行，这样的引入方式会比直接给出一个冗长的定义更容易被接受。

评分☆☆☆☆☆

我始终觉得，一本好的数学教材，除了清晰的概念阐述和必要的理论推导之外，还应该提供丰富的应用场景来激发读者的兴趣，并帮助他们理解抽象概念的实际意义。然而，在这本《线性代数》（第二版）中，我几乎没有找到这方面的亮点。它过于专注于理论的严谨性，而忽略了将抽象的数学工具与现实世界中的问题联系起来。例如，在介绍向量空间、特征值和特征向量时，如果能穿插一些图像处理、数据分析、经济模型或者物理现象的例子，那将极大地提升学习的吸引力和实用性。但这本书似乎对此“心照不宣”，让很多概念显得生硬而脱节。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题部分，我只能用“令人发指”来形容。很多习题的难度跨度非常大，有的简直可以说是“跳跃式”的。前面刚学完一个相对容易的概念，紧接着后面就出现了一个需要综合运用多个定理、甚至是跨章节知识才能解决的难题。这让我怀疑作者是不是根本没有考虑到初学者的学习曲线，或者说，他们对“练习”的理解，就是提供一些能让少数高水平学生炫技的题目。对于大部分希望通过习题巩固知识、加深理解的学生来说，这些题目带来的更多是挫败感，而不是成就感。我不得不花费大量额外的时间去寻找补充材料和更适合入门的练习题，这无疑增加了学习的负担。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《线性代数》（第二版）的唯一印象，就是它在概念的引入上似乎有一种特别执着于“由简入繁”的倾向。刚开始，它试图用最基础的向量加法和标量乘法来铺垫，这本身没错。但问题在于，当它很快就跳到矩阵乘法的定义，并且用一种非常抽象和抽象的数学语言来解释时，很多像我这样的初学者就立刻迷失了方向。我需要的是一个更具象化、更循序渐进的过程，例如通过几何解释，或者实际的例子来帮助理解矩阵乘法在不同情境下的意义。这本书却好像直接把我们丢进了概念的海洋，要求我们自己去辨别方向，这对于建立扎实的线性代数直觉来说，无疑是一种巨大的阻碍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的图示部分，我只能说“聊胜于无”。虽然偶尔会配有一些图，但这些图往往过于简化，或者与文字的对应关系并不那么直观。在学习一些几何意义比较强的概念，比如向量的线性组合、子空间等等，我希望能有更丰富、更形象的图示来帮助我建立空间想象能力。一些示意图如果能够做得更精细，或者提供多角度的观察，相信会大大提升学习的效率和趣味性。现在这些图示，有时候甚至会让我产生误解，或者需要花费更多的时间去揣摩其含义，反而不如没有。

评分☆☆☆☆☆

这本书在章节之间的过渡上，感觉有些突兀。就好像作者写完一个章节，然后就直接跳到下一个章节，中间几乎没有留下任何“缓冲带”。比如，在介绍了矩阵的消元法之后，紧接着就进入了关于行列式的讨论，而两者之间的内在联系，或者说消元法如何引出行列式的概念，在这本书中的阐述并不足够清晰。我希望看到的是一种更流畅的叙事，能够让读者感受到知识点之间的逻辑递进，而不是一种零散的知识堆砌。这种生硬的过渡，让我在学习过程中，总是感觉像是走在一条断断续续的道路上。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的论证风格，我只能说“过于精炼”。它似乎默认读者已经具备了相当高的数学素养，能够理解那些省略了大量中间步骤的推导。每次遇到一个定理，它的证明过程往往是“一步到位”，中间可能缺失了几个关键的逻辑环节，或者使用了作者认为“显而易见”的引理。对于我来说，这些“显而易见”恰恰是让我感到困惑的地方。我更希望看到的是一个更加详细、更加“手把手”的推导过程，能够清晰地展示每一步推理的依据，以及各个概念之间的内在联系。这样的论证方式，对于学习者构建严密的逻辑思维能力，是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

我尝试阅读书中关于“特征值”和“特征向量”的章节，但感觉这本书的讲解方式，对于初学者来说，实在是太过“跳跃”了。它似乎默认我们已经对“变换”的概念有了深刻的理解，然后直接给出了特征值和特征向量的定义，以及它们与矩阵之间的关系。但是，为什么我们要关注这些“特殊的向量”？它们在实际应用中有什么意义？这些问题，在这本书的讲解中并没有得到充分的解答。我更希望看到的是，能够先从一些直观的例子，比如矩阵对向量的拉伸或旋转，来引出特征值和特征向量的概念，然后再逐步深入到数学定义和性质的讨论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直让人抓狂。封面虽然设计得还算简洁，但打开之后，那种紧凑到几乎要挤在一起的字体，还有那密密麻麻的公式，瞬间就让我的眼睛感到了前所未有的压力。我花了好一会儿才适应这种阅读环境，但即便如此，每次翻页都像是在跟一股无形的力量搏斗。尤其是那些长篇的证明，它们被塞进了狭小的空间里，每一个符号都显得那么局促不安，根本就没有给大脑留下任何喘息和理解的余地。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“索引”和“术语表”部分，我只能说，它们存在的意义，似乎更多的是形式上的。当我试图查找某个不熟悉的术语或者概念时，我发现这些索引和术语表提供的帮助非常有限。很多时候，它们只是简单地列出术语，却缺少必要的解释或者指向。我需要的是一个能够真正帮助我快速定位和理解信息的工具，而不是一个徒有其名的列表。我希望看到的是，每个术语都附带一个简短而准确的定义，并且能够链接到书中对应的详细讲解。这样的设计，才能真正提升一本教材的易用性。

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頁數算薄，難度算高。

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@2015-07-24 02:03:49

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MIT当年新数学运动的教材，有些定义符号比较老，现在已经不用了，但是总体而言是比较经典的一套教程

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頁數算薄，難度算高。

评分☆☆☆☆☆

real classic。。但不推荐本科非理工的学生。。后面习题也很经典。可惜没读完