具体描述
《线性代数》根据作者多年来讲授线性代数课程的讲义整理编写而成的。全书共分六章，分别为行列式、矩阵、线性方程组、矩阵的特征值特征向量和方阵的对角化、二次型、线性空间与线性变换。各章均配有一定数量的习题，并选编了20年来数学(一)考研试题。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
坦白说，我拿到这本书之前，对线性代数是抱着一种“能懂就懂，不懂也算了”的心态。因为它在我脑海里的印象，一直都是一堆冰冷的符号和难以理解的证明。然而，这本《线性代数》彻底改变了我的看法。作者的叙述方式非常独特，他没有像很多教材那样，上来就抛出各种定义和定理，而是从一些生活中常见的现象出发，引导读者思考其背后的数学原理。我记得有一章，他用图像识别中的特征提取作为引入，生动地展示了线性代数在实际应用中的重要性，瞬间就勾起了我的好奇心。然后，他开始逐步介绍相关的概念，比如向量的表示、矩阵的运算，但他的讲解方式却非常巧妙，总能联系到前面提到的实际场景，让我感觉自己不是在学习枯燥的数学，而是在学习解决问题的工具。书中对于矩阵乘法的解释，更是让我印象深刻。我之前一直觉得矩阵乘法就是一种机械的计算规则，但作者通过讲解矩阵作为线性变换的本质，揭示了矩阵乘法背后深刻的几何意义——它代表了线性变换的复合。这种理解，让我对矩阵乘法有了全新的认识，不再仅仅是死记硬背的公式，而是具有实际操作含义的转换。此外，作者在处理证明的时候，也非常注重逻辑的清晰性和推理的严谨性，但又不会让证明过程变得晦涩难懂。他会用一些辅助性的解释，帮助读者理解每一步推理的动机，以及它如何一步步地导向最终的结论。我甚至觉得，这本书不仅仅是关于线性代数，它还在潜移默化地培养我的逻辑思维能力和分析问题的能力。
评分我一直觉得，数学，尤其是像线性代数这样一门基础学科，最怕的就是“枯燥”和“抽象”。很多时候，我们面对的是一堆冰冷的符号和难以理解的证明，完全提不起兴趣。但这本书，真的让我眼前一亮。作者的写作风格非常独特，他用一种非常亲切且富有启发性的方式，带领我探索线性代数的奇妙世界。我记得他对向量空间的引入，并不是直接给出那些严谨的公理，而是从我们熟悉的几何概念出发，比如三维空间中的点、线、面，然后巧妙地将这些直观的理解升华为抽象的向量空间。这种循序渐进的引导方式，极大地缓解了我初期的畏难情绪。而他对矩阵的讲解，更是让我大开眼界。他没有仅仅停留在矩阵的计算，而是深入地剖析了矩阵作为一种“线性变换”的本质。他通过大量的图示，生动地展示了不同的矩阵如何作用于空间，产生各种各样的变换，比如旋转、缩放、剪切等等。这种“可视化”的讲解方式，让我对矩阵的理解不再是停留在符号层面，而是有了更深的几何直观。我尤其喜欢他讲解“齐次线性方程组”和“非齐次线性方程组”的区别的那一部分。他用了一种非常形象的比喻，将非齐次方程组看作是在齐次方程组的基础上“加上了一个偏移”，通过这个比喻，我瞬间就理解了这两个概念的精髓。而且，书中穿插的各种应用案例，让我深刻地体会到了线性代数在实际中的重要性，这不仅仅增强了我学习的动力，也让我看到了这门学科的巨大价值。
评分我必须说，拿到这本书的时候，我还是有点打怵的。毕竟，“线性代数”这个词本身就带着一种“高冷”的气质，我总觉得它离我遥不可及。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者的写作风格非常独特，他没有上来就堆砌那些生涩的定义和证明，而是用一种非常巧妙的方式，循序渐进地引导读者走进线性代数的世界。我记得他对向量的介绍，非常有画面感。他从物理学中的力、速度等概念入手，让我们直观地理解向量的意义，然后才逐渐引入代数表示。这种从具象到抽象的过渡，让我觉得学习过程非常自然。而他对矩阵的讲解，更是让我眼前一亮。他没有把矩阵仅仅看作是数字的排列，而是将其视为一种“线性变换”的工具。他通过大量的图示，展示了矩阵如何将一个空间扭曲、拉伸、旋转，这种“动态”的讲解方式，让我对矩阵的理解达到了一个全新的高度。我尤其喜欢他讲解“线性无关”和“基”的那一部分。他用了一种非常形象的比喻，将向量空间比作一个“房间”，将基向量比作“房间的测量工具”，通过这个比喻，我瞬间就理解了这两个核心概念的精髓。而且，作者在处理证明的时候，也显得非常“聪明”。他不是简单地罗列步骤，而是会解释每一步推理的逻辑，以及它为什么要这样做。这种“解释性”的证明方式，让我觉得学习过程不再是机械的记忆，而是充满理解和顿悟。
评分我一直觉得，学习数学，尤其是像线性代数这样一门基础学科，最怕的就是“枯燥”。很多时候，我们拿到一本数学书，翻几页就觉得眼前一片黑白，全是符号和公式，完全提不起兴趣。但这本书，真的让我眼前一亮。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，用一种非常亲切且富有启发性的方式，带领我探索线性代数的奇妙世界。作者在开篇就提出了一个非常引人入胜的问题，这个问题看似简单，但其背后却蕴含着深刻的线性代数思想。他没有立刻给出答案，而是通过一系列的铺垫，引导我们一步步地思考，直到我们自己能够豁然开朗。这种“授人以渔”的教学方式，我非常赞赏。我记得在讲解行列式的时候，作者并没有一开始就给出复杂的计算公式，而是先从几何意义出发，解释行列式如何表示一个线性变换对体积的缩放比例。这个解释让我茅塞顿开，我之前对行列式的理解一直停留在计算层面，现在才真正明白了它在几何上的直观含义。书中关于特征值和特征向量的部分，更是让我拍案叫绝。作者用了很多生动的比喻，将这些抽象的概念形象化，例如将特征向量比作“不变方向”，将特征值比作“伸缩因子”。这些比喻虽然简单，但却异常贴切，帮助我迅速地建立了对这些核心概念的直观认识。而且，书中大量的图示和辅助图形，也极大地增强了理解的直观性，让那些抽象的概念不再是空中楼阁。读这本书，我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地参与到一场思维的探险中，每一次翻页，都充满了新的发现和惊喜。
评分这本书，哦，说实话，我拿到它的时候，内心是有点忐忑的。毕竟“线性代数”这个名字本身就自带一股学术的威严，让我联想到无数个夜晚在公式和定理的海洋里挣扎。翻开第一页，我就被一股扑面而来的严谨气息包围了，这感觉就像走进一座宏伟的图书馆，每一个角落都充斥着知识的厚重感。作者的语言风格非常独特，他没有像很多教材那样直白地罗列定义和定理，而是通过一种叙事性的方式，将抽象的概念一层层剥开，仿佛在讲述一个关于空间、向量和变换的精彩故事。我尤其喜欢他引入向量空间的那一部分，他并没有一开始就抛出那些冷冰冰的公理，而是从一些我们熟悉的几何概念入手，比如三维空间中的点和线，然后巧妙地将这些直观的理解升华为抽象的向量空间。这种循序渐进的引导方式，极大地缓解了我初期的畏难情绪。而且，书中穿插的例题分析更是入木三分，每一个例子都精心设计，不仅仅是为了演示某个公式的应用，更是为了阐释这个公式背后的思想，以及它在更广阔领域的潜在价值。我常常会花很长时间去咀嚼每一个例子的每一个步骤，试图从中体会作者想要传达的深层含义。有时候，我会因为一个看似简单的向量加法，而联想到在更高维度空间中，这种操作又会呈现出怎样的景象，这种思考的乐趣，是其他一些生硬的教材所无法给予的。作者在讲解矩阵运算时，也没有停留在机械的计算层面，而是深入地剖析了矩阵作为一种线性变换的本质，它如何能够压缩、拉伸、旋转甚至倾斜我们的空间，这种“动”的视角，让原本静态的矩阵运算变得鲜活起来。这本书不仅仅是在教你如何计算，更是在培养你理解和运用线性代数思维的能力。
评分我一直以为，线性代数是一门极其抽象的学科，充满了各种我无法企及的符号和定理。直到我翻开这本书，我的认知被彻底颠覆了。作者的写作风格简直是一股清流，他用一种非常接地气的方式，将原本高高在上的线性代数概念，变得触手可及。我记得他刚开始讲解向量的时候，并没有直接给出一个数学定义，而是从物理学中的力、速度等向量概念出发，让我们从直观上理解向量的含义。这种引入方式，让我一下子就放松了警惕，觉得这门课也许并没有那么可怕。然后，他对矩阵的讲解，更是让我耳目一新。他没有止步于讲解矩阵的加减乘除，而是深入地剖析了矩阵的本质——它是一种线性变换的载体。他通过各种生动的图形和例子，展示了不同的矩阵如何对应着不同的空间变换，比如旋转、缩放、剪切等等。这种“可视化”的讲解方式，让我对矩阵的理解达到了一个新的高度。我甚至觉得，这本书应该放在所有想要学习数学的人的案头。作者在讲解线性方程组的时候，也采用了非常巧妙的方法。他并没有直接给出高斯消元法，而是先从几何意义上解释，为什么三个方程在三维空间中会形成一个交点，或者一条直线，甚至没有交点。这种几何直观的解释，让抽象的代数运算变得有血有肉。而且，书中穿插的大量应用案例，让我深刻地体会到了线性代数在计算机图形学、机器学习、数据科学等领域的广泛应用，这不仅增强了我学习的动力，也让我看到了这门学科的巨大价值。
评分说实话，我拿到这本书的时候，心情是比较忐忑的，毕竟“线性代数”这个名字本身就带着一股“硬骨头”的意味。我之前接触过一些数学书，要么是过于理论化，让人望而却步；要么是过于应用化，缺少理论的深度。但这本书，真的给我带来了惊喜。作者的写作风格非常别致，他没有上来就劈头盖脸地讲公式，而是用一种非常生动有趣的方式，将读者带入线性代数的世界。我记得他对向量的介绍，并非直接给出定义，而是从生活中的例子入手，比如导航中的位置信息、物理学中的力，这些都巧妙地引出了向量的概念，让我觉得学习过程非常自然。而他对矩阵的讲解，更是让我大开眼界。他没有仅仅停留在矩阵的计算，而是深入地剖析了矩阵作为一种线性变换的本质。通过大量的图示，他清晰地展示了矩阵如何作用于向量，从而改变向量的方向和大小。这种“可视化”的教学方式，让原本抽象的概念变得直观易懂。我尤其喜欢他讲解特征值和特征向量的那部分。他用了一种非常形象的比喻，将特征向量比作“空间中的不动方向”，将特征值比作“变换的伸缩比例”。这些生动的比喻，让我瞬间就理解了这两个核心概念的意义。而且，书中对线性方程组的求解，也处理得非常到位。他不仅给出了算法，还深入地解释了算法背后的几何意义，以及不同情况下方程组解的性质。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我觉得非常充实。
评分在我打开这本书之前，我对线性代数的印象，就是一个充满符号和抽象概念的学科，感觉离我的生活很遥远。但这本书，却用一种出人意料的方式，让我觉得线性代数其实充满了趣味和实用性。作者的文笔非常流畅，他没有使用那些晦涩难懂的专业术语，而是用一种非常通俗易懂的语言，解释了复杂的数学概念。我记得他刚开始介绍向量空间的时候，并没有直接给出严谨的数学定义，而是通过类比现实世界中的“集合”和“运算”，来引导读者理解向量空间的抽象结构。这种方式，让我感到非常亲切。而他对矩阵的讲解，更是让我印象深刻。他没有将矩阵仅仅看作是数字的集合，而是将其视为一种强大的“数据压缩”和“空间变换”工具。他通过大量的图示，生动地展示了矩阵在图像处理、数据降维等领域的应用，这让我觉得学习线性代数非常有价值。书中关于“秩”的概念，更是被他讲解得淋漓尽致。他从行向量和列向量的关系入手，层层递进地解释了秩的几何意义和代数意义，让我对这个概念有了非常深刻的理解。而且，作者在讲解过程中，还穿插了很多历史故事和名人轶事，这些小插曲不仅增加了阅读的趣味性，也让我对线性代数的发展历程有了更深的认识。读这本书，我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地探索一个充满魅力的数学世界。
评分拿到这本书，我本来以为会面对一堆枯燥乏味的公式和证明，但事实证明，我的担忧是多余的。这本书的作者，简直是一位语言大师，他能够用最平实、最生动的语言，将“线性代数”这样一个听起来就很“硬核”的学科，讲得如此引人入胜。我记得他对向量的讲解，并没有直接给出数学定义，而是从我们日常生活中熟悉的“方向”和“大小”入手，让我们从直观上理解向量的概念。然后，他巧妙地过渡到向量的代数表示，以及向量的加减运算，整个过程非常流畅自然。而他对矩阵的讲解，更是让我拍案叫绝。他不仅仅是教我们如何进行矩阵的加减乘除，更是深入地揭示了矩阵作为一种“线性变换”的本质。他通过大量的图示，生动地展示了不同的矩阵如何作用于空间，产生各种各样的变换，比如旋转、缩放、剪切等等。这种“可视化”的讲解方式，让我对矩阵的理解不再是停留在符号层面，而是有了更深的几何直观。我尤其喜欢他讲解“特征值”和“特征向量”的那一章。他用了一种非常贴切的比喻，将特征向量比作“在变换中保持方向不变的特殊向量”，将特征值比作“对应方向的伸缩因子”。这个比喻，让我瞬间就理解了这两个抽象概念的意义。而且，书中穿插的各种应用案例，更是让我看到了线性代数在现实世界中的强大威力，比如在计算机图形学、数据科学等领域的广泛应用，这极大地激发了我学习的兴趣。
评分坦白说，我拿到这本书之前，对线性代数的印象就是一个充满符号和抽象概念的学科，感觉离我的日常生活很遥远。但这本书，彻底改变了我的看法。作者的写作风格非常独特，他没有上来就抛出那些冷冰冰的定义和定理，而是用一种非常生动、形象的方式，将抽象的概念变得触手可及。我记得他对向量的讲解，非常接地气。他从物理学中的力、速度等概念出发，让我们直观地理解向量的意义，然后才逐渐引入代数表示。这种从具象到抽象的过渡，让我觉得学习过程非常自然。而他对矩阵的讲解，更是让我眼前一亮。他没有止步于讲解矩阵的加减乘除，而是深入地剖析了矩阵作为一种“线性变换”的本质。他通过大量的图示，生动地展示了不同的矩阵如何作用于空间，产生各种各样的变换，比如旋转、缩放、剪切等等。这种“可视化”的讲解方式，让我对矩阵的理解达到了一个全新的高度。我尤其喜欢他讲解“行列式”的那一部分。他没有直接给出复杂的计算公式，而是从几何意义上解释行列式如何表示一个线性变换对体积的缩放比例。这种几何直观的解释，让我对行列式的理解更加深刻。而且，书中对线性方程组的讲解，也非常到位。他不仅给出了求解的方法，还深入地解释了不同情况下方程组解的几何意义，以及方程组解的存在性和唯一性。这种理论与实际相结合的讲解方式，让我觉得学习过程非常充实。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有