本书全面覆盖线性方程组、矩阵、向量空间、博弈论和数值分析等内容, 理论和应用相结合. 尤其介绍了凸集、对偶定理、赋范[线性]空间、赋范[线性]空间之间的线性映射以及自伴随矩阵本征值的计算等一般教材上没有的内容. 为方便读者学习, 每章都有练习, 并提供解答. 书后还有辛矩阵、洛伦兹群、数值域等16个附录.
本书是一本可供高年级本科生和研究生使用的优秀教材, 同时也是数学教师和相关研究人员的一本很好的参考书.
Peter D. Lax 当代最杰出的数学家之一,世界数学界最高荣誉阿贝尔奖(2005年)和沃尔夫奖(1987年)得主。他是美国科学院院士,并于1986年荣获美国国家科技 奖章。Lax生于匈牙利,自1958年开始就一直在美国纽约大学从事教学与研究工作,曾担任柯朗数学研究所所长。他在纯数学与应用数学的诸多领域都有卓越 的建树,影响深远。同时,他一生致力于数学教育,独立撰写或与他人合著教材20多部,阿贝尔奖颁奖辞如此评价他:“他的著作、他对教育事业付出的毕生心血 以及他在培养年轻一代数学家时体现出的孜孜不倦的精神,在世界数学领域留下了不可磨灭的影响。
Peter David Lax (born 1 May 1926 in Budapest, Hungary) is a mathematician working in the areas of pure and applied mathematics. He has made important contributions to integrable systems, fluid dynamics and shock waves, solitonic physics, hyperbolic conser...
评分Peter David Lax (born 1 May 1926 in Budapest, Hungary) is a mathematician working in the areas of pure and applied mathematics. He has made important contributions to integrable systems, fluid dynamics and shock waves, solitonic physics, hyperbolic conser...
评分Lax老先生在书中“知无不言”地倾注了他一直到写书那一刻学习数学的理解和体会,其实自己看不大懂也没看完,印象深刻的是那个谐振子的微分方程,老先生不愧为微分方程方面的专家,说弹簧振动的微分方程的通解是线性空间的典范,举的例子都是非平凡的,不知道别的人写的书都是用...
评分Lax老先生在书中“知无不言”地倾注了他一直到写书那一刻学习数学的理解和体会,其实自己看不大懂也没看完,印象深刻的是那个谐振子的微分方程,老先生不愧为微分方程方面的专家,说弹簧振动的微分方程的通解是线性空间的典范,举的例子都是非平凡的,不知道别的人写的书都是用...
评分Lay的那本属于从直观背景出发逐渐构造体系,总的说是一些基础的计算,例子多,所以写得很厚,从内容上说相当于我国工科线性代数。 Lax这本书是比较高观点的理论型书籍,很多东西力图在抽象层次上洞悉本质,许多地方让你感觉“本来就该如此的,线性代数的本质就是如此,为什么...
这本书在内容编排上展现了极高的结构智慧。它并没有遵循传统的“矩阵运算先行,理论阐述在后”的顺序,而是采取了一种更具现代数学教育理念的“问题导向”的模式。开篇并非直接进入矩阵乘法,而是从解决一个现实中的电路分析问题入手,引出联立方程组的需求,然后自然而然地引出矩阵表示法的必要性。这种“知其然,再知其所以然”的结构,使得每一个新的数学工具的引入都有其明确的现实动机,学习过程不再是被动的知识接收,而是一个主动探索解决方案的过程。在涉及数值稳定性和计算复杂度的讨论时,作者也没有回避,而是适当地引入了计算数学中的一些基本概念,如条件数,并解释了为什么在实际工程中,一个看似简单的线性系统求解,可能因为矩阵的病态性而导致灾难性的结果。这使得读者不仅掌握了理论解法,还对“有效计算”有了初步的认知。整本书的脉络清晰,从基础的向量空间,过渡到线性变换,再深入到特征分析和奇异值分解,最后以正交性在数据分析中的应用收尾,形成了一个完整且逻辑闭环的知识体系,读完后给人一种“一览众山小”的开阔感。
评分我曾经尝试过几本国外引进的线性代数教材,它们大多逻辑严密,但语言风格往往显得生硬、晦涩,翻译腔很重,读起来非常费力。但这本书的行文风格,简直像一位循循善诱的良师在耳边轻声教导。它的语言非常“口语化”,但绝不失严谨性。例如,在介绍秩的概念时,作者会用“信息量的维度”来比喻,而不是直接堆砌“行空间维数”的术语。这种平易近人的描述,极大地降低了学习的心理门槛。我尤其喜欢它在每章末尾设置的“概念辨析”环节。这个环节专门针对初学者容易混淆的几个核心概念进行对比分析,比如“线性无关性”和“零空间”的区别,或者“满秩”和“可逆性”之间的微妙联系。这些辨析并非简单的重复,而是深入挖掘了概念背后的逻辑差异和适用场景。这种注重“理解的深度”而非“知识的广度”的教学思路,有效地帮助我扫清了许多学习上的认知盲点,确保了基础的牢固性,而不是急于求成地去接触那些过于前沿和深奥的话题。
评分这本书的排版和印刷质量简直是行业典范。纸张的选择非常考究,那种微微泛黄的米白色,长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻了许多,这对于需要长时间伏案演算的我来说,是一个巨大的加分项。更值得称赞的是它在视觉设计上的用心。复杂的定理和定义被精心放置在独立的文本框内,并配上了醒目的标题和编号,使得你在翻阅时可以迅速定位关键信息,而不会被大段密集的文字淹没。更令人惊喜的是,书中的插图质量极高。它们不仅仅是简单的几何图形,而是经过精心渲染的向量空间图、变换过程的动画式展示(通过一系列静态图片模拟动态效果),甚至是一些高维空间的截面投影图,都处理得非常细腻清晰。例如,在讲解核空间和像空间时,图示清晰地标示出了变换如何将输入空间压缩到特定的子空间,这种视觉化的辅助,使得原本需要耗费大量脑力去想象的抽象概念,瞬间变得触手可及。这种对细节的极致追求,体现了出版方对知识传递质量的严肃态度,让我感觉自己购买的不仅仅是一本教材,更是一件精美的学习工具。
评分这本厚重的教材摆在桌上,翻开扉页,一股浓郁的书卷气扑面而来。我花了整整一个下午才大致浏览完前三章的内容,坦白说,这不仅仅是一本讲述矩阵和向量的工具书,更像是一本试图用最直观的方式,将那些抽象的数学概念“可视化”的引路手册。作者在解释特征值和特征向量时,并没有急于抛出复杂的定义和定理,而是先从几何空间的伸缩和平移变换入手,用大量的图示和具体的例子来铺陈。比如,他引入对角化时,不是直接给出行列式的计算,而是强调“找到一组基,让变换矩阵变得最简单”这一核心思想,这对于我这种在初学阶段总觉得代数运算缺乏直观意义的人来说,简直是醍醐灌顶。书中对线性方程组的讲解也极为细致,高斯消元法被拆解成了一步步清晰的操作步骤,每一步的背后都对应着一个几何意义上的线性组合或投影,使得原本枯燥的行简化过程充满了逻辑的美感。我尤其欣赏作者在引入线性空间和子空间时所展现的耐心,他并没有假设读者已经对抽象代数有深入理解,而是从向量加法和数乘这两个最基础的公理出发,缓慢而坚定地构建起整个理论大厦。合上书本,我感觉自己像是刚刚走完一个精心设计的迷宫,虽然过程曲折,但最终清晰地看到了出口的方向,对“线性”二字的理解也提升到了一个新的层次。
评分说实话,我拿到这本精装书时,内心是有点抗拒的,因为我一直对纯理论的数学书感到头疼。然而,这本书的叙事方式彻底颠覆了我的预期。它更像是一位经验丰富的工程师在讲解一座复杂桥梁的受力分析,处处体现着“应用为王”的理念。我印象最深的是关于奇异值分解(SVD)那一章,作者没有像其他教材那样,将SVD包裹在厚厚的正交矩阵和变换理论中,而是直接将其与数据压缩、图像处理的实际案例紧密结合。通过一个具体的黑白图像矩阵的例子,清晰地展示了如何选取前k个最大的奇异值来重建近似图像,并且直观地解释了为什么奇异值的大小直接决定了信息的重要性。这种“先看结果,再探原理”的编排,极大地激发了我的学习兴趣。此外,书中对最小二乘法的阐述也极为精彩,它不仅仅是求解超定方程组的算法,更是统计学中回归分析的基石。作者用物理学中“能量最小化”的直观感受来引导读者理解为何正规方程是求解最优解的最佳途径,这种跨学科的视角,让线性代数不再是孤立的数学分支,而是连接物理、信息科学和工程实践的桥梁。这本书的价值,不在于它推导了多少公式,而在于它教会了读者如何用线性代数的语言去“思考”现实世界的问题。
评分上个月底刚买的这本书,线性代数是个非常有用的东东,必须买本书好好研读一下。大一的时候学的那个线性代数,压根就学了些皮毛,学了些概念而已,本书不是从矩阵开始讲起,而是从向量空间来阐述线性代数,角度独特而且易于理解。
评分图灵系列数学教材非常值得推荐
评分正如Lax老先生在前言中所说的,这是本线性代数提高课程用书
评分未看完,不看了
评分正如Lax老先生在前言中所说的,这是本线性代数提高课程用书
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