具体描述
描述线性算子的结构是线性代数的中心任务之一，传统的方法多以行列式为工具，但是行列式既难懂又不直观，其定义的引入也往往缺乏动因。本书作者独辟蹊径，抛弃了这种曲折的思路，把重点放在抽象的向量空间和线性映射上，给出的证明不使用行列式，更显得简单而直观。本书把行列式的内容放在了最后讲解，开辟了一条理解线性算子结构的新途径。书中还对一些术语、结论、证明思路、提及的数学家做了注释，增加了行文的趣味性，便于读者掌握核心概念和思想方法。
本书起点较低，不需要太多预备知识，而特色鲜明，是公认的阐述线性代数的经典佳作。原书自出版以来，迅速风靡世界，在30多个国家为200多所高校所采用，其中包括斯坦福大学和加州大学伯克利分校等著名学府。
作者简介
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。
目录信息
1.1 复数
1.2 向量空间的定义
1.3 向量空间的性质
1.4 子空间
1.5 和与直和
习题
第2章 有限维向量空间
2.1 张成与线性无关
2.2 基
2.3 维数
习题
第3章 线性映射
3.1 定义与例子
3.2 零空间与值域
3.3 线性映射的矩阵
3.4 可逆性
习题
第4章 多项式
4.1 次数
4.2 复系数
4.3 实系数
习题
第5章 本征值与本征向量
5.1 不变子空间
5.2 多项式对算子的作用
5.3 上三角矩阵
5.4 对角矩阵
5.5 实向量空间的不变子空间
习题
第6章 内积空间
6.1 内积
6.2 范数
6.3 规范正交基
6.4 正交投影与极小化问题
6.5 线性泛函与伴随
习题
第7章 内积空间上的算子
7.1 自伴算子与正规算子
7.2 谱定理
7.3 实内积空间上的正规算子
7.4 正算子
7.5 等距同构
7.6 极分解与奇异值解
习题
第8章 复向量空间上的算子
8.1 广义本征向量
8.2 特征多项式
8.3 算子的分解
8.4 平方根
8.5 极小多项式
8.6 约当形
习题
第9章 实向量空间上的算子
9.1 方阵的本征值
9.2 分块上三角矩阵
9.3 特征上三角矩阵
习题
第10章 迹与行列式
10.1 基变换
10.2 迹
10.3 算子的行列
10.4 矩阵的行列式
10.5 体积
符号索引
索引
· · · · · · (收起)
读后感
截止今天终于把这本书看完了。首先说一下我的 看书历程 ，去年看到了第3章大约第二节就放弃了，今年重新把它捡了起来一共花了两个月的多的时间才看完。期间每天花好几个小时看书、做课后的习题（除了中间好几次出去游玩），最后三章的课后习题包括前几章个别当时没做出来的习题...
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
评分习题确实很启发。。但是做不出来就很痛苦。。。有答案就好了 可以看的快一点。。。之前还觉得应该可以很快看完。。。但是后来还是像绪里面说的 要想一个小时内看完 应该是太快了 一点都不夸张
评分截止今天终于把这本书看完了。首先说一下我的 看书历程 ，去年看到了第3章大约第二节就放弃了，今年重新把它捡了起来一共花了两个月的多的时间才看完。期间每天花好几个小时看书、做课后的习题（除了中间好几次出去游玩），最后三章的课后习题包括前几章个别当时没做出来的习题...
评分考研的时候上过李永乐的线性代数课，学到了很多计算方法和做题技巧，但仅限于这个层面，对于一些线性代数的insight完全不懂。最近在准备考博复习的时候，《矩阵论》这本书看的实在是太卡壳了，决定还是先补一下线性代数的基础知识，对线性代数的认识不能只停留在计算层面，在知...
用户评价
终于靠这本书前半部分理解了向量空间线性映射的直观含义，但是看到第5章实在看不懂了……果然不做习题理解就是废柴……
评分有几个很明显的错误（原版里并没有），相信是印刷造成的而不是翻译错误。
评分囫囵吞枣，根本没看出啥来！就知道这本书和国内教材不一样的地方是一上来并不是讲行列式而是线性方程组，有人说好，好就好在这，但是我也没觉得我一开始被填鸭式的灌输行列式有多不好啊！别骂我哈，我不太喜欢那种一扯上中国教育和外国教育时，就把国内教育批的一无是处的“受害者”，大家不都是这样过来的吗？这本书只不过是提出了一种与其他传统方法不同的way而已.......
评分amazing
评分寒假时每天都在读
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