具体描述
本书是国际上数值计算方面的权威著作，有“圣经”之称。被美国加州大学、斯坦福大学、华盛顿大学、芝加哥大学、中国科学院研究生院等很多世界知名学府用作相关课程的教材或主要参考书。
本书系统地介绍了矩阵计算的基本理论和方法。书中的许多算法都有现成的软件包实现，每节后还附有习题，并有注释和大量参考文献，非常有助于自学。
作者简介
Gene H. Golub (1932－2007) 美国科学院、工程院和艺术科学院院士，世界著名的数值分析专家，现代矩阵计算的奠基人，生前曾任斯坦福大学教授。他是矩阵分解算法的主要贡献者，与 William Kahan在1970年给出了奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的可行算法，一直沿用至今。他发起组织了工业与应用数学国际会议（International Congress on Industrial and Applied Mathematics, ICIAM）。
Charles F. Van Loan 著名数值分析专家。美国康奈尔大学教授，曾任该校计算机科学系主任。他于1973年在密歇根大学获得博士学位，师从Cleve Moler。
目录信息
读后感
看了一小半，下次再看吧～～～哈哈， 抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉...
评分看了一小半，下次再看吧～～～哈哈， 抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉...
评分看了一小半，下次再看吧～～～哈哈， 抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉，你的评论太短抱歉...
评分原本阅读这本书的目的是想学习矩阵在数据挖掘中的应用的，例如特征值的概念，SVD、QR分解的物理意义等，为下一步学习概率图模型做准备。（我的导师提过矩阵和概率图模型本质上一样的）。 但是这本书叫《矩阵计算》，涉及到求解线性方程组、求矩阵特征值、矩阵...
评分书中提供了很多算法，非常明确的将算法通过Matlab实现出来，使得有兴趣的人能够将算法使用自己的程序设计语言实现出来，体验到了矩阵计算的乐趣。 目前看第一章，之前学习线性代数，主要是用学数学的方式来学习线性代数，通过这本书，发现学习线性代数可以与计算机程序设计结合...
用户评价
这本书的难度曲线设置得像一座精心设计的攀岩墙，对意志力和技巧都是一个严峻的考验，但完成后的满足感无与伦比。我必须坦诚，初次翻阅时，我曾被其中某些高级章节的抽象程度所震慑。那些符号和概念的交织，如同一个复杂的迷宫，初探者很容易迷失方向。然而，这本书的伟大之处恰恰在于，它从不放弃任何一个读者。作者在关键的转折点处，会突然插入一段极为简洁却富有洞察力的“旁注”或者“思考题”，强迫你停下来，回顾并消化前面所有铺垫的知识。这种刻意的“减速”，有效防止了读者在信息过载时直接放弃。我发现，当我遵循书中的节奏，一步一个脚印地去攻克那些看似不可逾越的难关时，我的数学直觉得到了极大的锻炼。它不是那种会主动迎合初学者的“保姆式”教材，它要求你付出努力，但它也确保了你付出的每一分努力都能得到丰厚的回报。读完它，我感觉自己不再是那个被动接受知识的旁观者，而是一个真正参与到数学探索过程中的“实干家”。
评分我尤其欣赏这本书在理论与实践之间搭建的坚固桥梁。在当代，掌握纯理论固然重要，但如果不能将其转化为解决实际问题的能力，那知识就成了空中楼阁。这本书在这方面做得非常出色，它的案例研究部分简直可以单独拿出来作为一本应用手册来使用。作者没有选择那些过于理想化、不切实际的“教科书式”范例，而是深入挖掘了多个前沿工程和数据科学领域中的真实难题。比如，它详细剖析了某个复杂系统如何通过特定的矩阵优化来提高效率，并在附录中提供了详细的算法流程和伪代码。更关键的是，作者对每个算法的复杂度和收敛性进行了深入的讨论，这对于那些需要将模型部署到实际计算环境中的读者来说，是至关重要的信息。我试着根据书中的指引，用自己的编程环境复现了其中几个核心算法，结果令人惊喜——不仅运行顺畅，而且对算法的内在工作机制有了前所未有的清晰认知。这种理论指导实践，实践又反哺理论的良性循环，是这本书最让我推崇备至的特点之一。
评分我对这本书的整体阅读体验简直可以称得上是“醍醐灌顶”。我过去阅读过一些关于数学基础的文献，但往往因为术语过于晦涩或者论证过程过于跳跃而感到沮丧。然而，这本书却以一种近乎于散文诗般的叙事口吻，将那些原本冰冷枯燥的数学概念，描绘得生动而富有生命力。作者似乎深谙如何与读者进行心灵层面的对话，他不仅仅是罗列事实和公式，更是在探讨这些数学工具背后的哲学思想和实际应用场景。举个例子，在讨论某一类矩阵分解时，作者没有直接抛出复杂的证明，而是先从一个具体的物理模型入手，阐述了为什么需要这种分解，分解后能解决什么问题，这种“问题导向”的教学方法，极大地激发了我的好奇心和求知欲。读完一个章节，我不仅知道了“是什么”，更明白了“为什么”，这种深层次的理解是任何死记硬背都无法达到的境界。这种行文风格，让我想起了一些经典的科学普及读物，它成功地在保持学术严谨性的同时，做到了极佳的可读性，是真正意义上的“雅俗共赏”。
评分这本书的排版和装帧设计真的令人眼前一亮，拿在手里沉甸甸的，很有质感。封面的设计风格简洁又不失专业感，黑白灰的配色方案在众多色彩鲜艳的教材中显得格外沉稳大气。内页的纸张质量也很不错，摸起来光滑细腻，印刷清晰锐利，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，作者在内容组织上展现了极高的匠心。章节之间的逻辑衔接非常自然流畅，仿佛在引导读者进行一场精心策划的思维漫步。从基础的概念引入，到复杂算法的推导与实现，每一步都铺垫得恰到好处，让人感觉作者不是在机械地灌输知识，而是在耐心地为你搭建一座通往真理的阶梯。特别是那些关键公式和定理的呈现方式，排版得既美观又易于理解，常常配有精妙的图示来辅助说明，即使是初学者也能迅速把握住核心思想。这本书的体例设置也十分人性化，书中的习题设计难度梯度合理，从基础巩固到拔高思考，层层递进，极大地增强了学习的参与感和成就感。这本教材在设计美学和内容编排上的用心程度，完全配得上它所承载的深奥主题。
评分这本书的价值，远超出了其作为一本专业读物的本身，它更像是一部数学思想的传记。从头到尾阅读下来，我能清晰地感受到作者是如何将一套复杂的知识体系，解构、重组，最终呈现出一种高度统一的内在美感。它不仅仅是教授“如何计算”，更是在潜移默化中塑造读者的“数学思维模式”。作者对某些经典定理的引入角度非常独特，经常从一些看似不相关的领域（比如几何直观或者信息论）切入，这种跨学科的视角极大地拓宽了我的思维边界。它教会了我如何用更宏观、更具结构性的眼光去看待问题，如何在纷繁复杂的变量中迅速抓住问题的本质结构。阅读过程中，我常常会停下来，合上书本，尝试用作者构建的这种新的思维框架去审视我日常工作中遇到的其他问题，发现很多原本束缚我的难题似乎都迎刃而解了。这本书不仅充实了我的知识库，更重要的是，它升级了我的“心智操作系统”，其影响是深远而持久的，是值得反复品读的智力投资。
评分最经典的书籍，译者是中科院院士，水平极高
评分很棒的书，看了部分章节，写的比较好的。作者的功力相当深厚。
评分解Ax=b 就看《凸优化》，解 Ax=λx就看《矩阵计算》，线性代数补学，机器学习半桶水要多回头看计算数学啊，经典参考书之一
评分| 计算机组织与科学计算
评分解Ax=b 就看《凸优化》，解 Ax=λx就看《矩阵计算》，线性代数补学，机器学习半桶水要多回头看计算数学啊，经典参考书之一
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