具体描述
《线性代数》是高等院校网络教育的教材，内容包括矩阵、行列式、矩阵的秩与线性方程组、向量空间、特征值问题与二次型共5章。每章末配有应用MatIab进行辅助计算的方法及本章小结。每章后除配有习题外，还配有自测题（附答案或提示）以测试学生对重点内容、基本方法的掌握程度。另外，书后还配有各章习题的解答供学生参考；三套模拟考试卷（附答案或提示）用于帮助学生应试复习使用。
《线性代数》可作为网络教育、函授教育、自学考试学生的线性代数教材，也可供成人教育本科生、专升本学生和专科学生参考。
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读后感
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用户评价
我一直认为，一本好的数学教材，不仅要传授知识，更要培养读者的数学思维。《线性代数》这本书，无疑达到了这个目标。作者在讲解线性代数的核心概念时，并没有急于求成，而是层层深入，步步为营。例如，在引入向量空间时，他首先从熟悉的欧几里得空间出发，然后逐渐推广到更一般的向量空间，在这个过程中，他始终强调向量空间的线性结构和封闭性，让我对向量空间的本质有了深刻的理解。对于线性变换的讲解，本书也做到了既严谨又直观。作者不仅给出了线性变换的代数定义，还深入探讨了其几何意义，比如空间的拉伸、压缩、旋转以及剪切。我尤其欣赏作者在讲解矩阵与线性变换之间的关系时所做的分析，他清晰地展示了矩阵如何能够表示线性变换，以及矩阵乘法如何对应于复合变换。这一点对于我理解复杂的数学模型至关重要。此外，本书对于特征值和特征向量的讲解，也达到了极高的水平。作者用形象的比喻，比如“在保持方向不变的情况下进行伸缩的向量”，来帮助读者理解这些概念。这使得原本看似抽象的特征值分解，变得生动而富有意义。书中的习题设计也充分体现了作者的良苦用心。它们不仅涵盖了基础知识的检测，更提供了许多富有启发性的思考题，鼓励读者去探索数学的奥秘。我经常会在解答这些习题的过程中，发现新的理解角度，并不断加深对线性代数知识的掌握。这本书让我看到了线性代数作为一门基础学科的强大力量，也激发了我继续深入研究数学的兴趣。
评分老实说，我在翻开《线性代数》这本书之前，对这个领域是抱着一种“敬而远之”的态度。我总觉得它是一个充满了抽象符号和复杂运算的数学分支，离我的实际生活和工作似乎很遥远。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的固有认知。作者开篇就用非常生动的例子，比如如何在社交网络中分析关系、如何在图像处理中进行滤镜操作，或者如何在金融领域进行风险建模，来展示线性代数在现代科技中的强大应用。这些鲜活的例子，让我立刻感受到了线性代数并非高高在上的理论，而是实实在在地影响着我们的生活。书中的讲解风格也十分独特，作者并没有一开始就抛出那些令人望而生畏的定义和定理，而是先从直观的几何图形入手，比如用向量的箭头来表示方向和大小，用图形的变换来解释矩阵的作用。这种“可视化”的教学方式，让我在理解那些抽象概念时，感到轻松了很多。比如，在讲解矩阵的秩时，我不再仅仅理解它是一个数字，而是明白了它代表了矩阵所能“压缩”空间的程度，或者说它所能产生的“独立方向”的数量。更让我惊喜的是，本书对于线性方程组的讲解。作者不仅展示了代数求解的方法，还将其与几何意义联系起来，比如方程组的解对应着不同平面的交点。当我看到这些几何图像时，我才真正理解了什么叫做“解的存在性”和“解的唯一性”。此外，本书的习题设计也充满了智慧。它们并非简单的计算题，而是鼓励读者去思考，去探索，去发现知识点之间的联系。我花了许多时间和精力去解答那些颇具挑战性的习题，每一次的成功都给我带来了巨大的成就感，也让我对线性代数有了更深刻的理解。
评分从一个完全不了解线性代数的小白角度来看，这本书简直是一部救星。我之前被一些所谓的“入门”教材打击得体无完肤，那些密密麻麻的符号和跳跃式的讲解让我根本抓不住重点。但《线性代数》这本书，就像在黑暗中点燃了一盏明灯。它非常非常地“接地气”，开篇就用很多我能理解的例子，比如如何在地图上定位，或者如何描述一个物体的运动轨迹，来引入向量的概念。我发现，原来我们每天都在不知不觉中使用着线性代数的思想。书里的讲解逻辑非常清晰，作者仿佛知道我会在哪里遇到困难，提前就为我准备好了答案。比如，在讲到矩阵乘法时，我一开始觉得好乱，但作者通过解释它在实际应用中代表的操作（比如连续的变换），让我一下子就明白了。他并没有一开始就讲那些复杂的运算规则，而是先从“是什么”和“为什么”入手，这对我这种需要理解事物本质的人来说太重要了。而且，这本书的排版和图示也做得很好，不会让人感到视觉疲劳。很多抽象的概念，都配上了直观的图，比如向量的加减法，或者矩阵的变换，我一看图就明白了，比单纯看文字要高效很多。我最喜欢的一点是，这本书真的鼓励你去“做”。书中的例题讲解非常详尽，一步一步跟着做，你会发现自己真的能掌握。然后，后面的练习题，虽然有些烧脑，但当你一步步推理，最终得出答案的时候，那种满足感是无法形容的。它让我觉得，我真的在学习，而不是在被动地接收信息。这本书让我对数学不再感到畏惧，甚至开始享受学习的过程，我打算继续深入学习下去。
评分坦白说，我之前对线性代数的印象一直停留在“公式多、定理杂、不好懂”的阶段。然而，《线性代数》这本书，用一种近乎“颠覆”的方式，让我彻底改变了对它的看法。作者在书的开篇就极其巧妙地将线性代数与日常生活中的一些热门话题联系起来，比如人工智能中的机器学习算法、大数据分析中的降维技术，甚至是我们每天都在使用的搜索引擎的推荐算法。这些鲜活的例子，让我立刻意识到，线性代数并非束之高阁的理论，而是驱动现代科技发展的关键驱动力。书中的讲解风格也十分独特，它没有上来就堆砌枯燥的数学符号，而是从直观的几何概念入手。比如，它会用向量的指向来描述方向和大小，用平面的交点来解释方程组的解。这种“可视化”的教学方式，极大地降低了我的学习难度，让我能够轻松地理解那些原本看似晦涩的概念。尤其是关于矩阵的部分，我不再仅仅将其视为一串数字的组合，而是将其理解为一种强大的“变换工具”，它能够对空间进行各种各样的扭曲和拉伸。作者通过生动的图示和案例，让我深刻理解了矩阵乘法所代表的几何意义。此外，本书在讲解特征值和特征向量时，也做得非常出色。它用非常通俗易懂的语言，解释了这些概念在描述系统动态行为中的重要作用，让我对原本觉得“高大上”的数学工具有了全新的认识。本书的习题设计也充满了智慧，它们并非简单的计算题，而是能够引导读者主动思考，去发现知识点之间的联系，并将其应用于解决实际问题。我经常会在解题过程中，不断地回顾和思考书中讲解的概念，这种主动学习的过程，让我对线性代数有了更深刻的理解，也让我看到了数学的魅力所在。
评分坦白说，我在阅读《线性代数》之前，对这个学科是既好奇又有点畏惧。我曾听说过它在科学计算、工程和数据科学等领域的重要性，但一直觉得它是一个高度抽象的理论学科，难以掌握。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者在开篇就以非常引人入胜的方式，将线性代数与我们日常生活息息相关的应用联系起来，比如图像识别中的特征提取，或者推荐系统中用户偏好的建模。这种“应用驱动”的学习方式，极大地激发了我深入探索的欲望。当我读到关于解线性方程组的部分时，我发现作者不仅提供了代数方法，还巧妙地将其与几何解释相结合，例如直线、平面和超平面的交点问题。这使得原本可能枯燥的计算过程变得生动而直观。书中对于矩阵的讲解更是让我受益匪浅。我不仅仅是学习了如何进行矩阵的加减乘除，更重要的是理解了矩阵作为一种变换工具的本质，它能够旋转、缩放、剪切甚至映射空间。特别是关于特征值和特征向量的部分，作者用非常形象的比喻，比如“不改变方向的向量”，来帮助理解这些核心概念。这对于我这种更偏向于形象思维的读者来说，简直是福音。此外，本书在讲解过程中，并没有回避数学的严谨性，但同时也做到了逻辑清晰，层层递进。作者在引入新概念时，会先回顾相关的旧知识，确保读者能够顺利衔接。书中的例题设计也十分贴心，涵盖了从基础到进阶的各种难度，并且解答过程详尽，即使是初学者也能从中获得有效的指导。总而言之，《线性代数》这本书不仅传授了知识，更重要的是点燃了我学习数学的热情，让我看到了数学在现实世界中的巨大价值。
评分从一个完全的“数学小白”角度来看，《线性代数》这本书简直是一次“启蒙”。我一直觉得数学很高深，尤其是线性代数，更是让我望而却步。但这本书的语言风格非常亲切，它没有上来就抛出一堆我看不懂的公式，而是从我身边最熟悉的事物讲起。比如，它会用地图上的坐标来解释向量，用相机的变焦来解释矩阵的变换。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得学习数学不再是枯燥的“填鸭式”教育，而是一种有趣的探索过程。书中的讲解逻辑也非常清晰，作者仿佛知道我会在哪里感到困惑，提前就为我准备好了“拐杖”。比如，在讲到行列式的时候，我一开始觉得它就是一个数字，不知道有什么用。但是作者通过讲解它在计算图形面积或者体积时的作用，让我一下子就明白了它的重要性。而且，这本书的图文并茂做得非常好，很多抽象的概念，都配上了生动的插画，我一看图就明白了，比单纯看文字要直观很多。我最喜欢的部分是，它鼓励我“动手”。书中的例题讲解非常详细，一步一步跟着做，我真的能发现自己会了。然后，后面的练习题，虽然有些需要动脑筋，但是当你一步步推理，最终得出答案的时候，那种成就感是无法形容的。这本书让我觉得，原来学习数学是可以这么快乐，这么有成就感。它打破了我对数学的固有印象，让我开始主动地去了解更多和数学相关的东西，我真的非常感谢这本书。
评分这本《线性代数》着实让我眼前一亮。一直以来，我对数学的印象都停留在那些枯燥的公式和难以理解的证明题上，尤其是线性代数，更是让我望而却步。然而，这本书却以一种前所未有的方式打开了我的视野。作者并非仅仅罗列那些抽象的概念，而是巧妙地将它们与实际生活中的例子相结合。当我读到关于图像处理中的矩阵变换，或者数据压缩中的降维技术时，我才真正体会到线性代数不仅仅是纸面上的理论，更是驱动着我们现代科技发展的强大引擎。书中对于向量空间、线性映射、行列式、特征值和特征向量等核心概念的讲解，循序渐进，深入浅出。每一个概念的提出，都伴随着清晰的定义、详尽的解释，以及一到两个生动形象的比喻。例如，作者在解释向量空间时，并没有一开始就抛出公理化定义，而是先从熟悉的二维和三维空间入手，引导读者逐步理解更一般的向量空间的性质。而对于行列式的几何意义，书中通过讲解体积的变化率，让我豁然开朗，不再觉得它只是一个计算的工具。更值得称赞的是，本书的习题设计也十分精妙。它们并非简单地重复书中的例题，而是鼓励读者进行思考和探索。我花了大量时间去解答那些挑战性的习题，每一个成功的解题都给我带来了巨大的成就感。通过这些练习，我不仅巩固了书中的知识，更培养了独立解决问题的能力。这本书让我对线性代数产生了浓厚的兴趣，甚至开始主动去了解更多相关的领域，比如机器学习、人工智能等等。它打破了我对数学的固有认知，让我看到了数学的优雅与实用并存之美。我强烈推荐给所有对数学感到困惑，或者想深入了解现代科技背后原理的读者。
评分这是一本真正能让你“学懂”线性代数的书。在我看来，许多关于线性代数的书籍，往往过于强调符号和公式的推导，导致读者在学习过程中容易迷失方向，甚至产生畏难情绪。《线性代数》这本书则完全避免了这些问题。作者以一种循序渐进的方式，引导读者逐步走进线性代数的世界。一开始，他并没有直接引入抽象的向量空间，而是从我们熟悉的几何空间入手，例如二维平面和三维空间中的向量，以及向量的加减和数乘运算。这种“从具体到抽象”的教学方法，极大地降低了学习门槛，让我能够更轻松地理解向量的基本性质。随后，本书自然而然地引入了线性组合、线性无关、张成空间等概念，并最终推广到更一般的向量空间。在讲解线性方程组时，作者巧妙地结合了代数解法（如高斯消元法）和几何解释，让我能够直观地理解方程组的解集是如何形成的，以及它与直线、平面等几何图形之间的关系。这一点对我来说尤其重要，因为它帮助我建立了数学概念之间的联系，而不仅仅是孤立的知识点。关于矩阵的部分，这本书也做得非常出色。它不仅详细讲解了矩阵的运算规则，更重要的是，它将矩阵视为一种“变换”，能够将一个向量映射到另一个向量。通过对矩阵乘法的几何意义的深入剖析，我终于理解了为什么矩阵的乘法通常不可交换，以及它在实际应用中是如何实现各种复杂的变换的。书中的例题和习题设计也恰到好处，它们能够有效地检验我是否真正掌握了所学的知识，并且也提供了一些启发性的思路，让我能够将所学知识应用于解决更复杂的问题。总之，这本书的优点在于它的“易懂性”和“启发性”，它让我看到了线性代数的美妙之处，并激发了我进一步学习的兴趣。
评分这本书对于我来说，简直是一次“重塑”了对线性代数的认知。我曾经在其他地方接触过线性代数，但总是感觉抓不住重点，理解起来非常吃力。《线性代数》这本书则完全不同。作者以一种非常精巧的方式，将那些看似孤立的数学概念串联起来，形成了一个完整而有逻辑的知识体系。开篇就从向量入手，详细阐述了向量的线性组合、线性无关、基和维数等核心概念，这些概念的引入非常自然，让我能够逐步理解向量空间的概念。我特别欣赏作者在讲解线性变换时的处理方式。他并没有仅仅停留在代数层面的定义，而是深入挖掘了线性变换在几何上的意义，比如伸缩、旋转、剪切等。通过这些几何解释，我能够直观地理解矩阵乘法是如何实现这些变换的，以及矩阵的性质是如何反映这些变换的特性的。当我读到特征值和特征向量的部分时，我被深深地吸引了。作者用非常形象的比喻，比如“不变方向的向量”，来帮助我理解这些看似抽象的概念。这让我意识到，特征值和特征向量在描述线性系统的动态行为中扮演着至关重要的角色。此外，本书对于行列式的讲解也让我耳目一新。我不仅学习了如何计算行列式，更重要的是，我理解了行列式在几何上的意义，例如作为空间体积（或面积）的缩放因子，以及它与线性方程组解的存在性和唯一性的紧密联系。书中的例题设计也十分精良，它们既有巩固基础知识的练习，也有引导读者进行深入思考的挑战题。我经常会在解题过程中，不断地回顾和思考书中讲解的概念，这种主动学习的过程，让我对线性代数的理解更加深刻。
评分作为一名对数学研究稍有涉猎的业余爱好者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理线性代数知识体系，同时又兼具深度和广度的教材。《线性代数》这本书，恰恰满足了我的这些需求。它并非泛泛而谈，而是紧紧围绕着线性代数的核心概念展开，并且在各个概念之间建立了清晰而有力的联系。例如，在讲解向量空间时，作者从向量的线性组合、线性无关、基和维数等基本属性出发，逐步构建起抽象的向量空间模型。这种严谨的逻辑推导，让我在理解向量空间的本质时，感到豁然开朗。书中对于线性变换的讨论，更是达到了我所期待的高度。作者不仅给出了线性变换的代数定义，还深入剖析了它在几何上的直观意义，比如空间伸缩、旋转、剪切以及投影等。特别是当他在讲解通过矩阵来表示线性变换时，让我对矩阵有了更深刻的认识，不再仅仅将其视为一串数字的集合，而是理解其背后所蕴含的几何变换的强大能力。此外，本书对于行列式的讲解，也远超我以往的认知。作者不仅详细阐述了行列式的代数计算方法，还深入挖掘了其几何意义，例如作为空间体积（或面积）的缩放因子，以及与线性方程组解的存在性和唯一性的关联。这些深入的分析，让我对行列式有了全新的理解。这本书的习题设计也让我印象深刻，它们既有检验基本概念掌握程度的练习，也有引导读者进行更深层次思考的拓展题。我经常会花很长时间去钻研那些富有挑战性的题目，在这个过程中，我的数学思维得到了极大的锻炼。这本书对于我来说，不仅仅是一本教材，更是一位严谨而富有启发性的数学导师。
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