Linear algebra is one of the most important branches of mathematics - important because of its many applications to other areas of mathematics, and important because it contains a wealth of ideas and results which are basic to pure mathematics. This book gives an introduction to linear algebra, and develops and proves its fundamental properties and theorems taking a pure mathematical approach - linear algebra contains some fine pure mathematics. Main topics: - vector spaces and algebras, dimension, linear maps, direct sums, and (briefly) exact sequences - matrices and their connections with linear maps, determinants (properties proved using some elementary group theory), and linear equations - Cayley-Hamilton and Jordan theorems leading to the spectrum of a linear map - this provides a geometric-type description of these maps - Hermitian and inner product spaces introducing some metric properties (distance, perpendicularity etc.) into the theory, also unitary and orthogonal maps and matrices - applications to finite fields, mathematical coding theory, finite matrix groups, the geometry of quadratic forms, quaternions and Cayley numbers, and some basic group representation theory A large number of examples, exercises and problems are provided. Answers and/or sketch solutions to all of the problems are given in an appendix. Some of these are theoretical and some numerical, both types are important. No particular computer algebra package is discussed but a number of the exercises are intended to be solved using one of these packages chosen by the reader.The approach is pure-mathematical, and the intended readership is undergraduate mathematicians, also anyone who requires a more than basicunderstanding of the subject. This book will be most useful for a "second course" in linear algebra, that is for students that have seen some elementary matrix algebra. But as all terms are defined from scratch, the book can be used for a "first course" for more advanced students.
评分
评分
评分
评分
这本书的习题设计是其另一大亮点,充分体现了作者对教学的深刻理解。习题并非简单地重复课本中的计算示例,而是巧妙地设计成层层递进的阶梯。前半部分的习题主要用于巩固定义和基本运算,确保读者对基础概念的熟练掌握。而章节末尾的大题,则明显提升了难度,很多题目要求读者将不同章节的知识点进行综合运用,甚至需要自己构造反例或证明新的性质。例如,在关于最小二乘法的练习中,它要求我们不仅要计算投影向量,还要分析在不同噪声模型下,该解的误差界限,这无疑是极具启发性的。更棒的是,这本书的配套资源中似乎提供了详细的解题思路(我还没有完全探索完),这对于自学者来说是莫大的福音。它让你在卡住的时候,可以得到及时的引导,而不是直接看到答案就失去思考的动力。这种“引导式学习”的习题设置,让我感觉自己不是在被动接受知识,而是在主动地探索和构建自己的数学理解体系。
评分我必须说,我被这本书的实战应用深度所折服。我购买这本书的初衷,其实是想在机器学习的建模过程中找到更坚实的数学支撑。市面上很多教材虽然讲得详细,但总觉得脱离了实际应用场景,读起来像是在啃一本“天书”。然而,这本书的第三部分,专门开辟了一章来讨论矩阵分解在数据降维和主成分分析(PCA)中的具体运用,这正是我需要的“干货”。作者并没有仅仅停留在给出公式,而是深入探讨了为什么LSA(潜在语义分析)需要用到奇异值分解(SVD),以及在实际处理高维稀疏数据时,SVD的数值稳定性意味着什么。我对比了过去看的几本参考书,这本书在解释“信息丢失的量化”方面做得尤为出色,它引入了对残差矩阵范数的分析,让我清晰地看到了不同秩的近似矩阵与原矩阵之间的差距。这种将理论与工程实践紧密结合的处理方式,无疑大大提升了这本书的价值。对于那些希望将线性代数应用于信号处理、计算机图形学或者数据科学领域的读者来说,这本书提供的视角是极其宝贵的,它教会我们如何“用”数学,而不仅仅是“知道”数学。
评分这本书的排版和印刷质量绝对是教科书级别的典范,这对于长时间阅读来说至关重要。我之前买过一些小出版社的教材,字体模糊、行距过窄,看得人眼睛干涩难受,读完一章就得休息半天。这本书的纸张选用了略带米黄色的铜版纸,有效减轻了反光对视觉的刺激,而且墨迹清晰,即便是最复杂的希腊字母和上下标,也分毫不差。最让我赞赏的是,那些证明过程中的逻辑跳转,作者都用细小的箭头和缩进清晰地标示了出来,读者可以非常容易地追踪每一步的推理依据,避免了在冗长的证明中迷失方向。此外,书中大量的图示,特别是关于线性无关性和基的概念,那些用三维坐标系和投影面展示的示意图,画得精确且美观,真正做到了“一图胜千言”。我甚至觉得,这本书本身就是一件精美的工艺品,放在书架上都赏心悦目。这种对细节的极致追求,体现了出版方对知识传播的尊重。
评分这本书的封面设计得非常简洁大气,那种深邃的蓝色调配上醒目的白色字体,一下子就抓住了我的眼球。我最近正准备系统地梳理一下我的数学基础,尤其是在学习一些涉及高维空间和矩阵运算的专业课程时,常常感到力不从心。这本书的引进,对我来说简直是雪中送炭。翻开扉页,首先映入眼帘的是作者的学术背景介绍,看得出作者在纯数学和应用数学领域都有着深厚的造诣。我花了些时间浏览了一下目录,感觉内容组织非常有逻辑性,从最基础的向量空间概念开始,逐步过渡到特征值、特征向量,再到更复杂的正交性和奇异值分解。这种循序渐进的编排方式,让我这个非数学专业出身的人也能感到安心。我特别欣赏它在理论阐述上的严谨性,每一个定理的推导都力求清晰透彻,没有那种为了凑字数而堆砌的空泛定义。更重要的是,书中穿插了大量的几何解释,这极大地帮助我理解抽象的代数概念是如何在直观的空间中体现的。比如,关于线性变换的讨论,作者用旋转、拉伸和投影等直观的例子,一下子就把原本枯燥的矩阵乘法活灵活现地展现了出来,这对于我形成空间想象力非常有帮助。我打算从头开始,认真地把每一个例子都亲手演算一遍,期待能真正掌握这门强大的工具。
评分坦率地说,这本书的难度曲线对于初学者来说可能略显陡峭,我希望未来的读者能有所准备。虽然作者努力用几何语言来软化代数概念,但在涉及到抽象向量空间和线性泛函的部分时,那种纯粹的数学抽象思维仍然是不可避免的。比如,当开始讨论商空间(Quotient Space)和同构映射(Isomorphism)时,我发现自己需要反复回溯前面的定义,才能跟上作者的思路。我花了相当长的时间才真正消化了关于“双对偶空间”的章节,这部分内容对于希望深入研究泛函分析或高级理论物理的人来说至关重要,但对于一般工程应用来说,可能显得过于“形而上学”。不过,也正因为这种深度,这本书的价值才得以凸显——它不满足于停留在计算层面,而是要求读者真正理解数学结构背后的深刻含义。如果你只是需要一本能快速做矩阵求逆或解线性方程组的“工具书”,这本书可能会让你感到有些吃力;但如果你渴望触及线性代数哲学的核心,那么这种挑战性的内容正是你所需要的“磨刀石”。
评分 评分 评分 评分 评分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