泛函分析

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出版者:高等教育出版社
作者:(苏)Л.В.Канторович
出品人:
页数:2册(545, 334页)
译者:刘证
出版时间:1982
价格:2.65(上),1.65(下)
装帧:21cm
isbn号码:9781124101248
丛书系列:
图书标签:
  • 泛函分析
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具体描述

《现代数学的基石:向量空间与线性变换的深刻洞察》 本书并非一本关于“泛函分析”的著作,而是深入探索现代数学核心概念——向量空间和线性变换——的精彩旅程。我们将从最基础的代数结构出发,逐步构建起一个严谨而富有洞察力的理论框架,揭示这些抽象概念在数学各个分支以及其他科学领域中不可或缺的地位。 第一部分:向量空间的基石 我们从对“向量空间”概念的细致刻画开始。在这里,向量不再仅仅局限于几何学中的箭头,而是被提升到更普遍的代数实体。我们将探讨向量空间的定义,包括其上的加法和标量乘法所遵循的公理化规则。我们将考察一系列经典的例子,例如实数域上的 $n$ 维向量空间 $mathbb{R}^n$,多项式集合,连续函数空间,以及矩阵集合。这些例子将帮助我们理解抽象定义背后的丰富内涵,并体会向量空间作为一种统一语言的强大力量。 接着,我们将引入“线性组合”、“线性无关”和“张成空间”等核心概念。学习如何判定一组向量是否线性无关,理解张成空间的几何意义,并掌握寻找向量空间一组基的方法,是理解向量空间结构的关键。我们将详细阐述“维数”的概念,它告诉我们一个向量空间“有多大”,以及为什么每一组基都具有相同的基数。 第二部分:线性变换的语言 在建立了向量空间的坚实基础后,我们转向描述向量空间之间映射的“线性变换”。线性变换并非任意的映射,而是必须“尊重”向量空间的代数结构,即保持加法和标量乘法。我们将从直观的几何变换入手,如旋转、伸缩、投影,来理解线性变换的作用。随后,我们将发展出代数刻画,学习如何判定一个映射是否为线性变换,以及线性变换的核(kernel)和像(image)的概念。核告诉我们哪些向量被映射到零向量,而像则描述了映射所能达到的所有向量的集合。 本书的重点之一是线性变换的矩阵表示。我们将揭示,每一个线性变换都可以用一个矩阵来完全刻画,而矩阵的乘法则对应着线性变换的复合。这将为我们提供一个强大的工具,将抽象的线性变换转化为具体的数值计算,极大地简化了问题求解。我们将深入研究矩阵的性质,如秩(rank)、零度(nullity),以及它们与线性变换的核和像之间的深刻联系。 第三部分:特征与结构 为了更深入地理解线性变换的行为,我们将引入“特征值”和“特征向量”的概念。特征向量是在线性变换作用下方向不变的特殊向量,而特征值则描述了方向不变时向量的伸缩因子。我们将学习如何计算一个线性变换的特征值和特征向量,并探讨它们的几何和代数意义。特征值和特征向量揭示了线性变换内在的“方向”和“强度”,对于分析动力系统、稳定性和数据降维等问题至关重要。 我们还将探索“对角化”的思想。一个线性变换能否被对角化,意味着我们可以找到一组基,使得该变换在该基下的矩阵是一个对角矩阵。对角矩阵的结构极其简单,其上的线性变换只相当于在各个坐标轴上的伸缩。我们将学习对角化的条件,以及它在简化计算和理解线性变换本质上的巨大作用。 第四部分:应用与展望 本书的最后部分,我们将简要触及向量空间和线性变换在各个领域的广泛应用,例如: 物理学: 经典力学中的运动方程,量子力学中的态向量和算符,都与向量空间和线性变换紧密相关。 计算机科学: 图形学中的变换,机器学习中的降维和数据表示,都离不开线性代数的工具。 工程学: 信号处理,控制理论,结构分析,都需要借助于线性方程组的求解和线性系统的分析。 经济学: 投入产出模型,优化问题,也常常用线性代数的语言来描述。 通过对向量空间和线性变换的系统性学习,读者将不仅能够掌握一套强大的数学工具,更能培养出严谨的逻辑思维能力和抽象思维能力。这些能力将为进一步深入学习数学的各个分支,以及在各种科学和技术领域中解决复杂问题打下坚实的基础。本书旨在提供一个清晰、深刻且富有启发性的视角,让读者领略现代数学这一迷人领域的精髓。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版和编辑质量,坦率地说,在某些方面令人感到困惑。从视觉呈现的角度来看,它继承了传统严肃数学专著的风格——简洁到近乎刻板的黑白文字。虽然这保证了内容的专注性,但缺乏现代教材中常见的图示或辅助图形,使得那些涉及高维空间几何直觉的描述,仅仅停留在纯粹的符号层面。例如,在讨论紧算子和平移不变性时,如果没有自己动手在草稿纸上画出一些想象中的图形进行辅助思考,很容易就会在繁复的指标和上下标中迷失方向。作者的文字表达是极其精准的,但这种“精准”往往是以牺牲可读性为代价的。很多时候,我需要回溯好几页的定义才能完全消化一个新引入的概念是如何被运用到当前的定理证明中的。它更像是一部“给数学家看的书”,而非“给学生读的书”。阅读这本书的过程,与其说是在学习知识,不如说是在进行一场严苛的智力训练,它要求读者具备极强的自我驱动力和环境构建能力,来弥补外部引导的不足。

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这本书的深度是毋庸置疑的,它就像是某种知识的金字塔的顶端,汇集了二十世纪数学的精华。最让我印象深刻的是作者对“不动点理论”的处理,它不仅仅是罗列了Banach不动点定理和Schauder不动点定理,而是将它们置于一个更宏大的拓扑不动点理论的背景下进行比较和深化。这种处理方式极大地拓宽了我对“存在性”问题的理解边界。它教会我用一种更加抽象和统一的视角去看待那些在不同数学分支中看似孤立的问题。然而,这种宏大叙事也带来了阅读上的巨大挑战——它需要读者对分析学、拓扑学甚至部分代数结构都有相当扎实的功底。这本书的真正价值,可能要等到我将它中学到的思想应用于其他更具体的领域之后才能完全显现。目前来看,它更像是一座需要长期朝圣才能到达的知识圣地,而不是一处可以随时取用的资源库。每一次重读,都会有新的感悟,但每一次翻开,也都需要重新集结起全部的注意力。

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令人惊叹的是,这本书在处理拓扑向量空间这一复杂主题时所展现出的结构清晰度。虽然内容本身极其艰深,但作者构建逻辑的功底可见一斑。它不像有些教材那样,为了追求内容的广度而牺牲了深度和连贯性。这本书的叙事线索非常明确,从基础的拓扑结构出发,逐步引入了赋范空间、内积空间,然后水到渠成地进入到Banach空间和Hilbert空间的核心。特别是对Hahn-Banach定理的阐述,作者没有简单地堆砌证明步骤,而是通过引入不同的视角和等价表述,使得这个看似难以捉摸的定理变得有了清晰的脉络。我特别欣赏它在介绍完一个大概念后,总是会立即给出一些具有代表性的例子来“锚定”理论,比如$L^p$空间在其中的地位被强调得非常到位。尽管如此,对于那些习惯于具体数值计算的读者来说,阅读过程仍然需要不断地进行“抽象到具体”的转化,这无疑增加了阅读的密度。我感觉自己像是在解读一份古老的羊皮卷,每一个符号都蕴含着深远的意义,需要反复摩挲才能体会其精妙之处。这本书的价值在于它构建了一个无懈可击的理论框架,而不是提供快速上手的方法。

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我尝试用这本书来辅助我正在进行的一个关于概率论中随机过程收敛性的研究。我原本希望它能提供一些更深层次的泛函分析工具来支撑我的论证,但很快我发现,这本书的视角过于“纯粹”。它专注于内在的一致性和结构证明,对于如何将这些强大的工具“投射”到具体的随机变量或测度空间上,这本书提供的指导非常有限。它像是一把设计精良、削尖无比的手术刀,但告诉你如何使用这把刀的却是另一本教材。书中几乎没有关于数值方法或近似算法的讨论,所有的一切都围绕着极限的存在性与性质展开,充满了“如果存在,那么……”的论断。这对于需要进行实际计算或建立模型的工程师或应用数学家来说,会感到极度的不满足。我需要不断地在它提供的理论高度和我的实际需求之间搭建桥梁,而这本书本身并没有提供哪怕一小段关于如何搭建这座桥梁的建议。它忠实地展示了泛函分析的“是什么”,却回避了“如何用”的问题。

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这本《泛函分析》的书籍,说实话,初次翻开时,那种扑面而来的数学符号和抽象概念,让我这个非专业背景的读者,感到了一丝望而生畏。我原本期待的是能有一些更贴近实际应用的阐述,或者至少能用更直白的语言来解释那些高深的定理。然而,这本书似乎完全没有这个打算,它直截了当地将读者推入了纯粹的理论世界。每一个章节都像是在攀登一座陡峭的山峰,每一步都需要极大的专注和对前置知识的牢固掌握。我尤其被其中关于算子理论的部分所困扰,那些关于有界线性算子、谱理论的讨论,即便我努力地去理解,仍然感觉像是隔着一层毛玻璃在看世界。书中的例子和习题设计得相当精巧,但对于初学者来说,它们更像是巩固知识的“陷阱”,而不是帮助理解的“阶梯”。我花费了大量时间在理解证明的每一步逻辑上,发现作者的论证过程极其严密,几乎没有可供呼吸的空间。这本书更像是一本为已经精通了基础分析和线性代数的专家准备的参考手册,而不是一本能够引领新手的入门向导。读完一部分后,我感觉自己像是在完成一项艰巨的智力马拉松,而非享受一次知识的探索之旅。它需要的是时间和极度的耐心,以及对纯粹数学美学的深刻体悟。

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