线性代数与解析几何

线性代数与解析几何 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:高等教育出版社
作者:魏战线 编
出品人:
页数:321
译者:
出版时间:2004-7
价格:22.10元
装帧:简裝本
isbn号码:9787040143980
丛书系列:
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具体描述

本套教材是普通高等教育“十五”国家级规划教材,共分三册,《高等数学基础线性代数与解析几何》是其中的一册。《高等数学基础线性代数与解析几何》内容包括行列式、矩阵、几何向量及其应用、N维向量与线性方程、线性空间与欧氏空间、特征值与特征向量、二次曲面与二次型、线性变换等八章。

《高等数学基础线性代数与解析几何》力求将线性代数与解析几何相互结合,相互渗透;注重数学思想方法的讲授和培养读者运用数学知识解决问题的能力,努力提示数学概念的本质;讲解上力求通俗易懂,由直观到抽象,层次分明,说理清晰,富于启发性;适当增加了线性代数的应用实例;例题与习题丰富,习题分为A,B两类,书末附有习题答案和提示。

《高等数学基础线性代数与解析几何》可作为高等理工科院校非数学类专业本科生的教材,既可与微积分课程配套使用,也可单独作为线性代数课程教材,还可供有关教师和科技人员参考。

《数学思维的基石:初等数论导论》 内容简介 本书旨在为广大学者、学生以及所有对数学思维的严谨性和美感抱有浓厚兴趣的读者,提供一部深入浅出、体系完备的初等数论教材。我们将带领读者穿越整数世界的奥秘,探索那些看似简单却蕴含着无穷智慧的数字规律。 第一部分:整数的骨架——整除性与同余 本书的开篇聚焦于数论的基石——整除理论。我们将从最基本的定义出发,系统阐述整数环的结构特性。 1.1 欧几里得算法的精髓: 我们不仅会复习大家所熟知的欧几里得算法在求最大公约数(GCD)中的应用,更将深入探讨其背后的递归结构和计算复杂性。通过引入扩展欧几里得算法,我们能有效地求解线性丢番图方程 $ax + by = gcd(a, b)$ 的特解,这是后续内容展开的重要工具。 1.2 唯一素因数分解定理的证明与意义: 素数是整数世界的“原子”。我们将详尽地证明算术基本定理(唯一素因数分解定理),并讨论该定理在密码学、代数结构理论中的基础性作用。 1.3 同余关系的建立: 模运算是数论的强大语言。本章将严格定义同余关系,并建立其在整数集上的等价关系性质。我们将重点分析模 $n$ 意义下的加法、乘法运算封闭性,以及如何将复杂的整数运算转化为在有限集 $mathbb{Z}_n$ 上的操作。 1.4 线性同余方程组: 针对形如 $a_1 x equiv b_1 pmod{n_1}$ 的方程,我们将详细解析其解的存在条件(基于 $gcd(a_i, n_i)$)和解的结构。随后,我们将自然过渡到中国剩余定理(CRT)。CRT 的讲解将不仅仅停留在公式层面,而是深入探讨其构造性证明,揭示它在信息编码和周期性问题中的应用。 第二部分:素数的迷宫——素数的分布与生成 素数虽然定义简单,但其分布却充满了随机性与深刻的规律。本部分将深入探究素数的性质及其在数论中的核心地位。 2.1 欧拉的伟大发现:欧拉函数的定义与计算: 欧拉 $phi$ 函数,即小于等于某个整数 $n$ 且与 $n$ 互质的数的个数,是处理乘法群结构的关键。我们将推导 $phi(n)$ 的计算公式,并阐明其在模 $n$ 乘法群阶数确定中的作用。 2.2 初等数论的“宪法”:欧拉定理与费马小定理: 费马小定理是连接素数和幂次运算的桥梁。我们将用群论的视角(群的阶除以子群的阶)来严格证明费马小定理,并推广至更具普适性的欧拉定理。这些定理是现代加密算法(如 RSA)的理论基础。 2.3 原根与模 $n$ 的乘法群结构: 对于特定的模 $n$,如果存在一个数的幂可以生成所有的单位元素(即模 $phi(n)$ 的剩余类),那么这个数就被称为原根。本章将探讨原根的存在条件(仅存在于 $2, 4, p^k, 2p^k$ 等形式的模下),并分析生成元对离散对数问题的意义。 2.4 素数的无穷性与密度估计: 我们将重访欧几里得的古老证明,确认素数无穷无尽。在此基础上,我们将引入更先进的概念,如素数定理的初等表述,探讨素数在自然数中出现的频率($pi(x) approx x/ln x$),为读者对数论前沿研究提供初步的认识。 第三部分:丢番图的挑战——不定方程的求解艺术 不定方程,特别是只要求整数解的方程,是数论中最为迷人且富有挑战性的领域。 3.1 线性丢番图方程的完整解法: 基于第一部分对扩展欧几里得算法的掌握,本章将提供一个系统化的方法来求出所有整数解,并讨论解的周期性和通解形式。 3.2 特殊二次丢番图方程:勾股数与费马方程的初步探讨: 我们将详细推导所有本原勾股数 $(a, b, c)$ 的参数化公式 $a=m^2-k^2, b=2mk, c=m^2+k^2$ 的过程,并以此为跳板,简要介绍费马平方和定理(关于 $x^2+y^2=n$ 的解法)以及对费马大定理($x^n+y^n=z^n$ 对于 $n>2$ 无正整数解)的初步历史背景和初等证明思路的概述(不深入代数数论)。 3.3 佩尔方程(Pell's Equation): 方程 $x^2 - Dy^2 = 1$ 是一个经典的二次不定方程。我们将展示如何利用连分数的理论来系统地找到该方程的无穷多组解。特别是,我们将阐述如何通过计算 $sqrt{D}$ 的连分数展开式来确定基本解,并利用基本解生成所有其他解。 第四部分:数论的延伸与应用 本部分将拓宽读者的视野,展示数论在其他数学分支及实际生活中的应用。 4.1 连分数理论简介: 连分数提供了一种“黄金比例”般的收敛方式来逼近实数。我们将介绍有限连分数和无限连分数的展开算法,并重点讨论它与丢番图逼近问题(即如何用有理数最好地逼近无理数)的紧密联系。 4.2 模算术的应用:二次剩余与勒让德符号: 什么样的整数可以表示为某个整数的平方模 $p$?我们引入二次剩余的概念,定义勒让德符号 $left(frac{a}{p} ight)$,并利用欧拉判别法来判定一个数是否是二次剩余。 4.3 密码学的基石——大数素性检验与RSA原理概述: 我们将简要介绍米勒-拉宾素性检验的概率性原理,以及基于大素数分解困难性而建立的 RSA 公钥加密系统的基本工作流程,从而揭示了纯粹的初等数论思想如何在现代信息安全中发挥关键作用。 本书特色: 本书严格遵循逻辑推导,注重定理的证明过程,而非仅仅罗列公式。我们采用清晰的数学语言,辅以大量的例题和习题,旨在培养读者独立分析和解决数论问题的能力。它不仅是代数和分析课程的良好补充,更是所有希望建立坚实数学基础的理工科学生不可或缺的读物。我们力求展现数论作为“数学女王”的内在美感和严密性。

作者简介

目录信息

第1章 行列式
第一节 行列式的定义与性质
1.1.12阶行列式与一类2元线性方程组的解
1.1.2N阶行列式的定义
1.1.3行列式的基本性质
习题1.1
第二节 行列式的计算
习题1.2
第三节 CRAMER法则
习题1.3
第1章 附录求和符号“Σ”
第2章 矩阵
第一节 矩阵及其运算
2.1.1矩阵的概念
2.1.2矩阵的代数运算
2.1.3矩阵的转置
2.1.4方阵的行列式
习题2.1
第二节 逆矩阵
习题2.2
第三节 分块矩阵及其运算
2.3.1予矩阵
2.3.2分块矩阵
习题2.3
第四节 初等变换与初等矩阵
2.4.1初等变换与初等矩阵
2.4.2阶梯形矩阵
2.4.3再论可逆矩阵
习题2.4
第五节 矩阵的秩
习题2.5
第3章 几何向量及其应用
第一节 向量及其线性运算
3.1.1向量的基本概念
3.1.2向量的线性运算
3.1.3向量共线、共面的充要条件
3.1.4空间坐标系与向量的坐标
习题3.1
第二节数量积向量积混合积
3.2.1两个向量的数量积(内积、点积)
3.2.2两个向量的向量积(外积、叉积)
3.2.3混合积
习题3.2
第三节平面和空间直线
3.3.1平面的方程
3.3.2两个平面的位置关系
3.3.3空间直线的方程
3.3.4两条直线的位置关系
3.3.5直线与平面的位置关系
3.3.6距离
习题3.3
第4章 n维向量与线性方程组
第一节 消元法
4.1.1n元线性方程组
4.1.2消元法
4.1.3线性方程组的解
4.1.4数域
习题4.1
第二节 向量组的线性相关性
4.2.1n维向量及其线性运算
4.2.2线性表示与等价向量组
4.2.3线性相关与线性无关
习题4.2
第三节 向量组的秩
4.3.1向量组的极大无关组与向量组的秩
4.3.2向量组的秩与矩阵的秩的关系
习题4.3
第四节 线性方程组的解的结构
4.4.1齐次线性方程组
4.4.2非齐次线性方程组
习题4.4
第5章 线性空间与欧氏空间
第一节 线性空间的基本概念
5.1.1线性空间的定义
5.1.2线性空间的基本性质
5.1.3线性子空间的定义
5.1.4基、维数和向量的坐标
5.1.5基变换与坐标变换
5.1.6线性空间的同构
5.1.7子空间的交与和
习题5.1
第二节 欧氏空间的基本概念
5.2.1内积及其基本性质
5.2.2范数和夹角
5.2.3标准正交基及其基本性质
5.2.4Gram—Schmidt(格拉姆一施密特)正交化方法
5.2.5正交矩阵
5.2.6矩阵的QR分解
5.2.7正交分解和最小二乘法
习题5.2
第6章 特征值与特征向量
第一节 矩阵的特征值与特征向量
习题6.1
第二节 相似矩阵与矩阵的相似对角化
6.2.1相似矩阵
6.2.2矩阵可对角化的条件
6.2.3实对称矩阵的对角化
习题6.2
第三节 应用举例
6.3.1一类常系数线性微分方程组的求解
6.3.2Fibonacci数列与递推关系式的矩阵解法
习题6.3
第7章 二次曲与二次型
第8章 线性变换
附录A习题参考答案与提示
附录B本书常用符号说明
附录C参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本教材的阅读体验可以说是相当愉悦的,尽管主题是抽象的线性代数与解析几何,但作者的文字表达却有一种沉稳而富有逻辑性的美感。我尤其欣赏它在引入几何直观时所采用的叙述方式,它不像某些书籍那样直接抛出复杂的坐标变换矩阵,而是先从三维空间中的投影、旋转等操作入手,引导读者自然地意识到需要引入矩阵工具来简化这些过程。这种从需求出发、反推工具的讲解路径,极大地增强了学习的内在驱动力。书中对于解析几何部分的阐述也相当到位,特别是对各种二次曲面的几何性质和标准方程的推导,逻辑链条紧密,步步为营。我记得之前在学习椭圆和双曲线的焦点、离心率等概念时总有些模糊不清,但这本书通过对矩阵特征值和特征向量在二次型上的应用,提供了一个全新的、更本质的理解角度,让我豁然开朗。总的来说,这本书不仅是知识的载体,更像是一套完整的思维训练手册,它教会你如何用结构化的眼光去审视数学世界,对于提升一个人的逻辑思维能力大有裨益。

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这本书的封面设计得非常朴实,米白色的封面上印着几个深蓝色的几何图形,给人一种严谨、经典的学术气息。我拿到手的时候,首先感受到的是它扎实的装帧和适中的重量,感觉像是一本可以伴随我度过漫长学习时光的伙伴。内容上,我翻阅了几页,感觉它在处理基础概念时非常细致入微。比如,对于向量空间和线性变换的阐述,作者似乎没有急于抛出复杂的定理和证明,而是先用非常直观的几何图像和生活中的例子来铺垫。这对于我这种初学者来说,无疑是极大的福音。很多时候,教科书直接跳入抽象的定义,让人抓不住重点,而这本书似乎很懂得“慢工出细活”的道理。它似乎在努力搭建一座桥梁,让抽象的数学语言和我们熟悉的直观理解之间建立起坚实的连接。特别是关于特征值和特征向量那几章,作者的讲解思路清晰得令人赞叹,它不仅告诉你“是什么”,更重要的是,它耐心地解释了“为什么会是这样”以及“在实际中有什么用处”,这种深入浅出的讲解方式,极大地提升了我的学习兴趣和自信心。总而言之,这是一本从包装到内涵都透露着匠心精神的教材,非常值得推荐给所有对这门学科抱有敬畏之心和学习热情的读者。

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我是一个偏爱阅读那些能够激发我深入思考的书籍的人,很多工具书读完后,合上书本,脑子里留下来的往往只是一堆零散的公式片段。但这本《[书名被省略]》给我的感觉完全不同,它更像是一位循循善诱的导师,在引导你构建一个完整的知识体系。它最成功的地方在于其逻辑的连贯性,章节之间的过渡非常自然,你几乎感觉不到你在从一个章节跳到另一个章节,而更像是沿着一条精心铺设好的轨道不断前行。例如,它在介绍二次型的时候,并不是孤立地讲解,而是巧妙地将其与前面对称矩阵的性质联系起来,让你立刻明白为什么对称性在那个情境下如此重要。这种宏观视角的把握,是很多同类书籍所缺乏的。此外,这本书的习题设计也相当考究,它区分了基础巩固型、概念理解型和思维挑战型三种层次。我尝试做了几道难度较高的题目,发现解题过程不仅仅是代数运算的堆砌,更需要对基本定理的深刻理解和灵活运用,这恰恰是我一直以来努力培养的能力。读完这些题目后,我能明显感觉到自己对这门学科的“直觉”得到了极大的提升。

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坦白讲,我购买这本书时是抱着一种“试试看”的心态,因为我之前尝试过几本声称能“简化”数学的读物,结果往往适得其反,要么过于肤浅,要么就是为了追求简洁而牺牲了严谨性。但这本《[书名被省略]》在严谨与易懂之间找到了一个近乎完美的平衡点。我特别欣赏作者在每一小节末尾设置的“关键回顾”部分,它用不超过五句话的篇幅,精炼地总结了本节的核心概念和重要公式,这对我复习和快速定位知识点极为方便。而且,这本书的术语处理非常规范和一致,没有出现不同章节使用不同术语来指代同一个概念的情况,这在翻译或多人编写的教材中是常见的问题,但在这本书里得到了很好的控制。我甚至发现,它对某些易混淆的定义,比如仿射空间和线性空间的区别,做了非常细致的对比分析,用一个双栏表格清晰地列出了它们在封闭性、原点归属等方面的差异。这种对细节的关注,体现了作者对教学工作严肃的态度。这本书的价值,在于它真正做到了让读者能够“理解”数学,而不是仅仅“记住”数学。

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说实话,我对数学类书籍的评价往往带着一种挑剔的眼光,因为很多教材总是把本该生动有趣的知识写得枯燥乏味,仿佛是某种官方的、不容置疑的法令。然而,这本《[书名被省略]》在某些章节的处理上,却展现出一种罕见的活力和洞察力。尤其在涉及到矩阵的对角化和正交分解的部分,作者似乎不满足于仅仅展示推导过程,而是引入了大量的历史背景和应用场景。我印象特别深刻的是,在讲解施密特正交化过程时,它配有一组精心绘制的动态过程图示,清晰地展示了如何一步步从一组基向量中提取出相互垂直的向量组。这种视觉化的引导,远比那些冷冰冰的公式推导要有效得多。这本书的排版也值得称赞,足够的行间距和清晰的数学符号标注,使得长时间阅读下来眼睛的疲劳感也减轻了不少。不过,我也发现了一个小小的遗憾,就是对于一些高级应用,比如奇异值分解(SVD)在数据降维中的具体数学细节阐述略显简略,如果能再增加一两页的实例分析,那这本书的价值恐怕就要直逼那些专业研究人员的参考书了。但瑕不掩瑜,对于本科阶段的学习者来说,它提供的深度和广度已经是非常出色的平衡了。

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哦。。。

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72大高分

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线代启蒙书,改变了我思考问题的方式

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还是把教材记录下来吧,今天找了好久。

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