线性代数复习指导-工程数学.高教四版

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出版者:学苑
作者:恩波
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2006-10-1
价格:13.8
装帧:
isbn号码:9787507727616
丛书系列:
图书标签:
  • 线性代数
  • 工程数学
  • 复习指导
  • 高等教育
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  • 考研
  • 大学教材
  • 数学
  • 理工科
  • 四版
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具体描述

《线性代数:工程应用与方法》 本书旨在为工程及相关领域的学生和从业者提供一套全面、深入的线性代数学习资源。我们跳出了传统的理论证明和抽象概念的束缚,聚焦于线性代数在工程实践中的核心应用与关键方法。 内容涵盖: 向量空间与基: 深入解析向量空间的概念,讲解如何构建和理解向量空间的基,并探讨了不同基之间的转换。特别强调了在工程问题中,如何选择合适的基能够极大地简化计算和理解。我们将通过实际例子,例如物理学中的坐标系变换,来阐释这一概念的实用性。 线性映射与矩阵: 详细介绍线性映射的性质及其与矩阵的内在联系。本书将重点分析矩阵在表示线性变换、数据降维、信号处理等工程领域的广泛应用。我们将深入讲解矩阵的分解技术,如奇异值分解(SVD)和特征值分解,并展示它们如何用于图像压缩、噪声滤波、推荐系统等实际问题。 线性方程组的求解: 系统梳理了求解线性方程组的多种方法,包括高斯消元法、LU分解、QR分解等。本书将重点分析这些方法的数值稳定性和计算效率,并探讨在面对大规模、稀疏方程组时,迭代法(如共轭梯度法)的优势和应用场景。 特征值与特征向量: 深入剖析特征值和特征向量的几何意义和代数性质,并重点介绍它们在稳定性分析、振动分析、主成分分析(PCA)等工程问题中的应用。我们将通过动力学系统的稳定性分析,以及材料力学中应力-应变关系的简化来具体说明特征值方法的强大之处。 线性代数在工程中的具体应用: 信号与图像处理: 探讨如何利用傅里叶变换、小波变换等线性代数工具进行信号去噪、特征提取和图像压缩。 机器学习与数据科学: 详细介绍线性代数在支持向量机(SVM)、主成分分析(PCA)、线性回归等算法中的作用,以及如何利用矩阵运算加速大规模数据集的处理。 控制系统: 分析线性代数在系统建模、稳定性分析、状态空间表示等方面的核心地位。 数值计算与优化: 介绍线性代数在数值方法(如有限元分析)和优化算法中的应用。 本书特色: 工程导向: 全书内容紧密围绕工程实际问题展开,每个概念的引入都伴随着具体的工程应用案例,帮助读者建立起抽象数学概念与实际工程之间的桥梁。 方法与技巧: 强调线性代数的计算方法和实用技巧,教授读者如何选择最适合特定工程问题的求解策略,并提供算法实现上的指导。 数学严谨性与直观性并重: 在保证数学严谨性的同时,注重概念的直观理解。通过图示、类比和实例,使读者能够深刻理解线性代数的核心思想。 丰富的例题与练习: 包含大量精心设计的例题,覆盖了从基础到进阶的各类工程应用场景。配套的练习题能够帮助读者巩固所学知识,提升解决实际问题的能力。 适用对象: 本书适合所有希望深入理解线性代数在工程领域应用的大学生、研究生,以及从事相关研究和开发的工程师、数据科学家等专业人士。无论您是初次接触线性代数,还是希望系统梳理和拓展其工程应用,本书都将是您宝贵的学习伙伴。 通过本书的学习,您将能够熟练运用线性代数这一强大的数学工具,解决各种复杂的工程挑战,提升您的专业技能和解决问题的能力。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版和细节处理,体现了出版社的专业水准。字体选择适中,不会造成阅读疲劳,而且大量的数学符号和公式都渲染得清晰锐利,即使用铅笔在书页上演算,也不会被公式的细节所干扰。更重要的是,书中的术语翻译得非常精准,很多在不同教材中可能存在细微差别的概念(比如“正交”和“标准正交基”的界定),在这里都有明确的区分和注释,这对于准备考研或需要阅读英文文献的学生来说,是极大的便利。我经常在查阅其他资料时,发现有些地方表述不清,最后还得回到这本教材来确认定义,它的定义部分是极其严谨的。唯一让我略感遗憾的是,随书附带的光盘(如果有的话,或者指配套的在线资源)内容略显单薄,如果能增加一些交互式的模拟程序,展示矩阵对图形的变换效果,那就完美了。

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说实话,我买过好几本不同版本的线性代数教材,但这一本的讲解风格,对我这种偏爱几何直觉的学习者来说,简直是量身定做。它没有一味地沉溺于纯粹的代数运算,而是花了大量的篇幅去构建空间感。比如,在讲解子空间、基和维数时,作者会频繁地使用三维空间的直观图像来辅助理解,即便是讨论到高维空间,也能通过类比的方式,让人“看到”向量是如何被线性组合、如何张成一个平面或体。这种视觉化的教学方法,极大地降低了我对抽象概念的畏惧感。当然,对于那些更偏向于纯粹逻辑推理的数学系学生来说,或许会觉得几何比重过高,但对于我们这些主要目标是掌握工程应用技术的学生来说,这种平衡把握得非常到位,它让我们在应用公式时,心里明白这个操作的几何意义是什么。

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这本厚重的数学教材,初拿到手时就感觉分量十足,翻开目录,密密麻麻的章节标题立刻展现出其内容的广度和深度。我尤其欣赏作者在基础概念阐述上的耐心,很多原本模糊不清的矩阵运算、行列式性质,在这里都被掰开了揉碎了,用非常直观的例子加以说明。比如,在讲解特征值与特征向量时,书中不仅给出了标准的求解步骤,还穿插了一些应用背景的小故事,让原本抽象的理论瞬间变得鲜活起来。这对我这个工程背景的学生来说,至关重要,因为它解答了“学这个有什么用”的根本问题。不过,我得说,对于初学者来说,第一遍啃下来还是有点吃力的,需要反复对照课件和老师的讲解才能完全消化。它更像是一本详尽的参考工具书,而不是轻快的入门读物,适合已经对微积分有基本了解,准备系统攻克线性代数的学习者。整体设计上,版式清晰,公式推导步骤详尽,几乎没有跳跃,这点非常值得称赞。

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从一个长期从事数学教学的角度来看,这本教材的体系结构是极其严谨和连贯的。它遵循了典型的由浅入深、由具体到抽象的逻辑顺序。章节之间的衔接非常自然,前一个知识点的结论往往是下一个知识点引入的基础,使得整个学习过程像是在攀登一座结构坚固的金字塔。作者在介绍完向量空间后,立刻引入了线性映射,并紧接着讨论了矩阵表示,这种顺序安排极大地巩固了“矩阵是线性变换在特定基下的表示”这一核心思想。对于教师而言,这本书为我们提供了非常扎实和可靠的教学蓝本,所有的定理都有严格的证明,并且在证明过程中清晰地标明了所使用的基本公理和已证明的引理。它不是一本追求花哨或新颖的教材,而是一本脚踏实地的、致力于夯实基础的经典之作,适合所有希望在数学基础上有长期投资的学习者。

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当我准备期末复习,面对堆积如山的试题无从下手时,这本习题集(假定它包含了大量的例题和课后习题解析)简直就是我的救命稻草。它的梯度设计非常巧妙,从最基础的矩阵乘法到复杂的线性变换、奇异值分解,难度层层递进。最让我感到惊喜的是,对于那些容易出错的典型错误类型,书里专门设置了“陷阱警示”板块,每次看到这些提醒,我都会立刻反思自己之前是不是也犯过类似的错误。我发现,很多高校的期末试题风格都能在这本书的最后几章找到影子,这无疑大大增强了我的应试信心。唯一的缺点可能是,部分高难度证明题的步骤还是略显跳跃,如果能再多增加一两步中间推导,对理解证明的逻辑链条会更有帮助。但瑕不掩瑜,作为考前冲刺的利器,它的价值是无可替代的。

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