Sheldon Axler
1975年毕业于加州大学伯克利分校,现为旧金山州立大学理工学院院长。《美国数学月刊》的编委,*Mathematical Intelligencer*主编,同时还是Springer的GTM研究生数学教材系列等多个系列丛书的主编。
本书强调抽象的向量空间和线性映射, 内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等. 本书在内容编排和处理方法上与国内通行的做法大不相同, 它完全抛开行列式, 采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间和线性算子的基本理论. 书中对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示等做了注释, 不仅增加了趣味性, 还加强了读者对一些概念和思想方法的理解.
本书起点低, 无需线性代数方面的预备知识即可学习, 非常适合作为教材. 另外, 本书方法新颖, 非常值得相关教师和科研人员参考.
昨晚终于看完,终于在最后一章几乎最后一节见到了我们熟悉的行列式…… 全书不是用国内的那种行列式,矩阵的方法来说明线性空间和线性代数。 证明过程也都很简洁优美,不需要传统的矩阵式的证明。 里面有些符号和国内的标准有些不同……不过侧边栏的一些小知识很有意思
评分读了7章,前3章讲的是基本概念。尤其是第3章对于算子的矩阵是一个很不错的引入方式。 后面的章节主要围绕下面的观点展开:寻找条件使得算子的矩阵包含尽可能多的0(参看P82倒数第3段) 下面分4种情形看, 1、向量空间 命题5.12,定理5.13讲的是上三角矩阵 命题5.21讲的是...
评分现在回头看,其实就是早先国内教法僵化,赶不上时代了,这本书又恰巧被引进过来,所以显得弥足珍贵。 ------------------------------------------------------------------- 给大学新生上的线性代数和高等数学课,也许是为了侧重灌输实用知识,教给学生的更多是一堆眼花缭乱的...
评分第二遍看线性代数,有点也有:最明显的就是本书的讲解逻辑还是挺好的,例如告诉你矩阵乘积是为何这样定义的(这点要比我大学的教材好一万倍)。 这么好的书为啥我给了2颗星,因为这书我看到一半的时候就有一种日了狗的感觉,我买这本书是想温习一遍大学的线性代数,可这本书对...
评分考研的时候上过李永乐的线性代数课,学到了很多计算方法和做题技巧,但仅限于这个层面,对于一些线性代数的insight完全不懂。最近在准备考博复习的时候,《矩阵论》这本书看的实在是太卡壳了,决定还是先补一下线性代数的基础知识,对线性代数的认识不能只停留在计算层面,在知...
温习线代用的,视角和原来学的完全不一样...
评分温习线代用的,视角和原来学的完全不一样...
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评分温习线代用的,视角和原来学的完全不一样...
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