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。
发表于2024-05-17
线性代数应该这样学 2024 pdf epub mobi 电子书
首先要声明的是,这本书可以说是一本介于工科线性代数与数学系高等代数之间的书。换句话说,这本书是一本单纯介绍线性映射的书,几乎不涉及到任何具体的“矩阵运算”问题。这本书和工科的线性代数加起来,基本上就构成了数学系的高等代数的内容(可能还是比数学系的内容少)。...
评分这本书从一开始就在云端筑屋 吾等凡辈找不着梯子啊找不着梯子~ 于是看到第二章后再也坚持不住 去看 David C. Lay 的 Linear Algebra and Its Applications了 呵呵 等忙完了这阵再回来看
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...
评分毕业已有许多年,此次因为某些原因,重拾线性代数,有幸读到这本书。 本书强调本质和动机,从另外一个角度诠释了线性代数,读过之后不但知其然,更加知其所以然。一般的书中只会教你如何把矩阵化成上三角阵,而这本书则会告诉你上三角阵的真正含义是什么。虽然矩阵与行列式是被...
图书标签: 数学 线性代数 線性代數 数学/统计/数据 矩阵分析 计算机 机器学习 高數
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.
在火车上读了前三章。别具一格的textbook,跟工科常用教材相比,更注重mathematical rigor。2019.03.13
评分終於學完了????。本教材的創新點是「完全拋開行列式來描述線性算子」。這樣的確避免了一上來就用複雜的方式定義行列式的麻煩,但是缺點是,在最後用我看來很奇怪的方式描述行列式。個人感覺Linear Algebra Done Wrong的教學順序是最佳的。
评分本书用不同于传统的学习顺序来讲解线性代数,主要介绍了线性空间上线性映射、算子的相关性质和应用。
评分本书用不同于传统的学习顺序来讲解线性代数,主要介绍了线性空间上线性映射、算子的相关性质和应用。
评分错过了泛函的读起来真困难,不推荐
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