高等代数学习指导书

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出版者:清华大学出版社
作者:丘维声
出品人:
页数:969
译者:
出版时间:2016-8-1
价格:CNY 96.00
装帧:平装
isbn号码:9787302446040
丛书系列:
图书标签:
  • 线性代数
  • 数学
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具体描述

《高等代数学习指导书》 本书旨在为高等代数课程的学习者提供一份详实、系统且易于理解的学习指南。高等代数作为数学专业的核心课程之一,其内容涵盖了群论、环论、域论、线性代数、多项式及其根式、伽罗瓦理论等多个重要分支,是深入理解现代数学理论的基石。本书并非简单罗列定理公式,而是力求从概念的起源、逻辑的推演、方法的应用以及思想的传承等多个维度,帮助读者构建起对高等代数知识体系的立体认知。 核心内容概述: 本书的编排遵循高等代数课程的经典脉络,但更加侧重于学习过程中的难点和易混淆点。 代数结构基础: 我们将从最基础的代数结构——群开始。详细阐述群的定义、性质,以及诸如子群、正规子群、商群、同态与同构等核心概念。书中将通过大量的实例,如对称群、整数加法群、置换群等,帮助读者直观理解抽象的群论概念。特别地,我们将深入讲解有限群的结构理论,包括西罗定理及其应用,这部分内容是理解复杂群结构的钥匙。 环与域的深入探讨: 在群论的基础上,本书将进一步介绍环和域。我们不仅会给出它们的严格定义,还会剖析不同类型环(如交换环、整环、主理想整环、欧几里得整环)之间的层级关系及其各自的独特性质。例如,在讨论主理想整环时,我们将展示其与唯一因子分解整环之间的等价性,并分析其在多项式理论中的重要作用。域的理论部分,将重点讲解有限域的构造、性质以及其在编码理论、密码学等领域的应用潜力。 线性代数的深化与拓展: 高等代数中的线性代数,相较于初等线性代数,具有更高的抽象性和更强的理论深度。本书将从向量空间和线性映射的抽象定义出发,逐步引入线性无关组、基、维数、子空间等概念。我们还将详细讲解矩阵理论,包括矩阵的运算、行列式、特征值与特征向量、对角化等。更重要的是,本书将强调线性代数与抽象代数结构的内在联系,例如,将矩阵视为线性映射的表示,以及线性群等概念。此外,对二次型、张量等进阶内容的介绍,也将帮助读者建立起完整的线性代数知识图谱。 多项式理论的精细解析: 多项式理论是高等代数中一个独立且极为重要的分支。本书将详细讲解多项式的定义、运算、因式分解,以及根的性质。特别是对域上多项式环的研究,包括不可约多项式、多项式的根的性质(如重根、公根)、分裂域的概念,以及高斯引理等。我们将通过分析具体多项式方程的根式可解性,引出伽罗瓦理论的必要性。 伽罗瓦理论的逻辑构建: 伽罗瓦理论是本书的亮点之一,也是高等代数中最具思想性的部分。我们将从置换群与多项式根的对应关系出发,逐步构建起伽罗瓦群的概念。通过分析域扩张的结构,以及其对应的伽罗瓦群,本书将清晰地阐述“代数方程根式可解性”与“伽罗瓦群的可解性”之间的深刻联系。我们将重点讲解如何利用伽罗瓦理论证明五次及以上代数方程无根式解,并简要介绍其在几何作图问题(如三等分角、倍立方)中的应用。 学习指导特色: 概念辨析与易错点提示: 针对高等代数中抽象且易混淆的概念,本书将进行细致的辨析,并专门设置“易错点提示”栏目,帮助读者规避常见的理解误区。例如,在区分同态与同构、正规子群与子群时,我们会提供清晰的界定和反例。 例题解析与习题指导: 书中精选了大量典型例题,从基础概念的运用到复杂定理的证明,提供详细的解题思路和步骤。每章末尾配有分层级的习题,涵盖基础巩固、能力提升和思维拓展等不同层次,并对部分难题提供解题提示,引导读者独立思考。 数学思想的挖掘与传承: 本书不仅仅是知识的传授,更注重挖掘高等代数背后的数学思想。例如,对抽象化、一般化、对称性等数学方法的深入解读,帮助读者理解这些思想如何在不同分支中发挥作用,以及如何启发新的研究方向。 与其他数学分支的关联: 在讲解过程中,我们会适时地指出高等代数与其他数学分支(如数论、拓扑学、组合数学)的联系,展现其作为数学基础理论的重要地位。 辅助学习资源建议: 除了本书内容,我们还会为读者提供一些参考书目、在线资源和学习方法建议,帮助读者更有效地进行自主学习和深入研究。 本书希望成为高等代数学习者最可靠的伙伴,帮助大家克服学习过程中的挑战,掌握这门优美而深刻的数学理论,为进一步的数学探索打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

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本来凶手有两个,一围绕多元线性方程组的解,第二是找出一元高次方程的根。 首先运用初等行变换逼近真相,方法笨重。运用行列式找到了嫌疑犯,无法确认。 引入n维向量空间,借助搭起的线性空间的这个剧场唱了一出戏:请君入瓮(线性映射),凶手落网。 因为宇宙中线性变换是很...  

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本来凶手有两个,一围绕多元线性方程组的解,第二是找出一元高次方程的根。 首先运用初等行变换逼近真相,方法笨重。运用行列式找到了嫌疑犯,无法确认。 引入n维向量空间,借助搭起的线性空间的这个剧场唱了一出戏:请君入瓮(线性映射),凶手落网。 因为宇宙中线性变换是很...  

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其实这本书和蓝以中那本的内容差不多,只不过上册是用矩阵语言写,下册做了升华强调线性映射的观点,个人认为没必要这样,太啰嗦了。还是更喜欢蓝以中的书,比较深刻而且直奔主题。当然,本书也是有亮点的,应用的例子较多连密码学,量子力学的例子也有。。另外,习题质量我觉...

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其实这本书和蓝以中那本的内容差不多,只不过上册是用矩阵语言写,下册做了升华强调线性映射的观点,个人认为没必要这样,太啰嗦了。还是更喜欢蓝以中的书,比较深刻而且直奔主题。当然,本书也是有亮点的,应用的例子较多连密码学,量子力学的例子也有。。另外,习题质量我觉...

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其实这本书和蓝以中那本的内容差不多,只不过上册是用矩阵语言写,下册做了升华强调线性映射的观点,个人认为没必要这样,太啰嗦了。还是更喜欢蓝以中的书,比较深刻而且直奔主题。当然,本书也是有亮点的,应用的例子较多连密码学,量子力学的例子也有。。另外,习题质量我觉...

用户评价

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这本书在排版和视觉体验上也下了不少功夫,这在理工科的辅导书里算是比较少见的了。它的大部分公式和定理被放置在精心设计的“知识卡片”中,这些卡片会用不同的颜色和边框突出显示,让你一眼就能捕捉到核心信息。最让我感到贴心的是,它在许多定理的证明之后,会附上一个“警示语”或者“常见误区”的小栏目。比如,在证明一个关于交换群的性质时,它会特别提醒读者注意:“如果你将此结论套用到非交换群中,会立即导致错误,请回顾群的基本公理。”这种主动预防错误的设计,极大地节省了我在反复试错中浪费的时间。总而言之,这本书读起来非常“流畅”,它像是一个高明的向导,不仅指明了道路,还提前清除了沿途的陷阱。它让我对未来更深入的数学学习充满了信心,因为它真正教会了我如何“学”数学,而不是仅仅“背”数学。

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我拿到这本书的时候,心里其实是有点不抱期望的,毕竟“学习指导书”这个名字听起来就带着浓厚的应试色彩。然而,我惊喜地发现,它在难度梯度控制上做得极其精妙。一开始的章节,对于预备知识(如集合论基础和基础线性代数概念)的复习非常扎实,甚至比我大学预科的教材还要清晰易懂,确保了基础薄弱的读者不会掉队。但它并没有一直停留在初级阶段。当你适应了前几章的节奏后,它会突然抛出一个需要综合运用多章知识的“综合性大题”,这种题目的结构非常接近研究生入学考试中那些考察综合能力的题目。更妙的是,对于这些难题,它提供了好几种不同的解题路径,每条路径的优缺点都被分析得一清二楚。这让我体会到,在高等数学中,往往不是“能不能解”的问题,而是“哪种解法更优雅、更有效率”的问题。这本书成功地将“标准答案”的思维,提升到了“数学思维艺术”的层面。

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我必须坦诚,在接触这本辅助教材之前,我对于“抽象代数”这个词是抱有一种敬畏甚至恐惧的态度的。我以为高等代数就是一堆冷冰冰的符号堆砌,要求我们记住一堆相互交织的定理和引理。然而,这本书的编排思路简直是颠覆了我的固有印象。它的叙述语言非常口语化,读起来一点都不费劲,像是在听一位博学的师兄在茶水间分享他的解题心得。最让我印象深刻的是,它对那些看似无关紧要的“小定理”进行了深度的挖掘。比如,它会花大量篇幅去探讨“初等行变换”在不同代数结构下的兼容性问题,而不是仅仅把它当作求解方程组的工具。它甚至会穿插一些历史背景,解释为什么数学家们会发展出这样的结构。这种“知其然,更知其所以然”的讲解方式,极大地提升了我对整个学科体系的宏观把握能力。如果你只是想应付考试,这本书可能有点“过载”,但如果你真的想对抽象代数有一个深入、立体的理解,它提供的知识广度和深度是教材本身难以企及的。

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这本《高等代数学习指导书》简直是我啃下那堆抽象概念的救星!老实说,我一开始面对那些群、环、域的定义,感觉就像在看一本用外星语写成的天书。教材上的推导过程常常是“显然地”,留给我们的只有一头雾水。但是这本指导书,它没有止步于简单的例题演算,而是真正地去“解码”了那些定义背后的直觉。它会用非常生活化的比喻来解释向量空间的线性无关性,告诉你为什么有些操作在特定结构下会失效,哪些操作又是被保证成立的。我特别欣赏它在证明题上的处理方式,它不会直接给出最终的、完美的证明链条,而是将一个大证明拆解成几个小模块,每一步都清晰地标注了所依据的定理和推理逻辑,就像一个经验丰富的老教授在旁边手把手地指导你,告诉你“如果你卡住了,回看第3章那个子空间的概念”。这种循序渐进的引导,让我不再害怕复杂的证明,反而从中找到了数学的“美感”和逻辑的严谨性。对于那些想从“死记硬背公式”的泥潭中走出来的同学来说,这本书绝对是翻身必备的利器。

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说实话,市面上那么多辅导资料,很多都是换汤不换药,无非是把教材的例题重新排列组合一下,或者把习题答案写得详细点。但这本《高等代数学习指导书》显然走的是另一条路。它的重点完全放在了“思维转换”上。我以前做题,看到一个线性变换的矩阵表示,只会机械地去计算特征值和特征向量。这本书却引导我去思考:这个线性变换在不同的基下是如何“描述”的?它背后隐藏着什么样的几何意义?它通过一系列巧妙的对比练习,强迫你跳出单一的计算框架,去理解不同概念之间的对偶关系。比如,在讨论完向量空间的基之后,它立刻会引入对偶空间的概念,并通过一个直观的例子说明为什么“函数空间”也是一个向量空间。这种环环相扣、步步深入的设计,让学习过程变成了一种主动的探索,而不是被动的接受信息。对于那些想冲击高年级研究或者想申请交叉学科的学生来说,这种思维训练的价值是无法估量的。

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我考研用着这套书,简直了,把线性变换,λ矩阵给你讲的清清楚楚,明明白白,看着太刺激了。如果你愿意每天花三小时,坚持半年看这本书,你高代就学懂了

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这本书,哈哈哈,哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈。我有2010那版的,上下加起来一千页,做了大部分习题,除了线性变换那最后几节习题,并在图书馆找答案。这本书就是习题解答加下册正文吧,有多少读者读过有线性变换和Jordan最后四五节上的那一百多页的定理和证明论述,哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈,一本代数筛选智商的书,我被筛下去了。有人说这本每天三个小时半年能读完,你莫不是二十四分之一黎曼在世啊。黎曼曾经一个星期掌握勒让德的八百页数论,当然可能数论里面表格很多。

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我考研用着这套书,简直了,把线性变换,λ矩阵给你讲的清清楚楚,明明白白,看着太刺激了。如果你愿意每天花三小时,坚持半年看这本书,你高代就学懂了

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过于笨重的一本书。

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精华在第九第十两章,当然这里面有很多题(不仅仅是这两章)对考研是没有帮助的,可是就学习线代本身而言是很好的练习。 我还是不习惯邱老这种从特殊抽象到一般的介绍方法,尽管这是学习的捷径。以后我会试着去接受。

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