具体描述
本书是一本的现代教材，给出新的线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助学生掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和小二乘法、对称矩阵和二次型、向量空间的几何学等。此外，本书包含大量的练习题、习题、例题等，便于读者参考。
作者简介
戴维· C. 雷（David C. Lay） 在美国加利福尼亚大学洛杉矶分校获得硕士和博士学位。他是马里兰大学帕克学院数学系教授，同时还是阿姆斯特丹大学、阿姆斯特丹自由大学和德国凯泽斯劳滕大学的访问教授。Lay教授是“线性代数课程研究小组”的核心成员，发表了30多篇关于泛函分析和线性代数方面的论文，并与他人合著多部数学教材。
史蒂文·R. 雷（Steven R. Lay） 拥有加州大学洛杉矶分校数学硕士和博士学位，于1971年在奥罗拉大学开始了他的教学生涯，目前任职于李大学数学系。1985年，Steven获得了奥罗拉大学的卓越教学奖。2006年，Steven荣获李大学的奖。
朱迪·J. 麦克唐纳（Judi J. McDonald） 拥有威斯康星大学数学硕士和博士学位，目前是华盛顿州立大学的教授。Judi获得了三项教学奖：里贾纳大学的启发式教学奖、托马斯卢茨艺术学院的启发式教学奖以及华盛顿州立大学的科学教学奖。
目录信息
前言
给学生的注释
关于作者
第1章 线性代数中的线性方程组1
介绍性实例 经济学与工程中的线性模型1
1.1 线性方程组2
1.2 行化简与阶梯形矩阵12
1.3 向量方程23
1.4 矩阵方程34
1.5 线性方程组的解集42
1.6 线性方程组的应用49
1.7 线性无关55
1.8 线性变换介绍62
1.9 线性变换的矩阵71
1.10 商业、科学和工程中的线性模型81
补充习题90
第2章 矩阵代数93
介绍性实例 飞机设计中的计算机模型93
2.1 矩阵运算94
2.2 矩阵的逆103
2.3 可逆矩阵的特征112
2.4 分块矩阵117
2.5 矩阵因式分解123
2.6 列昂惕夫投入产出模型132
2.7 计算机图形学中的应用137
2.8 (n的子空间145
2.9 维数与秩153
补充习题160
第3章 行列式162
介绍性实例 随机过程和畸变162
3.1 行列式介绍163
3.2 行列式的性质168
3.3 克拉默法则、体积和线性变换176
补充习题184
第4章 向量空间187
介绍性实例 空间飞行与控制系统187
4.1 向量空间与子空间188
4.2 零空间、列空间和线性变换197
4.3 线性无关集和基206
4.4 坐标系214
4.5 向量空间的维数223
4.6 秩229
4.7 基的变换236
4.8 差分方程中的应用242
4.9 马尔可夫链中的应用251
补充习题260
第5章 特征值与特征向量263
介绍性实例 动力系统与斑点猫头鹰263
5.1 特征向量与特征值264
5.2 特征方程271
5.3 对角化278
5.4 特征向量与线性变换285
5.5 复特征值292
5.6 离散动力系统298
5.7 微分方程中的应用307
5.8 特征值的迭代估计315
补充习题321
第6章 正交性和最小二乘法325
介绍性实例 北美地质资料和GPS导航325
6.1 内积、长度和正交性326
6.2 正交集334
6.3 正交投影343
6.4 格拉姆-施密特方法350
6.5 最小二乘问题356
6.6 线性模型中的应用365
6.7 内积空间373
6.8 内积空间的应用381
补充习题387
第7章 对称矩阵和二次型390
介绍性实例 多波段的图像处理390
7.1 对称矩阵的对角化391
7.2 二次型397
7.3 条件优化404
7.4 奇异值分解411
7.5 图像处理和统计学中的应用421
补充习题428
第8章 向量空间的几何学430
介绍性实例 柏拉图多面体430
8.1 仿射组合431
8.2 仿射无关性438
8.3 凸组合448
8.4 超平面454
8.5 多面体462
8.6 曲线与曲面474
附录A 简化阶梯形矩阵的唯一性485
附录B 复数486
术语表491
奇数习题答案506
· · · · · · (收起)
读后感
看完之后我觉得这才是教材阿。。。 和这本书看起来差不多的还有一本叫《线性代数》，但是这本看起来更容易一些。比起其他满嘴跑概念公式的书籍来说，这本真是初学者的业界良心。。。 书中的内容由浅入深，逐步建立起线代的基本概念，从初学者的角度看，这个根本就不是罗嗦，而...
评分A first course in linear algebra is dramatically different from most mathematics courses that precede it.The focus shifts from learning computational procedures to digesting and mastering basic concepts that underlie the computations.To survive,you may need...
评分04年上的大学，05年大二学习的概率论和线性代数，这两门课程学的差，考试也仅过及格线。当是完全不知道线性代数学来是干什么的。10年考研时接触到了统计，冥冥之中感觉统计的威力相当大，当事很想学习一下多元统计，翻开多元统计的书却发现完全看不懂，因为无所不在的线性代数...
评分在学习的同时，知道很多应用实例，记忆非常深刻。 学完这本书，对线性代数的应用可以到一定的广度的了解 但是学完国内一般的线性代数教材，觉得还是非常虚幻。强烈建议国内大学实用。
评分A first course in linear algebra is dramatically different from most mathematics courses that precede it.The focus shifts from learning computational procedures to digesting and mastering basic concepts that underlie the computations.To survive,you may need...
用户评价
这本《线性代数及其应用（原书第5版）》这本书，我拿到手的那一刻，就被它沉甸甸的分量和厚实的封面所吸引。封面设计简洁大气，透着一股严谨的学术气息，让我对即将开始的探索充满了期待。翻开第一页，目录就如同一个清晰的航海图，将线性代数的整个版图展现在我眼前。从最基础的向量空间，到更深邃的特征值与特征向量，再到实用的线性方程组和矩阵分解，每一步都循序渐进，似乎都在为我铺就一条通往精通之路。我迫不及待地想深入其中，去领略那些抽象概念背后蕴含的逻辑美，去感受数学语言的严谨与优雅。我尤其对书中提及的应用部分感到好奇，线性代数在计算机图形学、数据科学、机器学习等诸多领域扮演着至关重要的角色，我渴望了解它是如何将那些看似高深的理论转化为解决实际问题的强大工具的。这本书的出版，无疑为我打开了一扇通往更广阔数学世界的大门，我已准备好迎接挑战，享受这次知识的饕餮盛宴。
评分我一直觉得，学习一门新的学科，选择一本好的教材至关重要，而《线性代数及其应用（原书第5版）》无疑是我在这条道路上找到的一块坚实的基石。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思想的启迪。它让我看到，线性代数并非是数学的象牙塔，而是渗透在我们生活和科技发展方方面面的强大工具。从一开始对行列式和矩阵的陌生，到后来逐渐理解它们在解决线性方程组、描述空间变换时的威力，我的内心充满了成就感。书中对线性代数的基本概念，如向量空间、子空间、基、维度等，都进行了非常深入浅出的阐述，并且辅以大量的例子，让我能够逐步建立起对这些抽象概念的直观理解。我特别喜欢书中对“线性无关”和“基”的讲解，这些概念是理解整个线性代数体系的关键，作者用非常生动的方式将其呈现出来。
评分在阅读《线性代数及其应用（原书第5版）》的过程中，我发现自己对数学的看法正在悄然改变。我曾经认为数学是一门枯燥、抽象的学科，与现实生活相去甚远。但这本书彻底颠覆了我的这种观念。它将线性代数与现实世界的各种问题紧密联系起来，从图像处理到数据分析，从经济学模型到物理学定律，书中随处可见线性代数的影子。这让我深刻体会到，数学不仅仅是符号和公式的组合，更是一种强大的思维工具，能够帮助我们理解和解决现实世界中的复杂问题。我尤其对书中介绍的“奇异值分解（SVD）”部分感到兴奋，它在推荐系统、降维等领域有着广泛的应用，我迫不及待地想深入学习并尝试将其应用到自己的项目中。
评分拿到这本《线性代数及其应用（原书第5版）》，我最直观的感受是它丰富的案例和深入浅出的讲解方式。我一直觉得，学习数学尤其是线性代数这类抽象的学科，如果脱离了实际应用，很容易让人感到枯燥乏味，甚至失去学习的动力。而这本书显然在这方面做得非常出色。在介绍每个概念的时候，它都会巧妙地引出相关的实际应用场景，比如在讲到矩阵的时候，书中立刻会联系到图像处理中的变换，或者在讲解向量时，会引入物理学中的力分解。这种“理论与实践并行”的学习模式，让我觉得学习过程充满了意义和趣味。我感觉自己不仅仅是在记忆公式和定理，而是在学习一种解决问题的思维方式。书中提供的练习题也是我非常看重的部分，它们难度适中，既能帮助我巩固所学知识，又能激发我去思考更深层次的问题。我尤其喜欢那些需要综合运用多个章节知识才能解决的应用型题目，它们让我看到了线性代数在不同领域协同工作的威力。
评分《线性代数及其应用（原书第5版）》不仅仅是一本技术性的教材，更像是一本引导读者探索数学魅力的艺术品。书中的语言风格既有学术的严谨，又不失人文的温度。我经常会在阅读过程中，被作者对数学的热情所感染，感受到数学本身所蕴含的深刻美学。那些抽象的定义和定理，在作者的笔下，仿佛都活了起来，展现出其内在的和谐与优雅。我尤其欣赏书中对一些经典问题的历史回顾，以及对数学家们探索过程的描绘，这让我在学习知识的同时，也对数学的发展历程有了更深的认识。这种人文关怀的融入，让原本可能枯燥的数学学习，变得更加生动有趣。
评分这本书的排版和印刷质量也给我留下了深刻的印象。清晰的字体、合理的行距，以及恰到好处的插图和图表，都使得阅读过程非常舒适。我曾经翻阅过一些数学书籍，因为排版不佳，很多公式和符号都显得模糊不清，这极大地影响了学习体验。而《线性代数及其应用（原书第5版）》在这方面做得非常到位，每一个数学符号都清晰可见，每一个图表都直观易懂。尤其是一些复杂的矩阵和向量运算，通过精美的图示，能够更加直观地理解其几何意义，这对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。我喜欢它在公式推导时，留有一定的空白，方便我手动演算和注释，而不是将所有信息一股脑地塞进来。这种贴心的设计，让我感觉作者和出版方真的站在读者的角度去思考，努力为我们创造一个最佳的学习环境。
评分这是一本真正能让我感受到“学以致用”的线性代数教材。在阅读过程中，我发现书中提供的每一个案例，每一个练习题，都充满了实用价值。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是将抽象的数学概念与现实世界的具体问题巧妙地结合起来。比如，在讲解最小二乘法时，书中就详细介绍了如何利用线性代数来拟合数据，解决回归问题，这对于从事数据分析的我来说，具有直接的指导意义。我迫不及待地想将书中学到的知识运用到我的实际工作中，去解决那些曾经困扰我的难题。我相信，这本书将极大地提升我的解决问题的能力，并为我的职业发展带来积极的影响。
评分这本书的结构设计堪称教科书级别的典范。每一章的开头都有清晰的学习目标，结尾则有详尽的章节总结和习题，这种结构安排使得学习脉络非常清晰。我尤其欣赏书中对“为什么”的解释。很多数学书在讲到某个定理时，会直接给出证明，然后要求读者接受。但这本书不同，它会花时间去解释这个定理的由来，它的重要性，以及它解决了什么样的问题。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我能够真正理解线性代数的核心思想，而不是仅仅停留在死记硬背的层面。对于像我这样希望深入理解数学本质的读者来说，这样的讲解方式是弥足珍贵的。
评分这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。它不仅涵盖了线性代数的核心内容，如向量空间、线性变换、矩阵理论等，还深入探讨了许多与实际应用紧密相关的进阶主题，例如最小二乘法、傅里叶级数、数值线性代数等。我发现，通过学习这本书，我不仅能够扎实掌握线性代数的基础知识，还能够初步了解其在各个领域的应用前景。书中提供的参考文献和进一步阅读建议，也为我提供了宝贵的资源，以便我能够继续深入探索感兴趣的方向。我深信，这本书将成为我未来学习和研究道路上不可或缺的伙伴。
评分这本书的作者在讲解线性代数时，非常注重逻辑的严谨性和推理的清晰性。每一个定理的证明都详细而完整，每一个公式的推导都循序渐进，让我能够轻松地跟上作者的思路。我喜欢它在讲解复杂概念时，会先从简单的例子入手，然后逐步推广到一般情况。这种“由浅入深”的学习方法，极大地降低了学习的难度，也让我在掌握知识的同时，培养了严谨的数学思维。我曾经在学习其他数学书籍时，因为公式推导过程跳跃过大而感到困惑，但在这本书中，我从未遇到过这样的问题。作者仿佛能够洞察读者可能遇到的每一个难点，并提前予以解答。
评分这才是教材嘛
评分第三版的书让人偷了，WDNMD
评分数形结合妙哉，而且还与计算机巧妙的结合起来。
评分最佳线代入门教材，没有之一。
评分好书！
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