线性代数教程

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页数:221
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出版时间:2009-8
价格:22.00元
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isbn号码:9787030249746
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  • 线性代数
  • 数学
  • 高等教育
  • 教材
  • 大学
  • 矩阵
  • 向量
  • 行列式
  • 方程组
  • 数值计算
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具体描述

线性代数是经济管理类与工科类专业的重要基础课程之一,《线性代数教程》是根据经济管理类和理工类的线性代数课程教学基本要求,参考教育部最新颁布的全国硕士研究生数学入学考试大纲编写而成的。《线性代数教程》主要内容有行列式、矩阵、线性方程组、向量空间、矩阵的特征值与特征向量和方阵的对角化、二次型,内容丰富、结构合理、逻辑清晰、可读性强。

《几何与代数的交织:探索向量空间与线性变换的奥秘》 本书旨在为读者开启一扇通往抽象数学之美的大门,从直观的几何视角出发,层层深入,揭示线性代数的核心概念。我们将从二维和三维空间中的向量出发,细致地探讨向量的加法、数乘、内积等基本运算,并通过生动的几何图形帮助读者建立起对向量空间结构的初步认知。 在搭建好坚实的几何基础后,本书将逐步引入线性组合、线性无关、基与维数等关键概念。我们会详细阐述如何通过线性组合来表示空间中的任意一点,如何判断一组向量是否具有独立性,以及如何找到空间的基底并确定其维度。这些概念不仅是理解后续内容的基石,更是领略线性代数思想精髓的关键。 本书的核心部分将聚焦于线性变换,我们将从矩阵的角度出发,深入剖析线性变换的几何意义,例如旋转、缩放、剪切、投影等。读者将学习如何运用矩阵来表示和计算这些变换,并理解矩阵乘法背后所蕴含的复合变换的思想。此外,本书还将详述特征值与特征向量的概念,阐释它们在描述线性变换特性上的重要作用,以及它们在科学计算和数据分析中的广泛应用。 为了帮助读者更好地掌握这些抽象概念,本书将穿插大量的例题和练习题,涵盖从基本运算到复杂应用的各个层面。这些题目设计精巧,既能巩固所学知识,又能启发读者进行更深入的思考。我们将特别注重将理论知识与实际应用相结合,通过对实际问题的分析,展示线性代数在计算机图形学、物理学、工程学、经济学以及人工智能等领域中的强大威力。 第一章:向量的世界——从几何到代数 1.1 空间的起点:点与向量 从二维平面出发,引入点的坐标表示。 向量的定义:方向与大小,自由向量与定位向量。 向量的几何表示:箭头。 向量的代数表示:坐标分量。 向量的模长(长度)计算。 1.2 向量的运算:构建加法与数乘 向量的加法:平行四边形法则与三角形法则的几何直观理解。 向量的数乘:伸缩与反向,几何意义的解析。 向量加法与数乘的代数运算规则。 零向量与负向量。 1.3 内积的威力:角度与投影 向量的内积(点积)定义:代数公式与几何意义。 内积与向量夹角的关系:余弦定理的应用。 正交向量的概念。 向量的投影:将一个向量“投射”到另一个向量上。 柯西-施瓦茨不等式。 1.4 三维空间:扩展的视野 三维坐标系与向量。 三维向量的加法、数乘与内积。 右手定则与空间方向。 三维空间中的向量运算的几何直观。 第二章:线性空间的基石——线性组合、基与维数 2.1 线性组合:向量的“生成” 线性组合的定义:向量的加权求和。 通过线性组合可以表示哪些向量? 线性组合的几何意义:点的位移与向量的“跨越”。 2.2 线性无关与线性相关:向量的独立性 线性相关的定义:一个向量可以表示为其他向量的线性组合。 线性无关的定义:除了零向量的线性组合为零向量外,没有其他组合方式。 判断线性相关与线性无关的方法:代数推导与几何直观。 线性无关组与线性相关组的性质。 2.3 基与维数:空间的“骨架” 基的概念:一组线性无关且可以生成整个空间的向量组。 标准基:如在二维空间中的(1,0)和(0,1)。 不同基下的向量表示。 向量空间的维数:基中向量的个数,与基的选择无关。 子空间的定义与维数。 第三章:矩阵的语言——线性变换的描述 3.1 矩阵的定义与运算:数值的组织 矩阵的行列、元素、阶数。 矩阵的加法、数乘。 矩阵的乘法:行乘以列,理解其规则与含义。 矩阵的特殊类型:零矩阵、单位矩阵、对角矩阵、对称矩阵。 转置矩阵。 3.2 矩阵与向量的乘法:变换的起点 矩阵乘以向量:将向量映射到另一个向量。 矩阵乘法的几何解释:对基向量的变换。 多个矩阵相乘:复合变换。 3.3 线性变换的表示:矩阵是关键 线性变换的定义:保持向量加法和数乘运算的函数。 如何从线性变换找到其对应的矩阵。 矩阵的列空间、零空间(核)。 矩阵的秩:列空间的维数。 3.4 基本的几何变换:矩阵的应用 二维平面中的旋转、缩放、剪切、反射等变换的矩阵表示。 三维空间中的相似变换。 复合变换的矩阵表示。 第四章:深入理解变换——特征值与特征向量 4.1 特征值与特征向量:变换的“不变”方向 特征方程:$(A - lambda I)v = 0$ 的由来。 特征值的定义:使得 $Av = lambda v$ 的标量 $lambda$。 特征向量的定义:与特征值对应的非零向量 $v$。 特征值与特征向量的几何意义:在变换下方向不变(或反向)的向量。 4.2 计算特征值与特征向量 求解特征方程:计算行列式。 代入特征值求解特征向量。 矩阵的特征值与特征向量的性质。 4.3 对角化:简化矩阵表示 可对角化的条件:具有一组线性无关的特征向量。 相似变换:$P^{-1}AP = D$,其中 $D$ 为对角矩阵。 对角化的意义:简化矩阵的运算,揭示变换的本质。 利用对角化进行矩阵幂的计算。 第五章:方程的求解——线性方程组 5.1 线性方程组的表示:矩阵与向量 将线性方程组写成矩阵形式 $Ax = b$。 增广矩阵。 5.2 高斯消元法:系统化求解 初等行变换:交换、倍乘、相加。 行阶梯形矩阵与简化行阶梯形矩阵。 通过高斯消元法求解线性方程组的步骤。 解的存在性与唯一性:无解、唯一解、无穷多解。 5.3 解的结构:齐次与非齐次方程组 齐次线性方程组 $Ax = 0$ 的解空间(零空间)。 非齐次线性方程组 $Ax = b$ 的解的结构:特解 + 齐次解。 逆矩阵:求解 $Ax=b$ 的另一种方法(当 $A$ 可逆时)。 附录: 更深入的向量空间理论简介。 常见应用的案例分析。 数学符号与术语表。 本书致力于提供一种清晰、严谨且富有启发性的学习体验,帮助读者构建起对线性代数坚实的理解,并能运用其强大的工具解决实际问题。

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读后感

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用户评价

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这本书的深度和广度都让我印象深刻。一开始我以为它会是那种泛泛而谈的介绍性读物,但随着阅读的深入,我发现它在细节上也非常扎实。书中对向量空间的基、维数等核心概念的阐述,逻辑严谨,层层递进,让我这个在其他书中对此感到困惑的学生,终于理清了思路。尤其让我叫绝的是,作者在解释同构定理时,竟然能用一种非常易懂的方式将其与我们生活中常见的“复制”操作联系起来,瞬间就打通了我的认知。这种将抽象数学概念与具体生活经验相结合的讲解方式,是很多数学书籍所欠缺的。而且,书中还涉及了一些进阶的主题,比如 Jordan 标准型,作者的讲解虽然简练,但信息量巨大,让我在短时间内对这个复杂的内容有了初步的掌握。对我而言,这本《线性代数教程》不仅仅是一本学习教材,更像是一位经验丰富的导师,总能在关键时刻点拨我,让我少走弯路,高效地掌握线性代数这门重要的学科。

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这本书简直就是为我量身定做的!我之前尝试过几本所谓的“入门”级线性代数教材,但每次都卡在向量空间或者特征值那里,感觉自己像是在看天书。这本《线性代数教程》完全不一样,它的讲解方式太清晰了,作者仿佛能读懂我大脑里的困惑一样,总能在我最需要的时候给出一针见血的比喻或者举一个恰到好处的例子。最让我惊喜的是,书中关于矩阵运算的部分,不仅仅是机械地告诉你怎么算,而是深入浅出地解释了这些运算背后代表的几何意义。比如,它将矩阵乘法描绘成一系列的线性变换,让我一下子就明白了为什么那样相乘是有意义的,而不是凭空冒出来的规则。而且,里面的习题也很有梯度,从最基础的行列式计算到更复杂的二次型分析,循序渐进,让我每一次练习都能感受到自己的进步。我尤其喜欢作者在讲解一些抽象概念时,会用一些非常生动的类比,比如将线性无关比作一个独立思考的群体,不会被其他成员轻易说服,这让我对概念的理解更加深刻,而不是死记硬背。这本书让我对线性代数这个曾经令我头疼的科目产生了浓厚的兴趣,甚至开始主动去探索更多相关的知识。

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这本书的优点真的说不完,但最让我印象深刻的是它在“解释性”上的极致追求。很多线性代数教材在讲到矩阵的秩时,会直接给出定义和计算方法,然后就不管了。但这本书不同,它会花大量的篇幅去解释“秩”到底代表什么,它与矩阵的行向量、列向量以及线性方程组解的数量之间有着怎样的内在联系。通过大量的图示和实例,我第一次真正理解了为什么一个矩阵的秩不能超过它行(或列)的数量,以及它在降维和信息损失方面的影响。这种“知其然,更知其所以然”的学习体验,让我受益匪浅。而且,这本书的语言风格非常幽默风趣,读起来一点也不枯燥。我经常会在某个有趣的注释或者作者的“内心独白”前停下来,会心一笑。这种轻松的学习氛围,无疑大大提高了我的学习效率和积极性。我会在完成这次的课程后,继续深入研读这本书的后续章节,相信一定会有更多的惊喜。

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说实话,拿到这本书之前,我对线性代数是抱着一种“能懂就行,别太难”的态度。毕竟,听闻这门课在很多理工科专业里都是“劝退”科目。但翻开《线性代数教程》后,我的想法彻底改变了。它没有那种让人望而生畏的数学符号堆砌,取而代之的是一种非常友好的叙事风格。作者在讲解每一个概念时,都会先抛出一个实际问题,然后引导我们一步一步地去思考,如何用线性代数的工具来解决它。这种“问题驱动”的学习方式,让我觉得学到的东西是活的,是可以应用的,而不是死的公式。特别是关于最小二乘法的章节,书中用图形化的方式展示了如何找到最“贴合”数据点的直线,让我对这个重要的优化方法有了直观的认识。而且,这本书的排版也很舒服,代码示例(如果有的话)也很清晰,方便我对照着去实践。我个人很看重书中的理论与实践的结合,这本书在这方面做得非常出色。虽然我还没有全部读完,但已经迫不及待地想把它推荐给所有正在或即将学习线性代数的朋友们了。

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坦白说,我一开始购买这本书,主要是因为它的封面设计很吸引我,简洁而有力量,给人一种专业感。但真正让我爱不释手的原因,是它在处理线性代数中的“难题”时,所展现出的独特视角。例如,在讲解线性方程组的解空间时,这本书并没有仅仅停留在代数层面,而是将其与几何空间中的“点”、“线”、“面”等概念巧妙地联系起来,让我们直观地感受到解集是如何形成的,以及它的结构是怎样的。更让我惊喜的是,书中还穿插了一些关于线性代数在机器学习、数据科学等前沿领域的应用案例,这些内容虽然不是教程的核心,但却极大地拓展了我的视野,让我看到了线性代数在现代科技中的巨大价值。作者的写作功底非常深厚,能够将复杂的数学概念用生动形象的语言表达出来,让人读起来毫不费力。我非常庆幸自己选择了这本书,它不仅教会了我知识,更激发了我对数学的浓厚兴趣。

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