Multilinear Algebra

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出版者:Cambridge University Press
作者:D. G. Northcott
出品人:
页数:216
译者:
出版时间:2009-1-18
价格:USD 51.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780521090605
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 代数
  • 计算机科学
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  • Abstract Algebra
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  • Vector Spaces
  • Algebraic Structures
  • Applied Mathematics
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具体描述

Multilinear algebra has important applications in many different areas of mathematics but is usually learned in a rather haphazard fashion. The aim of this book is to provide a readable and systematic account of multilinear algebra at a level suitable for graduate students. Professor Northcott gives a thorough treatment of topics such as tensor, exterior, Grassmann, Hopf and co-algebras and ends each chapter with a section entitled 'Comments and Exercises'. The comments contain convenient summaries and discussion of the content whilst the exercises provide an opportunity to test understanding and add extra material. Complete solutions are provided for those exercises that are particularly important or used later in the book. The volume as a whole is based on advanced lectures given by the author at the University of Sheffield.

好的,下面为您提供一份关于《Multilinear Algebra》的图书简介,该简介将专注于该领域的核心概念、重要性以及涵盖的广度,但不提及您的书名。 --- 图书简介:高维线性代数与张量分析 跨越传统界限的数学工具 本书旨在深入探讨现代数学、物理学和工程学中至关重要的一个分支:多重线性代数及其核心工具——张量分析。在许多科学领域,我们处理的不再仅仅是简单的向量(一阶张量)或矩阵(二阶张量),而是需要描述多维、多关系系统的复杂对象。本书正是为了系统化地介绍和阐述这些高阶结构,并展示它们在处理复杂数据和建模物理现象中的强大能力。 核心概念的构建与深化 全书结构严谨,从基础的线性代数概念出发,逐步过渡到更抽象、更具结构性的多重线性结构。我们首先会回顾向量空间、线性映射和张量积的代数基础,确保读者对这些构建模块有扎实的理解。 本书的核心在于对张量的深入剖析。我们将详细探讨张量的定义、分量表示、指标记法(爱因斯坦求和约定)以及坐标变换下的行为。理解张量如何通过坐标变换保持其内在的物理或几何意义,是掌握其应用的关键。我们不仅关注张量的代数性质,还将深入研究张量分解的方法,如CP(平行因子)分解和Tucker分解。这些分解技术是现代数据分析和模式识别中,将复杂多维数据降维和提取关键特征的基石。 代数结构与几何洞察 多重线性代数不仅是代数操作的集合,它更深刻地揭示了多维空间中的几何结构。本书将介绍对称张量和斜对称张量的性质,以及它们在描述形变梯度、曲率张量等物理量中的关键作用。我们还将探讨张量流形的概念,研究张量空间上的几何结构,这对于理解非线性动力学系统至关重要。 一个重要的章节将致力于张量运算的全面梳理,包括张量收缩、张量积、张量内积等。我们将详细阐述这些运算如何对应于物理世界中的复合作用或信号处理中的卷积过程。此外,本书还将涵盖张量特征值问题,这在高阶奇异值分解(SVD)的推广——张量奇异值分解(TSVD)中占据核心地位。 理论与应用的桥梁 本书的价值不仅在于其理论的完备性,更在于其对实际应用的广泛覆盖。我们认识到,抽象的数学概念只有通过具体的应用才能真正发挥威力。因此,本书将穿插大量与现代科学前沿紧密相关的案例分析: 1. 数据科学与机器学习: 在处理多模态数据(如高光谱图像、脑成像数据)时,张量是描述数据的自然框架。我们将展示如何使用张量分解技术来识别潜在的因子、降噪和进行推荐系统建模。 2. 物理学与工程力学: 从弹性理论中的应力-应变张量,到广义相对论中的度规张量和黎曼曲率张量,本书将提供必要的数学工具来精确描述这些物理量。 3. 信号处理与网络分析: 在分析复杂网络结构或高维时间序列数据时,张量方法能够更有效地捕捉多方位的依赖关系,远超传统矩阵方法的局限。 面向的读者 本书内容既涵盖了初学者所需的严格基础定义,也包含了前沿研究人员需要的深入理论探讨。它适合于高等数学、物理学、计算机科学、统计学及相关工程领域的本科生高年级学生、研究生以及致力于在这些领域进行研究的专业人士。阅读本书需要具备扎实的线性代数和多变量微积分基础。 通过对高维空间中线性关系的系统化研究,本书旨在为读者提供一把强有力的钥匙,开启理解和驾驭复杂多维系统的数学之门。掌握这些工具,将使用户能够以更简洁、更深刻的方式建模和解决当今世界面临的诸多挑战。

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读后感

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用户评价

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这本书在章节的组织和内容的衔接上,展现出一种高度的内在一致性,仿佛在讲述一个宏大而精妙的数学故事。它的结构设计并非简单的“知识点罗列”,而是围绕着几个核心的数学问题或挑战来展开论述的,这种以问题驱动的学习方式,极大地激发了我的求知欲。每一章的内容似乎都在回应前一章留下的疑问,并为下一章即将展开的更深层结构做好了必要的理论准备。我特别欣赏作者在介绍新工具或新框架时,会先回顾一下传统方法在这个特定问题上的局限性,从而自然地引出新方法的必要性和优越性。这种“历史的必然性”的叙事手法,让读者能够深刻理解为什么这些数学概念会被发明出来,而不是仅仅停留在“如何使用”的层面。读完整本书,我感觉自己不只是学习了一堆公式和定理,更是领悟了一套看待和解决复杂多维问题的数学思维哲学。

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这本书的叙事节奏掌握得非常到位,它成功地在知识的广度与深度之间找到了一个绝佳的平衡点。作者似乎很了解读者的学习曲线,知道什么时候应该抛出一个稍微复杂但非常关键的新概念来提升读者的认知水平,什么时候又该放慢脚步,用大量的例子和习题来巩固刚刚学到的知识点。这种张弛有度的编排方式,使得学习过程中的挫败感被降到了最低。我发现自己很少会因为某个章节突然变得难以理解而想要放弃,更多的是一种“啊,原来是这样设计的”的豁然开朗的感觉。特别是书中关于某些高级主题的引入,不是突兀地将读者扔进一片迷雾中,而是通过一系列循序渐进的铺垫,先从熟悉的领域切入,再慢慢引导至陌生的境地,这种教学艺术,让人佩服不已。可以说,这本书不仅仅是传授知识,更是在潜移默化中教会读者如何进行有效的数学学习和自我引导。

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我最近入手了一本关于线性代数的进阶读物,内容真是让人耳目一新。这本书深入探讨了向量空间、线性变换以及特征值分解等经典主题,但视角非常独特。作者似乎特别注重将抽象的数学概念与具体的应用场景相结合,比如在讨论张量积时,会穿插一些关于物理学或工程学中多维数据处理的实例,这对于我这种偏爱理论与实践结合的读者来说,简直是福音。书中的例题设计得相当巧妙,有些甚至需要跳出传统的二维或三维思维定式,去想象更高维度的几何结构,非常锻炼空间想象力和抽象思维能力。更让我欣赏的是,作者在讲解某些复杂定理的证明过程时,没有采用那种干巴巴的纯符号推导,而是用非常直观的语言和类比来解释背后的数学直觉,使得原本晦涩难懂的内容变得易于理解和消化。读完前几章,感觉对线性代数这门学科的理解又上升到了一个新的层次,特别是对那些经常在机器学习和数据科学领域遇到的矩阵运算,现在感觉心里更有数了。对于希望从基础知识迈向更深层次理解的进阶学习者来说,这本书无疑是一个绝佳的选择,它不仅仅是一本教科书,更像是一本能够启发思考的导览图。

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这本书的排版和装帧质量简直可以用“艺术品”来形容,每一次翻开它,都像是在进行一次愉悦的阅读体验。纸张的质感非常出色,厚实而细腻,即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳,这对于经常需要伏案苦读的我来说至关重要。更值得称赞的是,书中图表的绘制水平达到了一个极高的标准。那些描述复杂变换和空间结构的插图,线条清晰,色彩运用得当,它们不仅仅是起到辅助说明的作用,很多时候,一张图就能胜过千言万语的文字描述,极大地帮助我理解了那些原本只存在于脑海中的抽象概念。作者在视觉呈现上所花费的心思,绝对能让读者感受到其匠心独运。此外,书中的符号系统设计得非常一致和规范,全书上下保持了高度的统一性,这在阅读过程中避免了因为符号混淆而产生的中断和困惑。总而言之,从物理接触到知识吸收的每一个环节,这本书都体现出一种对读者的尊重和对知识本身的敬畏,实乃一本令人爱不释手的典范之作。

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我不得不提一下这本书在数学严谨性上的表现,它简直是教科书级别的范本。对于数学系的学生或者需要进行严谨数学证明的工程师来说,这一点尤为重要。作者对于每一个定义的引入都非常谨慎,每一步推导都建立在清晰的逻辑基础之上,几乎没有留下任何可以被质疑的“灰色地带”。它并没有像某些通俗读物那样为了追求流畅性而牺牲掉数学的精确性,反而是将严谨的证明过程写得井井有条,层次分明。尤其是在涉及代数结构和同构映射的部分,作者展现了对抽象代数思维的深刻掌握,用一种近乎“建筑般”的结构来构建整个理论体系,每块砖(定理或引理)都牢牢地固定在它应该在的位置上。阅读时,我时常会停下来,不是因为看不懂,而是因为需要时间去细细品味作者逻辑链条的精妙之处。对于追求知识“为什么是这样”的深度探索者,这本书提供的理论基础是无可挑剔的坚实后盾。

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