Linear Algebra with Applications, Seventh Edition

Linear Algebra with Applications, Seventh Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Jones & Bartlett Publishers
作者:Gareth Williams
出品人:
页数:532
译者:
出版时间:2009-12-23
价格:USD 139.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780763782481
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

Revised and edited, Linear Algebra with Applications, Seventh Edition is designed for the introductory course in linear algebra and is organized into 3 natural parts. Part 1 introduces the basics, presenting systems of linear equations, vectors and subspaces of R, matrices, linear transformations, determinants, and eigenvectors. Part 2 builds on this material, introducing the concept of general vector spaces, discussing properties of bases, developing the rank/nullity theorem and introducing spaces of matrices and functions. Part 3 completes the course with many of the important ideas and methods of numerical linear algebra, such as ill-conditioning, pivoting, and LU decomposition. Offering 28 core sections, the Seventh Edition successfully blends theory, important numerical techniques, and interesting applications making it ideal for engineers, scientists, and a variety of other majors.

探索线性代数的广阔天地 线性代数,作为现代数学的基石之一,以其独特的视角和强大的工具,深刻地影响着从理论科学到工程技术,再到经济金融等各个领域。它不仅仅是关于方程组和向量的抽象理论,更是理解和解决现实世界复杂问题的关键。这本书将带领你踏上一段精彩的旅程,深入探索线性代数的核心概念,并揭示其在诸多应用中的非凡力量。 本书的核心关注点在于为读者构建一个坚实而全面的线性代数知识体系。我们将从最基础的向量空间概念入手,理解向量的线性组合、线性无关、基以及维数等基本属性。这就像是学习一门新语言的字母表和语法规则,为后续更复杂的学习奠定基础。通过清晰的定义和直观的例子,你将逐步掌握向量空间的结构和性质,并为理解更抽象的概念做好准备。 矩阵,作为线性代数的核心载体,将是本书的另一个重要主题。我们将详细探讨矩阵的运算,包括加法、减法、数乘以及矩阵乘法,并深入理解这些运算的几何意义和代数意义。在此基础上,我们将学习矩阵的秩、行列式、逆矩阵等关键概念。行列式不仅是判断矩阵是否可逆的工具,更蕴含着重要的几何信息,例如矩阵变换对体积的影响。逆矩阵则如同方程组中的“除法”,能够帮助我们求解线性方程组。 线性方程组是线性代数最直接的应用之一。本书将系统介绍求解线性方程组的各种方法,包括高斯消元法(行化简)、LU分解、Cramer法则等。我们将不仅仅关注计算技巧,更会深入理解这些方法背后的原理,例如矩阵的行空间、零空间以及解空间的结构。通过对这些概念的理解,你将能够分析线性方程组解的存在性和唯一性,并能有效地处理大规模的线性系统。 线性变换是连接不同向量空间的桥梁。我们将学习如何用矩阵来表示线性变换,并理解线性变换的几何解释,如旋转、缩放、剪切等。通过研究线性变换的核(Kernel)和像(Image),我们将更深入地理解向量空间的映射关系,并能分析变换的性质。 特征值与特征向量是线性代数中一个尤为重要且具有深刻意义的概念。它们揭示了线性变换在特定方向上的“伸缩”性质,并且在许多应用中扮演着至关重要的角色。我们将学习如何计算特征值和特征向量,并理解它们的几何和代数解释。相似矩阵、对角化等概念将帮助我们简化矩阵运算,并更好地理解线性变换的本质。 本书同样会探讨内积空间的概念,包括正交性、格兰-施密特正交化等。正交基的性质使得许多计算变得更加简单和直观,例如最小二乘法。我们将学习如何构建正交基,并利用它们来解决涉及投影和逼近的问题。 除了理论的深入探讨,本书的最大亮点在于其丰富的应用示例。我们将看到线性代数如何在计算机图形学中实现三维物体的变换和渲染;如何在数据科学中用于降维(如主成分分析 PCA)、数据分类和回归分析;如何在物理学中描述系统的运动和状态;如何在工程学中解决结构分析、电路分析等问题;以及在经济学中用于建模和预测。这些生动的例子将使抽象的数学概念变得触手可及,并激发你对线性代数在现实世界中应用的浓厚兴趣。 无论你是数学专业的学生,还是其他领域的学习者,希望掌握一门强大的数学工具,本书都将是你理想的起点。我们旨在帮助你建立扎实的理论基础,培养解决实际问题的能力,并让你领略线性代数这门学科的优雅与力量。通过系统的学习和大量的练习,你将能够自信地运用线性代数来分析和解决各种复杂挑战。

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读后感

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关于习题部分的设置,我只能用“敷衍了事”来形容,这完全是对线性代数这门学科精髓的一种忽视。线性代数的核心在于理解抽象结构和几何直觉,而习题的作用就是通过反复实践来固化这种理解。然而,这本书里的绝大多数练习题都停留在机械的计算层面,充斥着大量的、毫无意义的、重复性的数值运算。例如,要求学生手动计算一个 5x5 矩阵的逆或者行列式,这种劳动密集型的任务对于巩固对“基”、“线性无关性”或“特征值”这些核心概念的理解,几乎没有任何帮助。真正有价值的、需要深入思考的、能够触及理论深处的探究性问题凤毛麟角。结果就是,学生花大量时间在纸上“搬砖”,却对线性代数思维的培养收效甚微。这种“计算万能论”的出题思路,不仅枯燥乏味,更严重地误导了学习者对这门学科重要性的判断,让人感觉作者对现代数学教学的趋势一无所知。

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这本书在理论解释的深度和清晰度上,表现得尤为令人失望。作者似乎有一种倾向,就是用更晦涩的语言去解释本来就可能比较抽象的概念。当你阅读一个定理的证明时,会发现逻辑链条中存在着一些关键的跳跃,作者直接假设读者已经具备了某些高级分析或拓扑学的背景知识,而对于一本面向基础应用或入门读者的教材来说,这简直是不可接受的疏忽。很多关键的“为什么”被草草带过,取而代之的是一连串的符号推导,仿佛只要符号推导正确了,概念自然就清晰了。对于那些试图真正理解矩阵背后的几何意义,或者想弄明白为什么特定操作会产生某种结果的读者来说,这本书提供的帮助非常有限。它更像是一本“参考答案手册”的扩展版,而不是一本能够真正教人思考的“导师”,很多地方需要结合网络资源或其它更优秀的教材来辅助理解,这本书本身提供的解释深度是远远不够的。

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我对于书中穿插的“应用案例”部分感到极其不以为然,它们更像是为了凑字数而强行添加的无关紧要的装饰品。这些所谓的“应用”,往往只是在介绍了一个数学模型之后,便迅速转向了教科书式的、与实际工程或科学研究脱节的简单演示,缺乏对现实世界问题的复杂性和多变性的真实反映。例如,在涉及数据分析或图像处理的应用部分,作者提供的模型简化得太过头,简直到了失真的地步,根本无法让读者体会到在线性代数工具应用到真实场景时,所面临的数值稳定性、大规模计算等实际挑战。这些案例的呈现方式,给人一种“线性代数很强大,看,我能解决一个最简单的问题”的肤浅感,完全没有培养读者将理论知识转化为解决实际复杂问题的能力。结果,这些章节非但没有起到连接理论与实践的桥梁作用,反而成了分散精力的冗余内容,让读者对应用层面的学习热情大大降低。

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我必须承认,这本书的章节组织结构简直是反人类设计的典范。它似乎是按照一种完全脱离实际教学流程的逻辑来编排内容的,导致学生在学习过程中不断地感受到知识点的跳跃和衔接上的断裂。比如,在引入矩阵乘法和行列式的基础概念时,作者似乎急于展示某些高级应用,却忽略了对最基本向量空间和线性变换直觉理解的铺垫。等你真正需要回顾基础定义时,发现这些基础内容被分散在不同的章节深处,彼此之间缺乏清晰的逻辑路径引导。初学者在面对这种结构时,很容易迷失方向,感觉自己像是在一个巨大的迷宫里打转,不知道哪个知识点应该先掌握,哪个又是后继的。这种破碎的知识体系,极大地增加了理解抽象概念的认知负荷,使得学习过程充满了不必要的摩擦和困惑。好的教材应该像一位耐心的向导,一步步将学习者引向真理,而这本书的结构设计,更像是一个随心所欲的笔记集合,而非精心策划的教学蓝图。

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这本教材的排版设计简直是一场视觉灾难,简直让人怀疑设计者是否真正理解学习者在面对复杂的数学符号和长篇论述时的阅读需求。封面设计得平平无奇,完全没有吸引力,拿到手里的感觉就像是在翻阅一本过时的技术手册。内页的字体选择和行距处理得极其不合理,有些关键定义和定理被埋没在密密麻麻的文字堆砌中,需要花费额外的心思去辨认和提取。更令人抓狂的是图表的质量,那些用来阐释抽象概念的插图,线条模糊不清,色彩搭配也毫无章法,很多本该清晰明了的几何图形,因为拙劣的印刷质量而变得模棱两可,让人产生强烈的挫败感。学习线性代数本身就需要极大的专注力,而这本书的物理呈现形式却在不断地分散读者的注意力,迫使我们把精力浪费在与内容无关的排版和印刷细节上。每一次翻阅,都像是一次对耐心的残酷考验,真的希望出版商能在这方面给予足够的重视,因为优秀的数学内容不应该被如此糟糕的“外衣”所拖累。这本书在物理感官上给读者的体验,远低于一本当代大学教材应有的标准。

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