2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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具体描述
用户评价
##以前学的怕不是假的线代
评分##MIT著名线代课程的教材，因为没时间跟视频就直接看教材了。这本书定位是入门，但我觉得学过线代的再看一遍收获也很大，书里提供的一些理解角度是我从来没有注意到过的例如Ax=b的四个重要向量空间，还有矩阵乘法的四种理解，看完真的觉得太amazing了。 不过也有缺点，这本书行文风格更像是一本课堂讲义，看起来总觉得有点不顺畅，需要自己重新组织好知识点。
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
评分##以前学的怕不是假的线代
评分比北大版应用许多，感觉对cs课的data work理解上升了一个维度...【而为什么第二个本命年了我还在学lilear algebra... 【第二个本命年继续nl不分...
评分##"utterly beautiful" --鸽兰特
评分##其实更喜欢 Strang教授的 Lectures，Textbook太想做到循循善诱了，反而降低了阅读流畅度。
评分##"utterly beautiful" --鸽兰特
评分##我居然坚持下来了！很感动，依依不舍。Strang教授采用注重体验、注重知识点背后的数学原理和知识点之间的联系、理论和实际相结合、不在一开始用枯燥的定义和证明填鸭学生的教学方式，让从来就讨厌数学的我体会到线性代数之美。从代数理论体系下多个角度看待同一数学现象，获取的美妙感受是难以言表的。Strang教授幽默风趣有少年气，很羡慕他这种发自内心沉浸在工作中的状态。配套教材有些微言大义（想起当初学江元生《结构化学》的感受，文字简洁深奥第一遍看不懂），初学者一边听课一边读书效果更佳。
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