Introduction to Linear Algebra

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Gilbert Strang
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1 Introduction to Vectors
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

评分☆☆☆☆☆

##主要是看了作者课程视频,书看了一些章节补充课里忽略的证明。感觉书有点太长了,没有课程流畅。Edelman 更新后的课程强调SVD: https://github.com/mitmath/1806/blob/master/summaries.md

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☆☆☆☆☆

##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☆☆☆☆☆

##本科的时候可能学了个假线代。配合MIT的18.06视频效果拔群。

评分☆☆☆☆☆

##Linear Algebra Done Right前本科线代普遍使用的教材。

评分☆☆☆☆☆

##很好的教材,很好的课程

评分☆☆☆☆☆

##课已经刷完了,书还没有看完,希望至少看到第7章吧。总的来说真的很好,但有些我以为比较重要的话题过的有点快(比如Linear transformation)....刷到了第8章。需要回顾定期回顾一下重点知识:四个子空间,不同的factorization,determinant以及linear transformation(这个感觉貌似不是很扎实).有一个小震撼是原来Ax=b里面包含了那么多层的含义!甚至很大一部分的factorization都是为了求最接近的解。

评分☆☆☆☆☆

##本科的时候可能学了个假线代。配合MIT的18.06视频效果拔群。

评分☆☆☆☆☆

##在读第五版的,还不错,只可惜没有中文,无法对比理解。只读英文版,确实有所难处。

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