綫性代數應該這樣學

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Sheldon Axler
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第1章 向量空间
S1.1 复数
S1.2 向量空间的定义
S1.3 向量空间的性质
S1.4 子空间
S1.5 和与直和
习题
第2章 有限维向量空间
S2.1 张成与线性无关
S2.2 基
S2.3 维数
习题
第3章 线性映射
S3.1 定义与例子
S3.2 零空间与值域
S3.3 线性映射的矩阵
S3.4 可逆性
习题
第4章 多项式
S4.1 次数
S4.2 复系数
S4.3 实系数
习题
第5章 本征值与本征向量
S5.1 不变子空间
S5.2 多项式对算子的作用
S5.3 上三角矩阵
S5.4 对角矩阵
S5.5 实向量空间的不变子空间
习题
第6章 内积空间
S6.1 内积
S6.2 范数
S6.3 规范正交基
S6.4 正交投影与极小化问题
S6.5 线性泛函与伴随
习题
第7章 内积空间上的算子
S7.1 自伴算子与正规算子
S7.2 谱定理
S7.3 实内积空间上的正规算子
S7.4 正算子
S7.5 等距同构
S7.6 极分解与奇异值分解
习题
第8章 复向量空间上的算子
S8.1 广义本征向量
S8.2 特征多项式
S8.3 算子的分解
S8.4 平方根
S8.5 极小多项式
S8.6 约当形
习题
第9章 实向量空间上的算子
S9.1 方阵的本征值
S9.2 分块上三角矩阵
S9.3 特征多项式
习题
第10章 迹与行列式
S10.1 基变换
S10.2 迹
S10.3 算子的行列式
S10.4 矩阵的行列式
S10.5 体积
习题
符号索引
索引
· · · · · · (收起)

具体描述

本書強調抽象的嚮量空間和綫性映射, 內容涉及多項式、本徵值、本徵嚮量、內積空間、跡與行列式等. 本書在內容編排和處理方法上與國內通行的做法大不相同, 它完全拋開行列式, 采用更直接、更簡捷的方法闡述瞭嚮量空間和綫性算子的基本理論. 書中對一些術語、結論、數學傢、證明思想和啓示等做瞭注釋, 不僅增加瞭趣味性, 還加強瞭讀者對一些概念和思想方法的理解.

本書起點低, 無需綫性代數方麵的預備知識即可學習, 非常適閤作為教材. 另外, 本書方法新穎, 非常值得相關教師和科研人員參考.

用户评价

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##标题翻译有所误导 这本书不适合学 适合悟

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##看到最后一页,才明白《线性代数应该这样学》用心良苦,《高等数学》和《线性代数》那些公式原理这么来,原来行列式从线性空间、线性映射、矩阵、特征值、内积、复化、算子、正交、等距同构、迹……这么一路定义过来的,才凝炼出我们最初《线性代数》一上来看到的“行列式”!

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##观点是要高一些,概念更加抽象。

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##这本书不适合初学 概念能把我绕晕

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##很精彩的一本代数教材!整本书的重点十分突出,不像国内的教材花费大量精力在矩阵论和行列式上,本书紧紧围绕着线性映射为中心展开,完全淡化了矩阵与行列式的作用,仅仅将其当成必要的工具来使用,逻辑链条十分清晰。非数学系学线性代数的可以洗洗睡了,这本书的内容涵盖了高等代数绝大多数内容(也就是高等代数除了二次型和部分多项式理论之外的内容)。本来是想用来复习概念看看的,结果没想到看了这么久,书上部分的记号和阐述也给理解造成了一定的困难,国外的教材的符号体系和国内相比还是有所不同。

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##非常好的观点,可以衔接上泛函分析。缺点是忽视了矩阵的计算技巧,初学的话需要结合传统的高代教材一起看。

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##这本书不适合初学 概念能把我绕晕

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##错过了泛函的读起来真困难,不推荐

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##从纯数学的角度理解线代,学到行列式的时候有一种世界线重合的恍然大悟感。

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