高等代数教程

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郭聿琦,岑嘉评,王正攀 著
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出版社: 科学出版社
ISBN:9787030404176
版次:1
商品编码:11525322
包装:平装
开本:16开
出版时间:2014-08-01
用纸:胶版纸
页数:324
正文语种:中文

具体描述

内容简介

高等代数教程除了第0 章“整数, 数域与多项式”外, 将“线性代数” 内容分为上下两篇, 上篇以较为具体的“线性方程组的一般理论问题”的提出、分析、抽象、解决和引申为线索组织“线性空间理论”, 并在问题的讨论中充分使用它; 下篇以“实二次型的主轴问题”的提出、分析、抽象、解决和引申为线索组织“线性变换理论”, 并在问题的讨论中充分使用它, 这是宏观框架, 详见目录. 其微观处理, 则以“线性相关性” 这一“线性代数” 的核心概念贯穿始终, 且使用了许多独特的处理方法和技巧. 每章后的习题之外, 贯穿于各章节中的诸多“注” 提供了若干思考问题. 另外, 高等代数教程在“现代化处理上” 实现了内容上的诸多“更新”(语言上的, 开发路线上的, 证明方法上的, …), 也给出了内容上的适当的“增新” (诸如引进了出现于28 年前的“关于多项式的FermAt 大定理的初等证明”).

目录


第 0章整数,数域与多项式 1

0.1集合,映射与运算 1

0.2整数 6

0.3数域 11

0.4多项式与多项式函数 12

0.5带余除法,余数定理和零点 —因子定理 17

0.6最大公因式与最小公倍式 18

0.7因式分解与重因式 24

0.8 C, R和 Q上的多项式 31

0.9关于多项式的 FermAt大定理的一个初等证明 36
习题 0 40

上篇线性方程组的一般理论问题
引言线性方程组, 5元解法及其在增广矩阵上的实现 49

习题 56
第 1章矩阵代数 58

1.1矩阵代数 58

1.2分块矩阵 64

1.3矩阵的初等变换与等价标准形 71
习题 1 74
第 2章一类特殊线性方程组的行列式法则 (CrAmer法则) 78

2.1 n阶 (方阵的)行列式 78

2.2行列式的基本性质 (特别地,方阵代数与行列式)及其应用 81

2.3线性方程组的 CrAmer法则 90

2.4行列式的展开式 95

2.5行列式的 (一种)公理化定义 97
习题 2 99

第 3章线性方程组的一般理论 105

3.1 n元向量的线性相关性与方程组的求解问题 105

3.2矩阵的秩与方程组的求解问题 110

3.3线性方程组的解的结构 117
习题 3 127
第 4章线性空间与线性方程组 133

4.1线性空间与其子空间 133

4.2维数,基底,坐标与 CrAmer法则 137

4.3坐标变换与 CrAmer法则 143

4.4线性空间的同构与线性方程组理论的一个应用 148

4.5线性方程组解集的几何结构 151
习题 4 153
第 5章对称双线性度量空间与线性方程组 158

5.1线性空间上的线性和双线性函数 158

5.2对称双线性度量空间与线性方程组可解的几何解释 163

5.3 Euclid空间 166

5.4向量到子空间的距离与线性方程组的最小二乘法 174
习题 5 179

下篇实二次型的主轴问题
引言二次型主轴问题的几何原型 185
1二次型的一般问题 186
2从二次曲线讲起——实二次型主轴问题的几何原型 187
习题 193
第 6章线性空间上的线性变换 194

6.1线性变换及其合成和矩阵表示 194

6.2不变子空间,特征根与特征向量 204

6.3特征多项式与最小多项式 208

6.4 CAyley-HAmilton定理的传统证明 221
习题 6 222
第 7章线性空间关于线性变换的一类直和分解 230

7.1线性映射 (特别地,线性变换)的像与核 230

7.2线性空间关于线性变换的一类直和分解 236
习题 7 241

第 8章 Euclid空间上的两类线性变换与二次型主轴问题 242

8.1正变变换与对称变换 242

8.2二次型的主轴问题 246

8.3一个应用 (将一对实二次型同时化简为平方和) 253

8.4二次型的一般问题 259
习题 8 276
第 9章引申 --------一般矩阵的 (相似)标准形 280

9.1 λ矩阵及其等价标准形 280

9.2 λ矩阵的行列式因子,不变因子和初等因子 285

9.3矩阵的相似与其特征矩阵的等价 289

9.4矩阵的不变因子与 Frobenius (有理)标准形 292

9.5矩阵的初等因子与 JAcobson标准形 (特例为 JordAn标准形) 295

9.6 JordAn标准形的几何解释 302
习题 9 304
参考文献 308
索引 309

精彩书摘

第 0章整数,数域与多项式
线性代数 (或称一次代数)的讨论必然要使用多项式的一些基本概念,这是本书要介绍一点多项式的基本概念的直接缘由.另外,多项式作为代数学中最基本的对象之一,在代数学的各个分支以及其他数学学科中,或者构成其基本内容,或者多多少少要被涉及,所以本书作为一本基础教程对它作一点起码的介绍,也有更广泛的意义.
这里要介绍的多项式的一些最基本的事项与整数的许多基本事项是平行的,两相对照十分有趣,这又是要先讲一点整数的原因.
数量领域内的代数学,问题的讨论常常需要事先明确解决问题的数量范围.数量的加、减、乘、除等合成的性质通常称为数量的代数性质,而数量的代数学所研究的问题基本上涉及的就是数量的代数性质,它们是有理数全体、实数全体和复数全体所共有的,为此,我们要引入数域这一基本概念,作为我们讨论数量领域内代数学的一个基础.
本章乃至全书的讨论要使用一些集合论的语言,因此,我们的 0.1节先用于回顾集合及其相关概念,井尽量将它们精确化.
0.1集合,映射与运算
集合是数学中少数不加定义的概念 (称为元概念)之一,它被界定为具备某种性质的对象的全体.关于整数,依我们的经验,它们是
0, ±1, ±2, , ±n, .
而整数的全体 Z就是一个集合,称 Z为整数集.构成一个集合 A的每一个对象称为这一集
合的一个元素,这一关系,记为 x ∈A,称为 “x属于A”;否则记为 x/∈A,称为 “x不属于A”.例如, .2 ∈Z, 12

∈/Z.
不含任何元素的集合称为空集,记为 所谓一个集合是己知的,指的是构成 A的全体对象是己知的.因此,刻画一个集合,就是阐述这个集合是由哪些元素构成的.要阐述这一点,一个直截了当的方法就是将这个集合的全部对象罗列出来,这对于由有限个元素组成的集合 (称为有限集,否则称为无限集,通常用 |A|表示集合 A含元素的个数),都是行得通的,例如,由 1, 2, 3组成的集合 A,我们就可以用这一罗列法将 A表示为
A = {1, 2, 3}; (0.1)
这一方法对于某些无限集也可以使用,例如,整数集 Z可表示为
但是,更一般的阐述方法是使用定义这一集合的性质.于是,如果集合 A是由具有性质 P的所有对象构成的,那么我们就可以表示 A为
A = {x | x具有性质 P }.
例如,平面上落在双曲线 x2 . y2 =1上的点 (x, y)的全体 M,就可写为
M = {(x, y) | x 2 . y 2 =1};
又如, Z可以写为 Z = {x | x是整数}.
前面的罗列法也可归为后面的这一阐述方法,例如,式 (0.1)中的 A可以写为 A = {x | x =1, 2, 3},
此时,所使用的性质 P是 P =“x是 1,或者 2,或者 3”.任给两个集合 A, B,我们可以使用下述各种合成的方法构造一些新的集合: C1 = {x | x ∈ A,或 x ∈ B}, C2 = {x | x ∈ A,且 x ∈ B}, C3 = {x | x ∈ A,且 x/∈ B}, C4 = {(x, y) | x ∈ A, y ∈ B},
分别记它们为
C1 = A ∪ B, C2 = A ∩ B, C3 = A . B, C4 = A × B,
且分别称 C1,C2,C3和 C4为集合 A与 B的井,交,差和 DescArtes积.
除了集合之间的上述基本合成 (它们原则上都可以由两个集合推广到多个集合)外,集合间还有一种基本关系,称为包含 (或包含关系).
令 A, B为两个集合.称 A包含在集合 B中 (或称 B包含 A,也称 A为 B的子集),记为 A . B,即如果 x ∈ A意味着 x ∈ B.例如,对于式 (0.1)中的 A,有 A . Z;称 A与 B相等,记为 A = B,如果 A . B,且 B . A,即 A与 B是同一个集合;称 A真包含在 B中 (或称 B真包含 A,也称 A是 B的真子集),即如果 A . B,但 A 任何集合 A以自身 A
= B.和空集 .为自己的子集,这两个子集称为平凡子集.若 A = {1, 2, 3},则 A的所有子集为
., {1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3},A,
其中前 7个子集是真子集,中间 6个子集是非平凡子集.
B的井,变,差和 DescArtes积.现在,我们可以再介绍集合的另外两种合成了.
d
x∈ S1} ( d
C5 ={ x | x ∈ S| =表示用右边定义左边)

d
C6 ={ A | A. S}
的差相联系, S1 = S . S1.
下面我们要回顾的是作为函数推广的所谓集合间的映射的概念.
A在 f下的象, A为 b在 f下的一个原象.
f : A.→ B A = f(A).
.→ b称 A(B)为 f的定义域 (值域),记 A = D(f),B = R(f).又令 Imf= { b∈ B | (. A ∈ A) f(A)= b} , f.1(b)= { A∈ A | f(A)= b} ,b∈ B.
例如,若记 2Z = { 2n | n∈ Z} ,
f: Z .→ 2Z .→ 4 | 其中 | n|表示 n∈ Z的绝对值.此时,
Imf = { 4 | n |n∈ Z} = { 0,4,8,12,} .对于任意 m∈ 2Z,
读考查取 (0.1)与 及 与者可以为式 中的 和 为 来一下 的包含关系以AABZABA集子集即令 为一合 为它的分别称.SSSS,,.11 辛旱S()(2);记记与集为 在 中的集和 的集 分别为为 后者也为 两合PSSSCSCS,,1516定义 0.1.1集映每令 为两个合 到的一个射是一个法则 使得 中的一A,BABfA.,按唯应 (),与 此记个元素 照这一法则都一确定 中的一个元素 对时 称 为Bbbfb=AAA,,们映用面我表示 到的一个射 通常下的方式:ABf象完全原象们分别称它为 的和 在 下的∈fbBf.让 应于4 们有映则对时 我一射||∈ Znn,()(0.2) | f=nnn,

{ 0} ,
f.1(m)=
m m

,当 m>0,且 m为 4的倍数时,
, .
当 m=0时,

4 4
.,其他情况.


映射 f : A .→ B和 g : A .→ B称为相等的,如果 (. A ∈ A) f(A)= g(A).称映射 f : A .→ B是一个单射,或 1 . 1映射 (满射,或到上的映射),如果 (. b ∈ B) | f.1(b) | : 1(Imf = B),或者说,(. A1,A2 ∈ A) A1 = A2 . f(A1)= f(A2)((. b ∈ B)| f.1(b) | . 1),
即 A中不同的元素在 f下的象也不同 (B中的每一个元素都是 A中的某一个元素在 f下的象),其中 | D |表示集合 D中含元素的个数.称映射 f : A .→ B是一个双射,或一一对应,如果 f既是一个单射,又是一个满射.式
(0.2)中的映射显然既不是单射,也不是满射.下面的映射 f1 : Z .→ Z
n .→ 2n, f2 : Z .→ { 1, 2}

1, 当 2 ↑ n时,
n .→f3 : Z .→ 2Z 2,当 2 | n时,
n .→ 2n,
显然 , f1,f2,f3分别是一个单射但非满射、满射但非单射、双射的例子.我们可以借助己知的映射
f : A .→ B, g : B .→ C,
用下面的方法定义一个新的映射
h : A .→ C
A .→ g(f(A)),记 h = g . f,称为 f与 g的合成.显然,这一合成是满足结合律的,即对于任何映射
f : A .→ B, g : B .→ C, h : C .→ D,

h . (g . f)=(h . g) . f.定理 0.1.1映射 f : A .→ B是一个单射 (满射)当且仅当存在 g : B .→ A,使得 g . f = iA (f . g = iB),其中 iA为 A到自身的所谓恒等映射,即对于任何 A ∈ A, iA(A)= A.
证明若映射 f : A .→ B是一个单射,则对于任何 b ∈ B, | f.1(b) | : 1.任意取定 A中一元素 A0,当 | f.1(b) | =0(即 f.1(b)= .)时,让 A0与 b对应;当 | f.1(b) | =1时,令 f.1(b)= { A} ,则让 A与 b对应.这一对应就确定一映射 g : B .→ A.显然,对于任意 A ∈ A,
(g . f)(A)= g(f(A)) = A,
即 g . f = iA.反之,若存在 g : B .→ A,使得
g . f = iA,
的 的),有
则对于任意 A, A∈ A,由 f(A)= f(A
A = iA(A)=(g . f)(A)= g(f(A)) = g(f(A的)) = (g . f)(A的)
= iA(A的)= A的.
因此, f是单射.若 f是一个满射,则 Imf = B,即对于任一 b ∈ B, f.1(b)= 现对于任一 b ∈ B,在 f.1(b)中取一 A,作
g : B .→ A
b .→ A.
于是,对于任意 b ∈ B, (f . g)(b)= f(g(b)) = f(A)= b,
即 f . g = iB.反之,若存在 g : B .→ A,使得
f . g = iB,
则对于任一 b ∈ B, b = iB(b)=(f . g)(b)= f(g(b)) ∈ Imf,
因此 ,Imf = B,即 f是一个满射.口由定理 0.1.1及其证明 (当 f既是一个单射又是一个满射的时候,证明中所作出的两个
g : B .→ A实际上是同一个),我们有如下推论.推论 0.1.1映射 f : A .→ B是一个双射当且仅当存在 g : B .→ A,使得
g . f = iA,f . g = iB.
定义 0.1.2当推论 0.1.1的充要条件成立时,称 f为可逆映射,显然, g由 f唯一确定,
记 g = f.1 ,称为 f的逆映射.于是,推论 0.1.1又可陈述为推论 0.1.2映射 f为双射当且仅当 f为一可逆映射.
在这一节的最后,我们给出两类特殊的映射.
一类映射是 f : A .→ A,我们称此类映射 f为集合 A上的变换,也称它们为 A上的一元运算.例如,取 A = {1, 2, 3}, A上的变换可以写成
. .
1 2 3
f = ,
i1 i2 i3

其中 ij = f(j).而每一 ij都有三种选择 (1,或 2,或 3),因此, A = {1, 2, 3}上的变换恰有 27
个.
另一类映射是, f : A ×A .→A,我们称此类映射 f为 A上的二元运算.
例如,通常的加法 “+”就是 Z上的一个二元运算.
+: Z ×Z .→Z
(n, m) .→n + m.
通常的减法 “.”,乘法 “×”也一样.但通常的除法 “÷”则不是 Z上的一个二元运算,即
(n, m) .→n ÷m, n,m ∈Z
不是 Z ×Z到 Z的一个映射.
0.2整数
对于整数
0, ±1, ±2, , ±n,
以及整数集 Z关于加、减、乘运算和关系 “:”的基本事项,我们都使用读者至今积累起来的经验.在这里我们对整数的讨论就从这些经验和下面的一个公理出发.
良序公理令 S .{n | n ∈Z,n 0}. (0.3)
若 S = .,则 S中有最小元素 (即
. n0 ∈S, .n ∈S, n0 : n).
注 0.1式 (0.3)中的 0可以被任何整数替代.
应用非负整数的良序公理,我们可以证明非负整数的另一个称为数学归纳法的性质.我们在此陈述这一性质的两种基本形式,但只证.二个,另一个的证明读者自行作出.
第一数学归纳法令 Pn是以非负整数 0, 1, 2, 为下标的一列命题.若
(1) P0为真,
(2)对于任意 k 0, “Pk为真”意味着 “Pk+1为真”,则对于任意 n 0, Pn为真.

前言/序言


《高等代数教程》 图书简介 一、 内容概述与定位 本书旨在为读者提供一套全面、深入且富有启发性的高等代数学习资源。我们深知高等代数作为现代数学的基石,其重要性不仅在于概念的抽象性,更在于其提供的严谨的逻辑框架和解决问题的工具。因此,本书的编写遵循了循序渐进、逻辑清晰、内容详实的原则,力求在深度与广度之间取得最佳平衡。 本书的读者群体主要面向数学专业本科生、研究生初期,以及需要深入理解代数理论的理工科背景的专业人士。我们假设读者已具备扎实的初等代数和基础微积分知识,能够理解集合论的基本概念和函数的基本操作。 二、 核心内容模块划分 本书的结构被精心设计为若干个相互关联且层层递进的章节,确保知识体系的完整性: 第一部分:线性代数基础与向量空间 本部分是全书的基石,重点在于建立线性代数的现代视角。 1. 数域与基本结构: 首先,我们详尽地讨论了数域的概念,包括有理数域 $mathbb{Q}$、实数域 $mathbb{R}$ 和复数域 $mathbb{C}$,并引入了更抽象的域的概念,为后续的线性空间构建提供必要的背景。我们详细阐述了域的代数性质及其在代数运算中的作用。 2. 线性空间(向量空间): 线性空间被作为核心研究对象,我们不仅给出了严格的定义(线性组合、张成、线性相关性与线性无关性),更通过大量的实例,如函数空间、多项式空间等,展示了抽象理论在具体情境中的应用。特别地,本部分着重讲解了基与维数的概念,并证明了有限维向量空间的同构性质。 3. 线性变换与矩阵表示: 线性变换(或称线性映射)是连接不同向量空间的桥梁。我们深入探讨了线性变换的核(Kernel)与像(Image),并利用秩-零化定理(Rank-Nullity Theorem)揭示了其内在联系。矩阵理论在此被提升到操作层面——矩阵不再仅仅是数字的排列,而是线性变换在特定基下的具体表示。我们详细分析了相似变换的意义,以及矩阵的秩与线性方程组解集的紧密关系。 第二部分:线性方程组的解法与矩阵的经典理论 本部分侧重于计算方法与经典理论的结合。 1. 初等行变换与高斯消元法: 详细介绍了初等行变换的性质及其对矩阵和方程组的影响。高斯消元法和列主元消元法的算法步骤、稳定性和适用范围被详尽剖析,确保读者能够熟练运用这些工具求解大规模线性方程组。 2. 行列式理论: 行列式的定义(基于置换或代数余子式展开)被严格给出。我们重点分析了行列式的性质,特别是它作为线性变换可逆性的判别准则的作用。对行列式计算的优化策略(如利用三角化简化计算)也进行了探讨。 3. 特征值与特征向量: 这是理解线性变换“不变”方向的关键。我们系统地讨论了特征多项式、特征值和特征向量的计算方法。对于代数重数和几何重数的概念,我们进行了细致的辨析,并探讨了矩阵对角化的充分必要条件。 第三部分:欧几里得空间与二次型 此部分将代数结构与几何直观相结合,引入度量概念。 1. 内积空间与正交性: 在实数域或复数域上,内积的引入使得距离、角度等几何概念得以在抽象空间中定义。正交基、施密特(Gram-Schmidt)正交化过程是本节的重点。我们证明了有限维内积空间总存在正交基,并讨论了正交投影的性质。 2. 对称矩阵与二次型: 针对实二次型,我们利用正交对角化理论,证明了任意实对称矩阵可以通过正交变换化为对角矩阵。二次型的规范形(如主轴定理)和正定性、半正定性的判定方法被详细阐述,这在优化理论和物理学中有广泛应用。 第四部分:线性代数的高级主题 本部分拓展到更抽象的结构和更深入的理论。 1. 线性函数的结构理论(不限于对角化): 对于不可对角化的矩阵,我们引入了更一般的典范形——若尔当(Jordan)标准型。这要求读者掌握最小多项式、特征多项式之间的关系,以及如何根据初等因子和初等子空间来构造若尔当块。 2. 多线性代数初步: 本章作为对线性代数的一次提升,引入了张量(Tensor)的基本概念,并探讨了双线性函数和二次型的更一般化处理方式,为接触微分几何或更深层次的代数结构做准备。 三、 教学特色与方法论 1. 严格的证明与清晰的逻辑链: 书中所有核心定理都给出了完整的、可供验证的数学证明。证明过程注重逻辑的严密性,避免“显然”跳跃,帮助读者建立坚实的数学思维。 2. 丰富的实例与应用举例: 理论阐述后紧接着是详细的例题分析,这些例题不仅服务于计算技巧的训练,更重要的是展示了抽象概念的直观意义。例如,线性变换在几何中的旋转、投影的意义,以及如何用矩阵刻画图论中的连通性问题。 3. 强调内在联系: 本书反复强调不同概念之间的内在联系。例如,行列式与特征值、线性映射的核与方程组的零空间、正交性与矩阵的奇异值分解(SVD,作为对角化的推广)。 4. 习题设计: 每章末尾配有分层次的习题。基础题旨在巩固基本概念和计算技能;中等难度题要求综合运用多章节知识点;挑战题则引导读者进行深入的理论探索和证明。 四、 总结 《高等代数教程》旨在培养读者对抽象代数结构的深刻理解,提升其进行严格逻辑推理的能力。它不仅是一本知识的传授书,更是一本思维的训练手册。通过对向量空间、线性变换、内积和典范型的系统学习,读者将能够为未来学习泛函分析、抽象代数、微分方程乃至现代科学中的复杂模型打下坚实而灵活的数学基础。

用户评价

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我一直对数学的美感充满好奇,这本书似乎为我打开了一扇新的窗户。它不仅仅是一本传授知识的书,更像是一本引领我感受数学之美的指南。在阅读过程中,我常常被作者对数学结构精妙之处的描述所打动。比如,在介绍某个抽象概念时,作者会不经意间流露出对该概念背后优雅数学结构的赞叹,这种情感的传递,让我感觉学习数学的过程本身就是一种艺术的享受。我尤其欣赏书中对数学史的简要回顾,这让我能够理解那些伟大的数学家是如何一步步探索出这些理论的,也更加尊重和珍视这些来之不易的知识财富。这本书的排版也为这种审美体验加分,整体风格简洁大气,留白适度,让人在阅读时心情舒畅,更容易沉浸在数学的海洋中,去发现和品味那些隐藏在符号和公式背后的深刻含义。

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刚拿到这本《高等代数教程》,还没来得及深入研读,但光是翻阅目录和序言,就足够让我对它充满了期待。首先,书的装帧设计非常精美,纸张厚实,印刷清晰,手感也很好,这在学术书籍中并不多见,让人赏心悦目,也更能激发阅读的兴趣。我尤其欣赏它在概念引入上的循序渐进,感觉作者在编写过程中,充分考虑到了初学者可能遇到的困难,力求用最清晰、最易懂的方式来阐述复杂的数学思想。例如,它在介绍群论的开端,似乎就花了大量篇幅来解释“群”这个基本概念的由来和意义,而不是直接抛出定义,这对于我这样数学基础不算特别扎实的读者来说,无疑是一剂定心丸。同时,书中的插图和图示也运用得恰到好处,虽然是高等代数,但通过直观的图形辅助,能够帮助我更好地理解那些抽象的数学对象和结构,感觉这不仅仅是一本教材,更像是一位耐心十足的老师,在我学习的道路上指点迷津。我已经迫不及待地想翻到后面的章节,看看它会如何带领我遨游抽象代数的奇妙世界了。

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读这本书,我有一种被“温柔地引导”的感觉,而不是被“粗暴地灌输”。高等代数这个科目,在我之前的认知里,总是带着一丝“高冷”和“晦涩”。然而,这本书的语言风格却异常平易近人,即使是在讲解那些非常抽象的概念时,作者也尽量使用生动形象的比喻和类比,让这些原本抽象的数学对象变得触手可及。比如,在解释向量空间的时候,作者并没有直接给出严谨的定义,而是先从一些我们熟悉的几何空间入手,然后层层递进,引出向量空间的普适性,这种循序渐进的方式,让我感觉自己并非在孤军奋战,而是在一位经验丰富的向导带领下,一步步攀登知识的高峰。我尤其喜欢作者在章节开头设置的“引言”部分,往往能够简明扼要地道出本章的核心思想和研究背景,这让我对即将学习的内容有了宏观的认识,也更加清楚学习这些知识的意义和价值。

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这本书的理论深度和广度都令人印象深刻。我随意翻阅了几页关于矩阵理论的部分,发现它对于矩阵的各种运算、性质以及应用,都进行了非常详尽的阐述。从基本的行列式计算,到复杂的特征值和特征向量分析,再到矩阵的分解,每一个环节都剖析得淋漓尽致。而且,书中的例子非常丰富,并且涵盖了从基础理论的验证到实际应用的初步展示,这让我深刻体会到抽象代数知识在解决实际问题中的重要性。我注意到,作者在讲解某些重要定理时,会给出多种不同的证明思路,这对于理解定理的本质非常有帮助,也展现了数学的魅力所在。我感觉,如果我能够认真研读这本书,不仅能够掌握高等代数的基本理论,更能培养严谨的数学思维和解决复杂问题的能力。

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这本书的编排逻辑简直是教科书级别的典范。我特别喜欢它在处理定理和证明时的处理方式。作者并非一股脑地将所有内容堆砌,而是巧妙地将理论知识与例题、习题穿插结合。每一次新概念的提出,都会立即伴随几个精心设计的例题,这些例题不仅展示了理论的应用,更重要的是,它们解答了我心中可能出现的各种“那这个该怎么用?”“它和之前的概念有什么区别?”的疑问。然后,在章节末尾,又有不同难度的习题,从基础的巩固到拔高的探索,覆盖面非常广。我尝试做了几道简单的习题,感觉掌握得相当牢固。更令人惊喜的是,书中似乎还预留了一些“思考题”或者“探索性问题”,这对于想要深入钻研的读者来说,无疑是极大的福利,能够引导我们主动去发现新的知识点和数学规律。这种“讲解-示范-练习-拓展”的模式,让我感觉学习过程非常高效,也很有成就感。

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3,直线方程、直线和平面的相互位置、两条直线的相互位置、二次曲面分类、椭圆面、双曲面、抛物面、锥面和柱面。

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7,Euclid几何中的平面与直线、Euclid平面与复数、Euclid空间与仿射空间、仿射簇。

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6,代数闭域、域扩张的自同构、Galois群、Artin引理、Galois扩张、Galois理论主定理、尺规做图问题、三等分角问题、倍立方问题、分圆扩张、不可约性判别法、Brauer定理、Dedekind定理、Artin定理、正规基。

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3,直线方程、直线和平面的相互位置、两条直线的相互位置、二次曲面分类、椭圆面、双曲面、抛物面、锥面和柱面。

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9,张量的概念、张量的坐标、张量积、张量的卷积、对称与斜对称张量、张量空间、外代数。

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5,曲线直径、曲面和曲线的中心、曲线的对称轴、曲面的对称平面、双曲线的渐近线、双曲面的渐近锥面、曲线的切线、曲面的切平面。

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7,Euclid几何中的平面与直线、Euclid平面与复数、Euclid空间与仿射空间、仿射簇。

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11,典型群、满同态、四元数代数、置换群、对称。

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7,循环扩张、交换扩张、可解扩张、范数和迹、Speiser定理、Artin-Speiser定理、方程可用根式解的判别法、表示、表示空间、表示模。

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