具体描述
内容简介
《矩阵论及其工程应用》针对工程硕士的实际需要，在编写的过程中遵循重原理，轻推导，淡化理论，侧重实践的原则，安排了许多案例来培养和训练学生应用数学知识分析问题和解决问题的能力。前言/序言
用户评价
我是一名有多年教学经验的数学老师，一直以来，我都希望能找到一本既能讲解好矩阵论的理论，又能体现其在实际应用中的重要性的教材。终于，《矩阵论及其工程应用》这本书让我眼前一亮。我最看重的是这本书的逻辑性和系统性。它从最基本的矩阵定义开始，逐步深入到高级概念，层层递进，结构清晰。每个章节的讲解都循序渐进，难度适中，非常适合作为课堂教学的辅助材料。书中的例子非常丰富，涵盖了从物理、工程到经济、计算机科学等多个领域，这极大地拓展了学生的视野，让他们能够看到数学在不同学科中的应用价值。我特别喜欢书中对一些经典问题的矩阵化处理方式，例如，用高斯消元法求解线性方程组，用克莱默法则求解，以及矩阵在最小二乘法中的应用。这些例子不仅能够帮助学生巩固所学的矩阵知识，更能让他们体会到数学工具的强大之处。书中的习题设计也非常精巧，既有巩固基础的练习题，也有挑战思维的综合题，能够有效地检验学生的学习成果。我尝试着将书中的一些内容和习题引入到我的课堂中，学生的反馈都非常好，他们普遍反映这本书的内容生动有趣，易于理解，并且能够激发他们学习数学的兴趣。这本书无疑是我教学生涯中的一份宝贵财富。
评分作为一名对算法优化充满好奇的程序员，我一直都在寻找能够提升我代码效率和解决复杂问题能力的工具。《矩阵论及其工程应用》这本书，对我来说，就像是一本武林秘籍，里面蕴含着解决无数工程难题的“内功心法”。我最着迷的是书中关于迭代算法的讲解，特别是牛顿法和共轭梯度法在求解大型稀疏矩阵方程组时的应用。这些算法的原理和实现细节，书里都解释得非常透彻，让我能够理解它们背后的数学原理，而不是仅仅停留在“调用库函数”的层面。更重要的是，书中给出了大量关于这些算法在实际工程问题中的应用案例，比如在有限元分析、图像恢复、网络流问题等。这些案例让我能够清晰地看到，这些抽象的数学算法是如何被转化为解决实际问题的强大武器。我尝试着将书中的一些迭代算法应用到我正在开发的某个数据处理系统中，结果非常惊艳。原先需要数小时才能完成的计算，现在只需要几分钟。这让我深切体会到，精通矩阵论，对于提升算法开发能力是多么重要。此外，书中关于谱分析和特征值问题的讲解，也让我对数据降维和模式识别有了更深的理解。PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）这些常用的降维技术，其核心都离不开特征值和特征向量的计算。这本书为我深入理解这些技术提供了坚实的理论基础。
评分我是一名对控制理论和系统工程充满热情的学生，一直以来，我都对如何用数学模型来描述和控制复杂的动态系统感到好奇。《矩阵论及其工程应用》这本书，为我提供了理解这些系统的数学框架。我最欣赏的是书中关于线性时不变系统（LTI）的描述。状态空间方程，即用矩阵来表示系统的动态演化，是我理解系统稳定性和可控性的关键。书中对可控性矩阵和可观测性矩阵的讲解，以及它们在设计控制器和状态观测器中的作用，让我感到非常启发。例如，通过分析系统的可控性矩阵，我能够判断出是否可以通过施加输入信号来将系统驱动到任意状态；通过分析可观测性矩阵，我能够判断出是否可以通过测量系统的输出信号来推断出系统的内部状态。这些概念对于设计高效、鲁棒的控制系统至关重要。此外，书中关于矩阵在最优控制和卡尔曼滤波中的应用，也让我受益匪浅。这些技术在航空航天、机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。这本书为我深入理解这些高级控制理论提供了坚实的理论基础，并让我看到了矩阵论在解决实际工程问题中的巨大潜力。
评分我是一名对理论研究充满热情的研究生，一直以来，我都认为扎实的理论基础是进行科学创新的前提。《矩阵论及其工程应用》这本书，恰恰满足了我对理论深度和广度的追求。我尤其欣赏书中对矩阵论公理化体系的阐述。它没有止步于对矩阵基本性质的罗列，而是从更抽象的代数结构角度，深入剖析了矩阵的本质。这种严谨的学术风格，让我对整个数学体系有了更深刻的理解。书中关于线性空间、线性变换、内积空间等概念的讲解，与矩阵论的联系非常紧密，能够帮助我建立起一个完整的理论框架。我发现，很多前沿的科学研究，尤其是涉及数据科学、机器学习、量子计算等领域，都离不开矩阵论的支撑。这本书为我深入理解这些前沿领域提供了坚实的理论基础。例如，在机器学习中，神经网络的权重矩阵、协方差矩阵等，都涉及到矩阵论的知识。而量子计算中的量子比特的表示、量子门的操作，更是直接与酉矩阵等概念相关。书中对这些概念的深入讲解，让我能够更清晰地理解这些领域的数学模型和算法原理。此外，书中关于张量分析的内容，也为我拓展了研究视野。张量作为矩阵的推广，在更广泛的科学和工程领域有着重要的应用。这本书的阅读过程，对我来说，是一次深刻的学术洗礼，它让我看到了数学的无穷魅力，也为我未来的研究方向提供了重要的启示。
评分这本书简直就像一部为我量身打造的工程数学启蒙手册！我一直以来都对那些看似高深莫测的数学理论感到畏惧，尤其是矩阵，总觉得它像一层厚厚的迷雾，怎么也看不清里面的奥秘。但翻开《矩阵论及其工程应用》之后，那种感觉瞬间被打破了。作者用一种极其平易近人的语言，将抽象的矩阵概念一步步剥开，仿佛带着我穿梭于一个由数字和向量构成的奇妙世界。从最基础的矩阵定义、运算，到后来那些复杂的特征值、特征向量，每一步都解释得清晰透彻，让我这个数学“小白”也能心领神会。更让我惊喜的是，书中的工程应用部分，简直是点睛之笔。它没有停留在枯燥的理论推导上，而是将矩阵与实际工程问题紧密结合，让我看到了数学的强大力量。比如，在信号处理中，如何用矩阵来分析和重构信号；在结构分析中，如何用矩阵来模拟和预测结构的稳定性；甚至在图像处理领域，矩阵也扮演着不可或缺的角色。这些鲜活的例子，让我不再觉得数学只是纸上谈兵，而是真正能够解决实际问题的工具。我尤其喜欢书中的图示和表格，它们将复杂的计算过程和概念形象化，大大降低了我的理解难度。而且，作者在讲解过程中，还会时不时地穿插一些历史典故和名人故事，让阅读过程充满了趣味性，不再是冰冷的知识灌输。我敢说，这本书不仅教会了我矩阵的知识，更重要的是，它激发了我对工程数学的浓厚兴趣，让我愿意花更多的时间去探索这个领域。
评分说实话，当初选择这本书，完全是因为工作的需要，我是一名初级工程师，在项目开发中经常会遇到一些需要处理大量数据的场景，而这些数据往往可以用矩阵来表示。但之前我对矩阵的了解仅限于一些皮毛，很多时候都是凭感觉在处理，效率不高，而且容易出错。读了《矩阵论及其工程应用》之后，我感觉自己的工程能力得到了质的飞跃。书中关于矩阵分解的章节，我反复看了好几遍。奇异值分解（SVD）和LU分解，以前觉得是天书，现在却能理解它们的原理和在数据压缩、降噪等方面的应用。特别是SVD，在我的工作中，用来处理一些图像识别和特征提取问题，效果非常显著。书中的算法讲解，条条清晰，配以伪代码，即使不具备深厚的编程功底，也能很快上手。我尝试着将书中的一些算法应用到我的实际项目上，结果证明，效率和精度都比之前有了很大的提升。除了基础理论，书中关于矩阵在优化问题中的应用也让我大开眼界。无论是线性规划还是非线性规划，矩阵都是其核心的数学工具。书中对这些优化算法的讲解，不仅理论扎实，而且给出了很多具体的工程实例，比如在资源分配、路径规划等方面的应用。这让我在面对复杂的工程优化问题时，不再感到束手无策，而是能够运用数学工具，找到最优解。这本书的价值，在于它将理论与实践完美地结合在了一起，让我能够真正地将所学知识应用到工作中，解决实际问题。
评分我是一名对信号处理和通信技术充满兴趣的工程师，一直以来，我都希望能够掌握更先进的数学工具来分析和处理复杂的信号。《矩阵论及其工程应用》这本书，对我来说，就像是一本通往信号处理殿堂的钥匙。我最着迷的是书中关于傅里叶变换、Z变换等经典信号处理工具的矩阵化表述。例如，离散傅里叶变换（DFT）本身就可以看作是一个矩阵乘法，而快速傅里叶变换（FFT）算法的效率提升，也与矩阵的稀疏性和结构密切相关。书中对这些概念的深入讲解，让我能够更深刻地理解信号在频域和时域之间的转换关系。更重要的是，书中关于矩阵在调制解调、信道编码、滤波等通信技术中的应用，让我大开眼界。例如，在MIMO（多输入多输出）通信系统中，信道矩阵的秩直接决定了系统的容量；在信道编码中，校验矩阵是保证通信可靠性的核心。这本书为我深入理解这些复杂通信系统背后的数学原理提供了坚实的理论基础，也让我能够更好地分析和设计通信系统。我尝试着将书中介绍的一些信号处理算法应用到我的工作中，例如，利用矩阵方法来提高信号的信噪比，或者进行信道均衡，结果都非常令人满意。
评分我是一名对科学史充满兴趣的普通读者，一直以来，我都对那些塑造了现代文明的科学思想和理论感到好奇。《矩阵论及其工程应用》这本书，就像是一扇窗口，让我得以一窥矩阵论这个伟大的数学分支是如何孕育、发展，并最终渗透到我们生活中的方方面面的。我尤其喜欢书中在介绍矩阵论概念时，穿插的那些历史背景和发展脉络。它不仅仅是枯燥的数学公式，而是讲述了一个个科学家们为了解决实际问题，如何一步步探索和发现矩阵这一强大工具的故事。从高斯消元法的诞生，到凯莱、哈密顿等数学家对矩阵理论的奠基性贡献，再到后来矩阵论在量子力学、信息论等领域的广泛应用，我仿佛看到了数学科学发展的壮丽史诗。书中对矩阵在不同历史时期和不同学科中的应用介绍，让我感到非常震撼。原来，我们习以为常的许多技术，比如GPS导航、图像压缩、股票市场分析，背后都离不开矩阵的支撑。这种历史的厚重感和现实的联系，让我对数学的敬畏之情油然而生。这本书让我明白，科学理论的产生并非偶然，而是人类智慧不断探索和积累的结晶。它不仅仅是一本关于数学的书，更是一本关于科学精神的书，激励着我去思考和学习。
评分我是一名对数据分析和模式识别充满好奇的爱好者，一直以来，我都在寻找能够帮助我理解数据背后隐藏的规律的书籍。《矩阵论及其工程应用》这本书，对我来说，就像是一位智慧的引路人，为我打开了通往数据世界的大门。我最着迷的是书中关于矩阵在数据科学中的应用，尤其是降维、聚类和分类等技术。例如，书中对主成分分析（PCA）的讲解，让我彻底理解了如何通过矩阵运算，从高维数据中提取出最重要的信息，从而简化数据，提高后续分析的效率。书中对奇异值分解（SVD）在推荐系统中的应用解释，更是让我眼前一亮。原来，我们每天都在使用的电商平台的个性化推荐，背后竟然有着如此精妙的数学原理。此外，书中关于矩阵在图像处理中的应用，如傅里叶变换、小波变换等，也让我对数字图像的分析和处理有了全新的认识。我尝试着将书中的一些矩阵方法应用于我自己的数据集分析项目中，结果证明，这些方法不仅能够有效地提取出有用的信息，还能帮助我发现数据中之前未曾注意到的模式。这本书的价值在于，它用清晰易懂的方式，将复杂的数学概念与实际的数据应用相结合，让我能够真正地理解并运用这些强大的工具来解读数据。
评分作为一个对计算科学和数值分析充满热情的研究生，我一直在寻找能够深入理解数值计算方法背后数学原理的书籍。《矩阵论及其工程应用》这本书，为我提供了一个绝佳的学习平台。我最欣赏的是书中对矩阵求逆、特征值计算等问题的数值稳定性分析。在实际的工程计算中，病态矩阵的出现往往会导致计算结果的巨大误差，而这本书深入剖析了这些数值问题的根源，并介绍了一些有效的处理方法。例如，书中关于条件数、截断误差、舍入误差的详细讲解，帮助我理解了数值计算中不确定性的来源。同时，它也介绍了一些稳健的数值算法，如QR分解、奇异值分解在求解线性方程组和特征值问题中的应用。这些算法在保证计算精度的同时，也兼顾了计算效率，对于处理大规模科学计算问题至关重要。我特别喜欢书中对这些数值算法的理论证明和几何直观解释，这使得抽象的算法不再难以理解。我尝试着将书中介绍的一些数值方法应用到我的博士研究项目中，例如，在求解偏微分方程的离散化模型时，遇到了大规模稀疏矩阵的求解问题。书中关于迭代求解器的介绍，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代以及更高级的预条件共轭梯度法，对我帮助巨大。通过这些方法，我能够有效地求解出高精度的计算结果，为我的研究提供了坚实的支持。
评分书挺好的，但是我买错了，不大用得着。
评分一如既往的支持
评分不错，讲解详细，容易理解！
评分挺好
评分还是蛮方便的
评分好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！好书，非常不错！非常值得购买！
评分还是蛮方便的
评分不错不错，内容安排合理，准备用这本书给研究生上课了，
评分我还是蛮喜欢这本书的。快递的确快
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