具体描述
| 书[0名0]： | 线性代数及其应用（原书[0第0]4版）|5404445 |
| 图书定价： | 79元 |
| 图书作者： | （美）戴维C.雷（David C. Lay） |
| 出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版日期： | 2017/3/1 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111559788 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 0 |
| 版次： | 1-1 |
| 作者简介 |
| David C. Lay在奥罗拉[0大0][0学0]（伊利诺伊州）获得[0学0]士[0学0]位，在加利福尼亚[0大0][0学0]（洛杉矶）获得硕士和博士[0学0]位. 自1966年以来，Lay一直从事数[0学0]研究和数[0学0]教育工作，[0大0]部分时间是在马里兰[0大0][0学0]帕克[0学0]院工作. 他还是阿姆斯特丹[0大0][0学0]、阿姆斯特丹自由[0大0][0学0]和德[0国0]凯泽斯劳滕[0大0][0学0]的访问教授. 在泛函分析和线性代数方面，他已经发表的论文[0超0]过30篇. 作为美[0国0]NSF资助项目“线性代数课程研究小组”的核心成员，目前，Lay是线性代数课程现代化的[0领0]导人. 此外，他还是几本数[0学0]教材的合著者，包括与Angus E. Taylor合著的《Introduction to Functional Analysis》，与L. J. Goldstein和D. I. Schneider合著的《Calculus and Its Applications》，以及与D.Carlson，C.R.Johnson和A.D.Porter合著的《Linear Algebra Gems—Assets for Undergraduate Mathematics》. 作为的教育家，Lay教授获得过四所[0大0][0学0]的杰出教[0学0]奖，包括1996年获得马里兰[0大0][0学0]著[0名0][0学0]者-教师称号. 1994年，他获得美[0国0]数[0学0]联盟授予的著[0名0][0大0][0学0]数[0学0]教[0学0]奖. 他被[0大0][0学0]生选为Alpha-Lambda-Delta[0国0]家荣誉专家协[0会0]和[0国0]家金钥匙荣誉协[0会0]的成员. 1989年，奥罗拉[0大0][0学0]授予他杰出校友荣誉. Lay是美[0国0]数[0学0][0会0]、加拿[0大0]数[0学0][0会0]、[0国0]际线性代数协[0会0]、美[0国0]数[0学0]联盟、Sigma Xi以及美[0国0]工业和应用数[0学0][0学0][0会0]成员.自从1992年以来，他成为多届数[0学0]科[0学0]基督联盟全[0国0]委员[0会0]成员. |
| 内容简介 |
| 线性代数是处理矩阵和向量空间的数[0学0]分支，在现代科[0学0]的各个[0领0]域都有应用. 本书是一本[0优0]秀的现代教材，给出新的线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助[0学0]生掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的[0学0]习和工作实践奠定基础. 主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和小二乘[0法0]、对称矩阵和二次型、向量空间的几何[0学0]等. 此外，本书包含[0大0]量的练习题、习题、例题等，便于读者参考. 本书内容深入浅出，论述清晰，适合作为高等院校理工科线性代数课程的教材，还可作为相关研究人员的参考书. |
| 目录 |
译者序 关于作者 前言 给[0学0]生的注释 [0第0]1章 线性代数中的线性方程组 1 介绍性实例 经济[0学0]与工程中的线性模型 1 1.1 线性方程组 2 1.2 行化简与阶梯形矩阵 12 1.3 向量方程 23 1.4 矩阵方程 34 1.5 线性方程组的解集 42 1.6 线性方程组的应用 49 1.7 线性无关 55 1.8 线性变换介绍 62 1.9 线性变换的矩阵 71 1.10 经济[0学0]、科[0学0]和工程中的线性模型 81 补充习题 90 [0第0]2章 矩阵代数 93 介绍性实例 飞机设计中的计算机模型 93 2.1 矩阵运算 94 2.2 矩阵的逆 103 2.3 可逆矩阵的特征 112 2.4 分块矩阵 117 2.5 矩阵因式分解 123 2.6 列昂惕夫投入产出模型 132 2.7 计算机图形[0学0]中的应用 137 2.8 n的子空间 145 2.9 维数与秩 153 补充习题 160 [0第0]3章 行列式 163 介绍性实例 随机过程和畸变 163 3.1 行列式介绍 164 3.2 行列式的性质 169 3.3 克拉默[0法0]则、体积和线性变换 177 补充习题 185 [0第0]4章 向量空间 189 介绍性实例 空间飞行与控制系统 189 4.1 向量空间与子空间 190 4.2 零空间、列空间和线性变换 199 4.3 线性无关集和基 208 4.4 坐标系 216 4.5 向量空间的维数 225 4.6 秩 231 4.7 基的变换 238 4.8 差分方程中的应用 244 4.9 马尔可夫链中的应用 253 补充习题 262 [0第0]5章 特征值与特征向量 265 介绍性实例 动力系统与斑点猫头鹰 265 5.1 特征向量与特征值 266 5.2 特征方程 273 5.3 对角化 280 5.4 特征向量与线性变换 287 5.5 复特征值 294 5.6 离散动力系统 300 5.7 微分方程中的应用 309 5.8 特征值的迭代估计 317 补充习题 323 [0第0]6章 正交性和小二乘[0法0] 327 介绍性实例 北美数据GPS导航 327 6.1 内积、长度和正交性 328 6.2 正交集 336 6.3 正交投影 345 6.4 格拉姆-施密特方[0法0] 352 6.5 小二乘问题 358 6.6 线性模型中的应用 367 6.7 内积空间 375 6.8 内积空间的应用 383 补充习题 389 [0第0]7章 对称矩阵和二次型 393 介绍性实例 多波段的图像处理 393 7.1 对称矩阵的对角化 394 7.2 二次型 400 7.3 条件[0优0]化 407 7.4 奇异值分解 414 7.5 图像处理和统计[0学0]中的应用 423 补充习题 431 [0第0]8章 向量空间的几何[0学0] 433 介绍性实例 柏拉图多面体 433 8.1 仿射组合 434 8.2 仿射无关性 441 8.3 凸组合 451 8.4 [0超0]平面 457 8.5 多面体 465 8.6 曲线与曲面 477 附录A 简化形阶梯矩阵的性 489 附录B 复数 491 术语表 497 奇数习题答案 513 |
用户评价
当我第一次拿到这本《线性代数及其应用》时，就被它的“原版”气质所震撼。厚重、严谨，充满了数学的魅力，也夹杂着一丝挑战的意味。学习的过程，就像是在攀登一座知识的高峰，每一步都充满了探索和发现，但也伴随着不少的汗水和思考。书中的定义清晰，逻辑严密，但要将这些抽象的数学语言转化为直观的理解，尤其是在面对“核”、“像空间”这类概念时，总会觉得有些吃力。我记得为了弄懂“线性无关”和“基”这两个概念，我反复翻阅了好几遍，甚至在草稿纸上画满了各种向量的组合和变换。虽然书中也穿插了一些实际应用的例子，比如信号处理、数据分析，这确实让我在学习过程中看到了这门学科的价值，但要真正做到将理论知识灵活地应用于实际问题，还需要大量的实践和经验的积累。这本书的优点在于它的全面性和深度，但对于初学者而言，掌握它的精髓可能需要花费比预期更多的时间和精力，甚至需要额外的辅助学习资源。
评分刚开始接触这本书的时候，确实被它的“原版”属性给吸引了。厚厚的一本，沉甸甸的，感觉就很有分量。翻开目录，密密麻麻的章节标题，每一个都透着一股严谨的气息。学习线性代数，对我而言，最开始的挑战在于概念的抽象性。比如，一开始理解“线性组合”、“线性无关”、“基”这些概念，总觉得有些云里雾里。书中的例题倒是讲解得比较清晰，一步一步地引导你去理解计算过程，但很多时候，在合上书本之后，我还是会陷入沉思：为什么是这样？这个概念背后到底意味着什么？尤其是一些证明题，虽然跟着书上的思路走，好像也能理解，但自己独立完成的时候，就发现漏洞百出。我记得有一章节讲到特征值和特征向量，初看之下，感觉只是几个公式的推导，但后面联系到实际应用，比如动力系统的稳定性分析，才恍然大悟，原来这些抽象的数学工具，能够如此精确地描述现实世界。不过，要达到那种“融会贯通”的境界，恐怕需要比我当时投入的时间和精力要多得多。
评分这本书给我的感觉，就像一本厚重的武功秘籍，里面蕴含着无数精妙的招式（公式和定理），但要练就绝世武功，光看秘籍是远远不够的。我记得刚开始学习的时候，面对那些复杂的矩阵运算和抽象的向量空间定义，经常感到头晕目眩。书中的每一个概念都像是独立的拼图，需要耐心去一块块地拼接，最终才能形成完整的图景。比如，关于“行列式”的概念，书上花了很大篇幅去介绍它的计算方法和性质，但要真正理解它在几何上代表的面积或体积缩放比例，以及它在判断矩阵可逆性上的作用，就需要结合大量的例题和思考。更别提后面那些关于“特征值”、“特征向量”的章节，那简直是抽象数学的巅峰。虽然书本上给出的应用案例，比如稳定性分析，能够激发一些学习的动力，但要将这些抽象的概念与实际问题完美地结合起来，对我当时而言，是一个巨大的挑战。这本书更像是为有一定数学基础的读者准备的，对于零基础的同学，可能会觉得门槛较高。
评分说实话，这本书给我的第一印象就是“硬核”。拿到手里，沉甸甸的，翻开来，满眼都是公式和定理。大学本科的时候，这本《线性代数及其应用（原书第4版）》算是我们课程的指定教材，当时学的时候，感觉确实是个不小的挑战。尤其是一些比较初级的概念，比如向量的运算、矩阵的乘法，虽然理解起来相对容易，但要做到熟练运用，不犯低级错误，也需要大量的练习。随着深入学习，像“线性空间”、“线性变换”这类更抽象的概念，确实需要花费更多的时间去理解其几何意义和代数性质。书本上的例题和证明，虽然严谨，但对于初学者来说，有时会觉得跳跃性比较强，需要反复阅读，才能理清逻辑。我印象最深的是关于“奇异值分解”（SVD）那一章节，虽然书里给出了详细的推导和应用，但要真正理解其背后的原理，以及它在图像压缩、推荐系统等领域的强大威力，确实需要时间去消化和感悟。总的来说，这是一本内容详实、体系完整的线性代数教材，但要驾驭它，需要相当的耐心和毅力。
评分这本《线性代数及其应用（原书第4版）》算是我大学数学学习生涯中绕不开的一本书了。拿到书的那一刻，就被它厚实的体量和密集的公式给“镇”住了。第一遍读的时候，感觉像是置身于一片数学的迷雾之中，每一个定义、每一个定理都像一个个陌生的符号，需要花费大量的时间去消化理解。尤其是一些抽象的概念，比如向量空间、线性变换，它们在书本上呈现得井井有条，但在脑海中勾勒出清晰的图像却着实不易。课后习题是检验理解程度的关键，有些题目看似简单，但要真正做到举一反三，融会贯通，还需要反复揣摩，有时甚至需要结合老师的讲解和网上的资源才能勉强攻克。不得不说，线性代数的应用确实广泛，书中也穿插了一些实际应用的例子，比如图像处理、经济学模型等，这在一定程度上激发了我的学习兴趣，让我意识到这门学科并非空中楼阁，而是有着扎实的理论基础和广阔的应用前景。但坦白讲，要完全领会其精髓，需要投入极大的耐心和毅力，也需要扎实的数学基础作为铺垫。
评分全新封塑未拆封。
评分看看书里面这些鞋印！！！
评分商家发货快…，书也不错。
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评分发货很及时。
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评分先读下，包装不错很高端
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