正版現貨 矩陣分析與應用(第2版) 張賢達 著 矩陣論分析基礎入門教程書籍 矩陣論數學學習方法大全 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張賢達 著

圖書標籤:

• 矩陣分析
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• 高等數學
• 張賢達
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• 應用
• 數學學習
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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302338598

商品編碼：27608796354

包裝：精裝

齣版時間：2013-11-01

圖書基本信息
圖書名稱	矩陣分析與應用(第2版)
作者	張賢達
定價	89.00元
齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302338598
齣版日期	2013-11-01
字數
頁碼
版次	2
裝幀	精裝
開本	128開
商品重量	1.362Kg

內容簡介

《矩陣分析與應用(第2版)(精裝)》係統、全麵地介紹矩陣分析的主要理論、具有代錶性的方法及一些典型應用。全書共10章，內容包括矩陣代數基礎、特殊矩陣、矩陣微分、梯度分析與*化、奇異值分析、矩陣方程求解、特徵分析、子空間分析與跟蹤、投影分析、張量分析。前3章為全書的基礎，組成矩陣代數；後7章介紹矩陣分析的主體內容及典型應用。為瞭方便讀者對數學理論的理解以及培養應用矩陣分析進行創新應用的能力，本書始終貫穿一條主綫物理問題“數學化”，數學結果“物理化”。與版相比，本書的篇幅有明顯的刪改和壓縮，大量補充瞭近幾年發展迅速的矩陣分析新理論、新方法及新應用。 　　《矩陣分析與應用(第2版)(精裝)》為北京市高等教育精品教材重點立項項目，適閤於需要矩陣知識比較多的理科和工科尤其是信息科學與技術(電子、通信、自動控製、計算機、係統工程、模式識彆、信號處理、生物醫學、生物信息)等各學科有關教師、研究生和科技人員教學、自學或進修之用。

作者簡介

張賢達，1969年畢業於原西安軍事電信工程學院，1982年獲哈爾濱工業大學工學碩士學位，1987年獲日本東北大學工學博士學位。曾任原航空工業部304研究所高級工程師、研究員，1992年9月起任清華大學自動化係教授，1993年被批準為博士生導師，從事信號與信息處理教學與科研。1993年起，享受國務院特殊津貼；1997年被教育部和國傢人事部評為“全國留學迴國人員”，1999年評為教育部首批“長江學者”，在西安電子科技大學任特聘教授三年。發錶sci收錄學術論文80餘篇，齣版學術著作6部。論著被sci他引1100餘次，google學術搜索他引6700餘次。

目錄

《矩陣分析與應用(第2版)(精裝)》 章矩陣代數基礎 1.1矩陣的基本運算 1.2矩陣的初等變換 1.3嚮量空間、綫性映射與hilbert空間 1.4內積與範數 1.5嚮量 1.6矩陣的性能指標 1.7逆矩陣與僞逆矩陣 1.8 moore-penrose逆矩陣 1.9矩陣的直和與hadamard積 1.10 kronecker積與khatri-rao積 1.11嚮量化與矩陣化 1.12稀疏錶示與壓縮感知 本章小結 習題 第2章特殊矩陣 2.1 hermitian矩陣 2.2置換矩陣、互換矩陣與選擇矩陣 2.3正交矩陣與酉矩陣 .2.4帶型矩陣與三角矩陣 2.5求和嚮量與中心化矩陣 2.6相似矩陣與相閤矩陣 2.7 vandermonde矩陣 2.8 fourier矩陣 2.9 hadamard矩陣 2.10 toeplitz矩陣 2.11 hankel矩陣 本章小結 習題 第3章矩陣微分 3.1 jacobian矩陣與梯度矩陣 3.2一階實矩陣微分與jacobian矩陣辨識 3.3二階實矩陣微分與hessian矩陣辨識 3.4共軛梯度與復hessian矩陣 3.5復梯度矩陣與復hessian矩陣的辨識 本章小結 習題 第4章梯度分析與優化 4.1實變函數無約束優化的梯度分析 4.2復變函數無約束優化的梯度分析 4.3凸優化理論 4.4平滑凸優化的一階算法 4.5非平滑凸優化的次梯度法 4.6非平滑凸函數的平滑凸優化 4.7約束優化算法 4.8 newton法 4.9原始-對偶內點法 本章小結 習題 第5章奇異值分析 5.1數值穩定性與條件數 5.2奇異值分解 5.3乘積奇異值分解 5.4奇異值分解的應用 5.5廣義奇異值分解 5.6矩陣完備 本章小結 習題 第6章矩陣方程求解 6.1小二乘方法 6.2 tikhonov正則化與正則gauss-seidel法 6.3總體小二乘 6.4約束總體小二乘 6.5盲矩陣方程求解的子空間方法 6.6非負矩陣分解的優化理論 6。7非負矩陣分解算法 6.8稀疏矩陣方程求解：優化理論 6.9稀疏矩陣方程求解：優化算法 本章小結 習題 第7章特徵分析 7.1特徵值問題與特徵方程 7.2特徵值與特徵嚮量 7.3 cayley-hamilton定理及其應用 7.4特徵值分解的幾種典型應用 7.5廣義特徵值分解 7.6 rayleigh商 7.7廣義rayleigh商 7.8二次特徵值問題 7.9聯閤對角化 7.10 fourier分析與特徵分析 本章小結 習題 第8章子空間分析與跟蹤 8.1子空間的一般理論 8.2列空間、行空間與零空間 8.3子空間方法 8.4 grassmann流形與stiefel流形 8.5投影逼近子空間跟蹤 8.6快速子空間分解 本章小結 習題 第9章投影分析 9.1投影與正交投影 9.2投影矩陣與正交投影矩陣 9.3投影矩陣與正交投影矩陣的應用舉例 9.4投影矩陣和正交投影矩陣的更新 9.5滿列秩矩陣的斜投影算子 9.6滿行秩矩陣的斜投影算子 本章小結 習題 0章張量分析 10.1張量及其錶示 10.2張量的矩陣化與嚮量化 10.3張量的基本代數運算 10.4張量的tucker分解 10.5張量的平行因子分解 10.6多路數據分析的預處理與後處理 10.7非負張量分解 本章小結 習題 參考文獻 索引

編輯推薦

本書作者在從事信號處理、神經計算、通信和模式識彆的長期科學研究中，深刻體會到瞭矩陣分析在科學研究領域中起到的重要作用，在十餘年的研究生教學中，對其中的不足和缺頗有體會。 本書用全新角度，提齣從矩陣的梯度分析、奇異值分析、特徵分析、子空間分析、投影分析齣發，構築論述瞭矩陣分析的一個新體係。

文摘

序言

圖書簡介：深入探索現代金融市場的復雜性與有效性 書名： 《量化金融與高頻交易策略解析：從理論模型到實戰應用》 作者： [此處填寫虛構的權威作者姓名，例如：李明 博士、王芳 教授] 齣版社： [此處填寫虛構的知名學術齣版社，例如：環球科學齣版社] --- 導言：駕馭數字洪流中的不確定性 在信息技術飛速發展的今天，金融市場已不再是簡單的信息傳遞場所，而是一個由復雜算法、海量數據和瞬息萬變的實時事件共同構成的動態係統。傳統的投資分析方法在應對市場的高頻波動和深度非綫性關係時顯得力不從心。本書《量化金融與高頻交易策略解析》正是在這一背景下應運而生，旨在為金融從業者、高級量化研究人員以及有誌於投身量化投資領域的精英學子，提供一套係統、深入且高度實戰化的知識體係。 本書的核心目標在於揭示現代金融市場運作的深層機製，並教授讀者如何利用數學、統計學和計算機科學的前沿工具，構建齣具有真實盈利能力的交易模型和風險管理框架。我們摒棄瞭對基本麵分析的傳統敘事，轉而聚焦於市場微觀結構、信息效率的量化檢驗以及算法交易的工程實現。 --- 第一部分：現代金融理論的基石與量化基礎 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎，重點關注那些直接支撐現代量化策略構建的數學和統計工具，這些工具超越瞭經典的投資組閤理論範疇。 第一章：隨機過程與金融時間序列的刻畫 深入探討布朗運動的推廣形式，包括伊藤積分在資産定價中的應用。我們詳細分析瞭對數正態分布（Lognormal Distribution）在模擬股票價格路徑中的優勢與局限性。重點介紹GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH），用以精確捕捉金融時間序列中顯著的波動率聚集（Volatility Clustering）現象，這是任何有效波動率預測模型的先決條件。 第二章：信息論與市場效率的實證檢驗 本章從信息經濟學的角度審視市場。我們引入熵（Entropy）的概念來量化市場信息的不確定性。隨後，本書詳細闡述瞭檢驗市場弱式、半強式乃至強式有效性的高級統計方法，包括單位根檢驗（Unit Root Tests）的進階應用、協整關係（Cointegration）的構建以及格蘭傑因果關係（Granger Causality）在策略信號發現中的應用。不再滿足於簡單的綫性迴歸，我們將深入探討非參數檢驗在處理異方差和非正態性問題時的有效性。 第三章：高級優化理論在投資中的橋接 本部分強調將數學優化理論直接映射到交易決策上。我們探討瞭凸優化（Convex Optimization）在構建風險平價（Risk Parity）策略中的核心作用，並詳細推導瞭如何使用拉格朗日乘子法來求解約束條件下的最優套利頭寸。此外，本書還引入瞭魯棒優化（Robust Optimization）的概念，以應對模型輸入參數不完全確定的真實市場環境，確保策略在不同市場狀態下的穩定性。 --- 第二部分：高頻交易與市場微觀結構的深度剖析 高頻交易（HFT）是現代金融的尖端領域。本部分將視角聚焦於訂單簿的動態變化和極短時間尺度的盈利機會捕獲。 第四章：訂單簿動力學與流動性建模 本書詳細剖析瞭現代交易所的訂單簿結構（Limit Order Book, LOB），包括買賣價差（Bid-Ask Spread）的形成機製。我們介紹瞭信息到達率模型和訂單到達與取消過程的馬爾可夫鏈模型。重點分析瞭有效市場深度（Effective Depth）的量化定義，以及如何通過監測訂單流的壓力不平衡來預測未來幾毫秒的價格走嚮。 第五章：延遲與執行算法的工程實現 高頻交易的本質是對延遲的競爭。本章側重於交易執行的工程藝術。我們將分析不同的交易執行算法（Execution Algorithms），包括VWAP（成交量加權平均價格）和TWAP（時間加權平均價格）的改進版本。更重要的是，我們深入討論瞭延遲測量（Latency Measurement）的技術，如FPGA和高速網絡協議在降低交易延遲中的實際作用，以及如何量化市場衝擊成本（Market Impact Cost）。 第六章：微觀套利機會的挖掘 本章揭示瞭瞬時市場失衡帶來的套利機會。我們將詳細解析延遲套利（Latency Arbitrage）的原理，以及如何利用跨市場價差（Cross-Venue Spreads）進行超短綫對衝。本書提供瞭一個基於極低延遲數據流處理的框架，用於實時識彆並執行基於統計學意義上的微小定價偏差。 --- 第三部分：機器學習在量化投資中的前沿應用與挑戰 本部分超越傳統的綫性因子模型，探討如何利用復雜計算智能來發掘隱藏在非結構化數據中的預測信號。 第七章：監督學習與特徵工程的藝術 本書強調，機器學習模型的性能在很大程度上取決於輸入特徵的質量。我們詳細探討瞭金融特徵工程的獨特之處，如構建滯後信息特徵、波動率比率特徵和市場壓力特徵。在模型選擇上，我們對比瞭梯度提升樹（如XGBoost/LightGBM）在分類和迴歸任務中的錶現，並展示瞭如何利用這些模型來預測短期價格方嚮或波動率的離散區間。 第八章：深度學習在序列預測中的突破與陷阱 深度學習（如RNN、LSTM、Transformer）在處理時間序列數據上顯示齣巨大潛力。本章專門討論瞭時間捲積網絡（TCN）在捕捉長期依賴性方麵的優勢。我們重點剖析瞭深度學習在金融中麵臨的樣本外泛化（Out-of-Sample Generalization）的嚴峻挑戰，並介紹瞭對抗性訓練（Adversarial Training）技術以增強模型的魯棒性。 第九章：非結構化數據與強化學習的整閤 本章探索瞭金融數據的前沿領域。我們指導讀者如何利用自然語言處理（NLP）技術從新聞、財報文本中提取情緒指標（Sentiment Scores）。更進一步，我們引入強化學習（Reinforcement Learning, RL），將其視為一個動態決策過程。本書通過Actor-Critic架構的簡化示例，展示瞭RL智能體如何學習在復雜、非平穩的交易環境中製定最優的長期執行策略。 --- 第四部分：風險、迴測與實戰部署的閉環 一個優秀的策略必須經過嚴格的風險控製和可靠的迴測驗證。本部分關注策略的生命周期管理。 第十章：風險管理與壓力測試的量化框架 本書超越瞭簡單的VaR（風險價值）計算。我們深入探討瞭預期缺口（Expected Shortfall, ES）的計算及其在尾部風險管理中的重要性。重點分析瞭因式分解風險（Factor Decomposition Risk），以清晰地識彆策略的風險暴露來源。此外，書中詳細介紹瞭濛特卡洛模擬在策略壓力測試中的高級應用，模擬“黑天鵝”事件對賬戶淨值的衝擊。 第十一章：高保真迴測係統的構建與偏差修正 迴測的質量決定瞭策略的真實可行性。我們提供瞭一份構建高保真迴測引擎的藍圖，強調數據清洗、時間戳同步和無前視偏差（Look-Ahead Bias）的規避。本書專門用一節討論瞭幸存者偏差（Survivorship Bias）和過度擬閤（Overfitting）的量化檢測指標，並介紹瞭前嚮測試（Forward Testing）作為驗證策略穩定性的關鍵步驟。 第十二章：策略部署、監控與模型迭代 本書的最後一章關注實盤操作的工程實踐。我們介紹瞭低延遲交易網關（Gateway）的集成，以及如何設計容錯與熔斷機製（Circuit Breakers）以應對數據源中斷或模型失靈。同時，我們闡述瞭模型監控指標，例如滾動夏普比率（Rolling Sharpe Ratio）和因子暴露度的實時跟蹤，確保策略在麵對市場結構變化時能夠及時、自動地進行適應性調整。 --- 目標讀者： 金融工程碩士/博士研究生、量化投資機構的研究員與交易員、資深軟件工程師（轉嚮金融科技方嚮）、以及希望掌握現代金融數學工具的高級金融分析師。 本書的獨特價值： 本書完美融閤瞭理論的深度、算法的嚴謹性與工程的實戰性，專注於當前市場最前沿的量化技術，為讀者提供瞭一套從數學原理到實時執行的完整操作手冊，是理解和駕馭現代金融市場的必備參考書。

評分☆☆☆☆☆

與其他同類書籍相比，這本書最大的獨特之處在於它對“數學思維”的強調。作者似乎並不滿足於教會我們如何計算，他更想讓我們學會如何“思考”一個矩陣問題。在許多章節的末尾，他會設置一些“思考題”或者“曆史沿革”的小節，這些內容雖然不直接參與考試評分，卻極大地拓寬瞭讀者的視野。它讓你明白，很多看似現代的矩陣方法，其實都有著深厚的曆史根基和哲學思考在裏麵。這種對知識體係的整體把握，使得我在麵對新的、未曾接觸過的矩陣問題時，不再感到無從下手，而是能夠迅速地將其歸類到已知的模型框架中去嘗試求解。這本書培養的是一種舉一反三的“內功”，而不是臨時抱佛腳的“招式”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，那種深沉的藍色調搭配著清晰的白色字體，給人一種嚴謹而專業的視覺感受。我剛拿到手的時候，就立刻被它散發齣的那種學術氣息所摺服。這本書的紙張質量也齣乎意料地好，厚實且觸感細膩，即使用熒光筆做瞭大量的標記，也不會齣現墨水洇透的尷尬情況，這對於需要反復研讀的教材來說簡直太重要瞭。裝幀結實耐用，即便是經常翻閱，書脊也絲毫沒有鬆動的跡象，可見齣版社在製作工藝上是下瞭真功夫的。整體來看，這本書在物理形態上就給人一種“值得信賴”的感覺，仿佛它本身就是一個精密的數學工具，準備好為你解開那些復雜的理論迷宮。初次翻閱目錄時，那些清晰的章節劃分和模塊梳理，已經預示著這是一本結構嚴謹、邏輯性極強的著作，完全不是那種拼湊感的教材可以比擬的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的習題設置簡直是“魔鬼級”的，但正因為如此，它纔真正配得上“應用”二字。不同於很多教材中那些純粹用來檢驗公式記憶的簡單計算題，這裏的習題往往需要你綜閤運用好幾個章節的概念，甚至需要你跳齣書本的既有框架，進行一些小規模的創新性思考纔能勉強解齣來。我記得有一道關於奇異值分解（SVD）在數據降維中應用的題目，光是理解題目的背景設定就花瞭我大半天時間，更彆提後期的矩陣操作瞭。不過，一旦你攻剋瞭這樣一道題，那種成就感是無與倫比的，它讓你感覺自己不再隻是一個知識的被動接收者，而是一個真正的“問題解決者”。如果有人隻是想應付考試，這本書可能略顯“過重”，但對於想要在數值計算或機器學習領域深耕的人來說，這些習題是最好的“實戰演練場”。

評分☆☆☆☆☆

我平時工作涉及到一些金融建模，對矩陣的穩定性和計算效率非常敏感。這本書的後半部分，特彆是關於矩陣分解和特徵值問題數值穩定性的探討，簡直是為我量身定做的“及時雨”。它沒有過多地停留在理論的完美性上，而是非常務實地討論瞭在有限精度浮點運算環境下，不同算法的優缺點和實際錶現。比如，作者對QR分解和LU分解在病態矩陣處理上的差異分析得入木三分，引用瞭大量的實例來佐證觀點，這比單純閱讀一篇篇冷冰冰的工程報告要清晰易懂得多。這種兼顧理論深度與工程實踐的視角，讓這本書的價值得到瞭質的提升，它不僅僅是一本數學課本，更像是一本頂尖工程師的經驗總結錄。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個周末的時間，纔勉強啃完瞭前三章的基礎概念部分，說實話，難度是相當不小的，但那種豁然開朗的喜悅感也隨之而來。作者的敘述風格極其老練，他不是那種一股腦把所有定義和定理堆在你麵前的類型，而是非常注重“循序漸進”的引導。在介紹像綫性空間這種抽象概念時，他總是能巧妙地穿插一些直觀的幾何類比，這極大地幫助我這種偏嚮直覺理解的學習者建立瞭最初的認知框架。我特彆欣賞他在推導復雜公式時所展現齣的那種耐心，每一步的跳躍都考慮到瞭讀者的思維路徑，很少齣現那種“顯然地”跳過關鍵步驟的情況。這使得我在跟隨推導時，可以更專注於理解背後的數學原理，而不是糾結於某一步代數變形是否正確。對於想真正掌握理論底層邏輯的人來說，這本書無疑是提供瞭一張非常詳盡的路綫圖。