线性代数

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出版者:
作者:崔树祥 编
出品人:
页数:173
译者:
出版时间:2004-6
价格:10.00元
装帧:
isbn号码:9787562431046
丛书系列:
图书标签:
  • 线性代数
  • 矩阵
  • 向量
  • 行列式
  • 特征值
  • 特征向量
  • 线性方程组
  • 向量空间
  • 数学
  • 高等数学
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具体描述

《线性代数》根据教育部高等学校工程专科基础课程《线性代数》教学基本要求编写,内容包括:行列式、矩阵、n维向量与线性方程组、特征值与特征向量、二次型。本教材阐述简洁,由浅人深,通俗易懂,注意用实例引入概念,例题和习题的选取突出实用性、代表性和启发性,书末附有习题答案。

《线性代数》可作为高职高专工科类各专业、成人高校和本科院校设置的二级技术学院各工科专业的教材,也可作为工程技术人员自学参考书。

史诗交响:一部关于宇宙秩序与人类心智的宏伟叙事 书籍名称: 《万物之源:从混沌到秩序的宇宙演化简史》 内容简介: 这部近一千五百页的巨著,并非聚焦于任何特定学科的工具性知识,而是深入探究了人类文明史上最为根本的问题:宇宙是如何从无序的、弥散的初始状态,逐步演化出我们今天所观察到的复杂、精妙且遵循特定规律的秩序结构? 本书试图构建一座横跨物理学、哲学、生物学乃至社会结构层面的宏大叙事桥梁,探讨“秩序”这一核心概念在不同尺度上的体现与生成机制。 我们摒弃了传统科学史书籍中对特定理论的堆砌,转而采用一种“结构生成论”的视角。全书的脉络围绕着“信息熵”、“耦合作用”与“涌现现象”这三大支柱构建。 第一部:宇宙的黎明——热力学与时空的自组织 开篇追溯至宇宙大爆炸后的极早期阶段。我们不详述量子场论的复杂方程,而是着重描绘信息丢失与结构产生的悖论。当宇宙处于极高能、高熵的状态时,为什么引力开始占据主导地位,并催生出第一个宏观的、可预测的结构——时空本身的曲率? 这一部分深入剖析了耗散结构理论(Dissipative Structures)在宇宙尺度上的早期应用。探讨了在能量梯度驱动下,物质如何在混沌中自发地形成星系团、恒星以及行星系统的过程。重点剖析了“自洽性”的概念——即系统如何通过内部的相互作用,在外部环境的压力下,建立起一套自我维持的动态平衡。例如,恒星的生命周期,本质上就是抵抗热力学第二定律局部失效的一种壮丽尝试。我们通过文学化的语言描绘了早期宇宙尘埃云的引力坍缩,强调的是必然性与偶然性的交织,而非精确的数值计算。 第二部:生命的低语——信息编码与复杂性的飞跃 从行星的形成过渡到生命的起源。本部分将生命视为对能量流动的最高效的局部组织形式。我们聚焦于“自复制”这一基本操作是如何克服分子随机运动的挑战,并从化学汤中“筛选”出具有稳定结构的分子集合。 本书对遗传物质的描述避开了基因组测序的细节,而是关注于信息存储的鲁棒性(Robustness)和可塑性(Plasticity)。生命系统的核心在于它能以极低的能量代价,对抗环境带来的局部熵增,并将有效信息传递给下一代。我们探讨了协同进化(Co-evolution)如何迫使不同物种的结构互相依赖,形成一个更加庞大、更具韧性的全球性结构网络。这里的复杂性,不是指组件的数量,而是指组件间关联的深度与层次。 第三部:心智的构建——符号、语言与虚拟现实 本书的中间部分转向了人类心智的演化。我们视人类大脑为终极的、基于神经元的动态计算机器。我们探讨的不是神经元的放电机制,而是符号的诞生。语言是如何从简单的威胁信号和协作指令中,分离出具有抽象指代能力的符号系统? 这一章着重分析了语言如何使人类社会能够构建起“虚拟共享现实”。法律、货币、信仰体系——这些“非物质结构”是人类为了提高信息传递效率和群体协作能力而“涌现”出的最高级形式的秩序。它们本身没有质量,却比任何实体结构更能决定人类的命运。我们考察了神话叙事的结构,如何通过重复的模式和一致的道德框架,有效地组织起庞大的陌生人群体。 第四部:文明的张力——规则、结构与崩溃的临界点 进入文明层面,本书分析了社会结构是如何模仿物理系统中的反馈回路。税收、贸易、战争,这些都是调节社会能量流动的机制。我们引入了“系统韧性”(System Resilience)的概念,探讨一个文明结构能够承受多大的内部矛盾和外部冲击而不至于解体。 重点关注了规则的僵化问题。当社会结构为了维持既有秩序而过度强调规则的确定性时,其对新信息的处理能力和适应外部环境变化的能力就会下降。这导致了系统在外部冲击面前表现出令人惊讶的脆弱性,类似于材料在应力下达到断裂点。我们通过对历史兴衰的模式识别,揭示了从巴比伦到近代工业革命的社会结构中,“信息冗余”与“信息堵塞”之间的微妙平衡是如何被打破的。 第五部:未来的回响——信息、伦理与终极边界 在全书的收尾部分,我们展望了人工智能、全球信息网络对既有秩序的挑战。当计算能力和信息处理速度超越生物限制时,人类构建的“虚拟共享现实”是否会发生内爆或分层? 最后的探讨聚焦于伦理作为“超稳态”的必要性。伦理规则,如同生命体的细胞膜,是区分“内部系统”与“外部噪音”的最终防线。它决定了一个复杂的结构能否在无限的信息洪流中,保持其自我认同和结构完整性。本书最终导向的结论是:秩序的诞生是宇宙的倾向,而维持秩序,则是智慧生命永恒的、需要持续投入能量的努力。 本书特色: 本书摒弃了繁复的公式和技术术语的堆砌,转而采用类比的思维模型和跨学科的宏观视角。它旨在为读者提供一套全新的、统一的框架,用以理解从星云到城市规划,从单细胞到全球经济的“万物如何形成其结构”的深层逻辑。阅读本书,就像是跟随一位哲学家和一位历史学家,共同俯瞰人类文明与宇宙演化进程中的壮丽图景。它邀请读者思考的不是“这个东西如何工作”,而是“为什么它能以这种方式存在”。

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读后感

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用户评价

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说实话,我对数学读物的耐心一直比较有限,很多时候读着读着就陷入了那种“只可意会不可言传”的困境。但手捧这本,我的体验是完全不同的。它的叙事风格非常像一位经验丰富、富有激情的大学教授在课堂上娓娓道来,带着一种循序渐进的节奏感。作者非常擅长运用历史背景来烘托概念的重要性,比如,在介绍特征值和特征向量时,他没有直接给出定义,而是先讲述了工程和物理学中遇到的“稳定状态”问题,一下子就把这些抽象的数学工具与现实世界的需求紧密联系了起来。这种“问题导向”的教学方法极大地提升了我的阅读兴趣。更赞的是,书中的例题设计得非常精妙,它们不是那种为了展示计算复杂性而存在的“怪胎”,而是紧扣章节核心思想的“范例”。做完这些例题,我感觉自己像是完成了一场逻辑上的“攀岩”,每一步都充满挑战,但每一步都清晰可见,最终站在山顶时,那种豁然开朗的感觉,是其他很多教材无法给予的。

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要说这本书最让我印象深刻的一点,那绝对是它处理“抽象”的方式。线性代数之所以难,往往是因为我们的大脑习惯于三维空间以上的具象思维,而一旦进入到n维空间,很多人就会迷失。这本书的处理哲学似乎是:先用最简单的二维或三维案例建立起强烈的空间直觉,然后将这种直觉通过严谨的代数语言“提纯”,使其可以推广到任意维度。它不是跳过高维度的困难,而是正视它,并通过巧妙的过渡来引导读者。例如,关于内积空间和正交化的讨论,作者反复强调“距离”和“角度”的概念在任何维度下都是保持不变的,这给了我极大的信心去接受更高维度的概念。与其说这是一本教材,不如说它是一本数学思维的“训练手册”。它教会了我如何像数学家一样思考问题:如何将一个复杂的问题分解为更简单、更具几何意义的部分,并用代数工具精确地描述这些关系。读完后,我感觉自己对数学的理解不仅仅停留在解题上,更上升到了对数学结构美学的欣赏层面。

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这本书的排版和细节处理,真的体现了出版方的专业水准。纸张的质感非常舒适,即便是长时间在灯光下阅读,眼睛也不会感到明显的疲劳。更重要的是,那些数学符号和公式的呈现方式——字体的选择、间距的控制、对齐的精确度——都达到了极高的标准。在处理复杂的矩阵运算或者高维空间的几何描述时,作者总是能选择最不容易混淆的视觉呈现方式。比如,在讲解核空间(Kernel)和像空间(Image)时,作者特地使用了不同粗细的线条和高亮色块来区分输入空间和输出空间中的映射关系,这对于视觉学习者来说简直是福音。我过去在其他书上常常因为公式排版不清而误读一个负号或一个上下标,但在这本书里,几乎没有发生这种情况。这种对细节的极致追求,保证了阅读的流畅性,让我的全部精力都能集中于理解数学思想本身,而不是在纠结于阅读符号的辨识度上。

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这本书的封面设计简洁大气,黑白分明的排版给人一种专业而严谨的感觉。刚翻开扉页,我就被作者那清晰的数学逻辑深深吸引住了。它不像某些教科书那样堆砌复杂的公式和晦涩的定义,而是力求用最直观的方式阐释那些抽象的概念。比如,在讲解向量空间时,作者似乎能洞察初学者在脑海中构建几何图像时的困难,非常巧妙地引入了“影子投射”的比喻,让我瞬间明白了基、线性无关和张成的核心思想。阅读过程中,我能清晰地感受到作者在知识点之间搭建桥梁的用心,每一个定理的引入都有其充分的铺垫和明确的动机。我尤其欣赏它对“为什么”的探讨,而不是仅仅停留在“是什么”。例如,矩阵乘法为什么那样定义?它在几何上到底意味着什么变换?这本书都给出了令人信服的解答。对于那些想真正理解线性代数内在美感,而非仅仅应付考试的读者来说,这无疑是一份极佳的引导。它不是让你死记硬背,而是激发你主动去思考和探索,让原本枯燥的代数运算焕发出几何的生命力。

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我对这本书的结构安排感到非常满意,它展现了一种近乎完美的平衡:理论的深度与实践的广度兼顾得恰到好处。不同于那些过于偏重理论证明、导致读者望而却步的纯数学著作,这本书在介绍完核心的线性代数理论(比如行列式、逆矩阵的求解)后,会立刻引入相应的应用场景。比如,在讲解奇异值分解(SVD)时,它并没有仅仅停留在矩阵分解的代数运算上,而是深入探讨了它在图像压缩和主成分分析(PCA)中的实际应用。这种“理论—应用—理论深化”的循环结构,让知识点之间的联系变得异常牢固。我发现,当我理解了SVD在数据降维中的作用后,我对SVD的数学推导反而有了更深刻、更直观的认识,而不是单纯地背诵那些矩阵乘法的细节。这种双向促进的学习体验,无疑是学习任何应用性学科的理想路径。它使得学习过程不再是孤立知识点的堆砌,而是一张不断扩展的知识网络。

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